기업들은 데이터 저장이라는 간단한 결정을 내리기 위해 3개의 스토리지 시스템을 관리하는 데 수백만 달러를 낭비합니다.
오브젝트 스토리지, 블록 스토리지 및 파일 스토리지는 각각 데이터를 다르게 구성하고 액세스합니다. 블록 스토리지는 데이터를 데이터베이스의 고정 크기 청크로 분할합니다. 파일 스토리지는 공유 문서에 계층적 폴더를 사용합니다. 오브젝트 스토리지는 클라우드 애플리케이션을 위한 플랫 구조의 풍부한 메타데이터로 비정형 데이터를 관리합니다.
하지만 문제는 다음과 같습니다. 현대적인 워크로드는 이러한 경계에 신경 쓰지 않습니다. AI 트레이닝은 세 가지가 모두 필요합니다. Containers 라인을 흐리게 합니다. 또한, 함께 원활하게 플레이하는 것을 거부하는 별도의 시스템을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이 가이드에서는 각 스토리지 유형이 실제로 어떻게 작동하는지, 각 스토리지의 실제 성능과 비용, 그리고 스토리지 중 하나를 선택하는 것이 왜 더 이상 사용되지 않는지 살펴봅니다.
3가지 스토리지 유형 이해하기
블록 스토리지: 경제적인 속도
스토리지는 데이터를 각각 고유한 주소를 가진 고정 크기 블록으로 자릅니다. 번호가 매겨진 스토리지 유닛과 같다고 생각하세요. 시스템은 모든 것이 어디에 있는지 정확히 파악하고 즉각적으로 이를 포착합니다.
이 설계는 0.5~1.5밀리초의 응답 시간을 제공하며, 150마이크로초 미만의 최신 올플래시 어레이를 제공합니다. 이는 초당 수천 건의 트랜잭션을 처리할 때 마이크로초마다 중요하기 때문에 데이터베이스에 적합합니다.
블록 스토리지는 iSCSI, fibre channel 또는 NVMe over Fabrics와 같은 프로토콜을 통해 연결되어 파일 시스템 오버헤드 없이 직접 액세스할 수 있습니다. 캐치? SAN 인프라를 고려할 때 GB당 제한된 메타데이터 및 가파른 비용이 발생합니다.
파일 스토리지: 익숙하지만 제한적임
파일 스토리지는 데이터를 계층적 폴더와 파일 구조로 구성합니다. 이를 디지털 파일 캐비닛으로 생각하고, 사용자에게 직관적이며, 협업에 완벽합니다.
Network Attached Storage(NAS) 시스템은 NFS(Linux/Unix) 또는 SMB/CIFS(Windows)를 통해 파일을 공유하므로 여러 사용자가 동시에 동일한 파일에 액세스할 수 있습니다. NAS 파일 서비스는 종종 프로토콜, 하드웨어 및 워크로드에 따라 일반적으로 낮은 밀리초에서 수 밀리초 범위로 직접 블록 스토리지보다 높은 지연 시간을 보이며, 블록 스토리지 옵션에 비해 랜덤 I/O가 많은 데이터베이스가 어려울 수 있습니다.
하지만 익숙한 계층 구조는 병목 현상이 됩니다. 파일 수가 많으면 일부 NAS/파일 시스템에서 메타데이터 성능이 저하될 수 있으며, 대규모 성능을 유지하기 위해 신중한 아키텍처 선택(예: 분산 메타데이터 서버, 캐싱 레이어)이 사용됩니다.
오브젝트 스토리지: 확장을 위한 설계
오브젝트 스토리지는 개별 오브젝트의 플랫 네임스페이스를 사용하여 기존 폴더 없이 데이터를 구성합니다. 각 데이터 조각은 데이터 자체, 고유 식별자 및 광범위한 메타데이터의 세 부분으로 구성된 오브젝트가 됩니다. 계층이 없고, 평평한 개체 풀만 있습니다.
HTTP를 사용하여 REST API를 통해 오브젝트에 액세스합니다. 이러한 설계가 더 쉽게 확장될 때까지 제한적으로 보입니다. 예를 들어, Amazon S3는 분산 인덱싱 및 플랫 네임스페이스 아키텍처를 통해 초당 1억 건의 요청을 글로벌 규모로 처리합니다.
Public Cloud 오브젝트 스토리지는 네트워크, 워크로드 및 캐싱에 따라 표준 설정에서 작은 오브젝트에 액세스할 수 있도록 밀리초에서 수백 밀리초 정도의 레이턴시를 보이는 경우가 많습니다. 일부 오브젝트 스토리지 시스템은 고급 설계(예: 가속화된 프로토콜, 캐싱 레이어, 최적화된 올플래시 소프트웨어)를 통해 밀리초 미만 또는 마이크로세컨드 레이턴시를 달성하는 동시에 확장할 수 있습니다.
스토리지 유형 비교
메커니즘을 이해하면 기존의 트레이드 오프가 존재하는 이유와 더 이상 필요하지 않은 이유를 알 수 있습니다.
블록 스토리지는 하드웨어와 가장 가깝게 작동합니다. 데이터는 블록으로 잘려지고, 주소가 할당되며, 미디어에 분산된 후 필요에 따라 재조립됩니다. 오버헤드가 최소화되므로 속도가 빠릅니다. 컨트롤러가 블록의 위치를 정확하게 알 수 있습니다. 현대적인 SAN은 스냅샷 및 복제와 같은 기능을 추가하지만, 더 많은 컨트롤러 리소스가 필요하여 비용이 증가합니다.
파일 스토리지 스택 추상화 레이어: 파일 시스템은 블록을 파일로 구성하고, 메타데이터는 권한을 추적하며, 프로토콜은 네트워크 액세스를 처리합니다. 각 계층은 기능성과 지연 시간을 추가합니다. 파일을 여는 것은 디렉터리를 횡단하고, 권한을 확인하고, 블록을 찾아 읽는 것을 의미합니다. 공유에 적합하지만 지연 시간을 추가할 수 있습니다.
오브젝트 스토리지는 모든 것을 재구상합니다. 객체는 일관된 해싱을 사용하여 노드에 분산되고, 내구성을 위해 복제되며, API를 통해 액세스됩니다. 분산 아키텍처는 수평으로 확장됩니다. 또한 확장 가능한 메타데이터를 통해 GPS 좌표, 컴플라이언스 태그 등 애플리케이션에 필요한 모든 것을 연결할 수 있습니다.
기업이 선택해야 하는 이유
각 스토리지 유형에 대해 별도의 시스템을 유지하면 인프라, 툴링 및 전문 지식 요구 사항이 증가하여 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다.
스토리지 사일로의 숨겨진 비용
세 가지 스토리지 시스템을 구동한다는 것은 다음을 의미합니다.
- 인프라 3배: 별도의 네트워크, 스위치, 관리 도구
- 단편적인 전문성: SAN 관리자, NAS 전문가, 오브젝트 스토리지 개발자
- 데이터 이동성 마찰: 마이그레이션에는 몇 달이 걸릴 수 있으며, 리스크가 손상됩니다.
진정한 비용은 스토리지가 아니라 복잡성을 관리하는 것입니다. 많은 조직에서, 더 큰 라인 항목은 원시 용량이 아니라 여러 스토리지 시스템을 관리하는 운영 오버헤드입니다.
다양한 스토리지 계층을 아우르는 현대적인 워크로드
AI 워크플로우는 더욱 복잡해졌습니다.
- 트레이닝 데이터는 오브젝트 스토리지(페타바이트)에 있습니다.
- 데이터 준비에는 데이터 과학자가 액세스할 수 있는 파일 스토리지가 필요합니다.
- 교육에는 체크포인트 쓰기를 위한 블록 스토리지가 필요합니다.
- 모델 서비스에는 세 가지가 동시에 필요합니다.
GPU는 스토리를 전합니다. 대부분의 조직은 스토리지를 따라잡을 수 없기 때문에 약 60%~70%의 GPU 활용률을 달성합니다.
Containers 이를 악화시킵니다. 단일 Kubernetes 클러스터에는 영구 볼륨(블록), 공유 볼륨(파일) 및 오브젝트 버킷이 동시에 필요합니다. DevOps스 팀은 다양한 시스템에서 스토리지 프로비저닝에 시간을 낭비합니다.
기존의 핫/웜/콜드 데이터 계층이 현실과 일치하지 않는 이유
많은 스토리지 접근 방식은 데이터를 뜨겁고 따뜻하며 차가운 계층으로 분류할 수 있다는 아이디어를 기반으로 하지만, 대규모 프로덕션 환경의 원격 측정은 더 복잡하고 역동적인 액세스 패턴을 보여줍니다.
2025년 글로벌 클라우드 스토리지 지수에 따르면, 클라우드 오브젝트 데이터의 19%만이 진정으로 “냉간”(연간 액세스 이하)되고, IT 의사결정권자의 83%가 적어도 한 달에 한 번 아카이브 계층에 액세스한다고 응답했습니다. 그렇기 때문에 “냉간”이라고 부르는 대부분의 데이터가 실제로 상당히 활성 상태입니다. 예:
- 규정 준수 감사에는 7년 된 데이터가 즉시 필요합니다.
- AI 트레이닝에는 완전한 이력 데이터 세트가 필요합니다.
- Ransomware 위해서는 즉각적인 백업 액세스가 필요합니다.
- 분석 쿼리는 예측할 수 없는 전체 데이터 레이크를 포괄합니다.
많은 스토리지 플랫폼은 액세스 패턴에 따라 성능 및 용량 계층 간에 데이터를 이동하는 계층화 아키텍처에 계속 의존하고 있습니다. 이러한 설계는 종종 낮은 비용의 미디어에 덜 활성화된 데이터를 배치하여 비용을 절감하기 위한 것이지만, 소프트웨어, 정책 관리 및 운영 복잡성의 추가 계층도 도입합니다.
실제로 계층화된 환경에서는 데이터가 올바르게 배치되도록 지속적인 모니터링과 튜닝이 필요합니다. 액세스 패턴이 변경되거나 데이터가 잘못 분류되면 워크로드는 예기치 않은 성능 변동을 경험하여 문제 해결 노력과 운영 오버헤드를 초래할 수 있습니다.
올플래시 스토리지 시스템 성숙함에 따라 미디어 밀도, 데이터 절감 기술 및 운영 효율성이 향상되면서 계층화된 아키텍처와 계층화되지 않은 아키텍처 간의 비용 격차가 줄어들었습니다. 많은 워크로드의 경우, 단일 성능 계층에서 데이터를 실행하여 일관된 레이턴시를 제공하고 스토리지 관리를 간소화할 수 있습니다. 이러한 환경에서 성능은 더 이상 데이터가 “핫” 또는 “콜드”로 간주되는지 여부에 따라 달라지지 않으며, 가변성을 줄이고 애플리케이션 동작을 더 예측 가능하게 만듭니다.
통합 스토리지 혁명
선택하지 않아도 된다면 어떨까요? 현대적인 아키텍처는 타협 없이 단일 플랫폼에서 세 가지 스토리지 유형을 모두 제공할 수 있습니다.
통합 스토리지의 실제 작동 방식
데이터베이스 쓰기를 통해 150마이크로세컨드 레이턴시 시간으로 볼륨을 차단하세요. 분석가가 동일한 데이터에 파일 공유로 액세스합니다. 나중에는 오브젝트 스토리지로 아카이브됩니다. 하나의 플랫폼은 블록, 파일 및 오브젝트 프로토콜을 지원하여 마이그레이션 및 데이터 이동을 최소화하고 성능 저하를 줄일 수 있습니다.
조직이 여러 스토리지 시스템을 하나로 통합할 때:
- 비용 절감(시스템 수 감소, 관리 수 감소)
- 관리 시간 감소(여러 인터페이스가 아닌 하나의 인터페이스)
- 성능 향상(현대적인 플래시가 레거시 전문 시스템보다 우수)
기본 스토리지가 밀리초 미만의 일관된 성능을 제공할 때, 프로토콜 선택은 하드 성능 제약이 아닌 소프트웨어 문제가 됩니다.
올바른 스토리지 결정
스토리지 전략은 AI 공장을 구축하는 데 있어 가장 중요한 아키텍처 중 하나입니다. 잘못된 결정은 GPU 활용도 저하, 파이프라인 중단 및 런어웨이 운영 비용을 초래할 수 있습니다. 올바른 결정은 성능, 확장성, 보안 및 관리의 균형을 유지합니다.
통합 스토리지의 중요성
통합 스토리지는 블록, 파일 및 오브젝트 워크로드를 단일 플랫폼으로 통합하여 사일로를 제거하고 운영을 간소화합니다. 유연성과 확장성이 우선시되는 환경에서 특히 유용합니다. 다음과 같은 경우 통합 스토리지를 고려하십시오.
- 오늘날 여러 스토리지 시스템이 실행되고 있어 관리 오버헤드와 데이터 사일로가 발생하고 있습니다.
- AI/ML 워크로드가 계획되어 있으며, 이를 위해서는 높은 처리량의 액세스와 유연한 용량 확장이 필요합니다.
- IT 리소스는 별도의 시스템 유지 관리의 복잡성으로 인해 부담을 받고 있습니다.
- 유연성은 각 워크로드를 개별적으로 미세 최적화하는 것보다 중요합니다.
- Ransomware 복구 및 신속한 복구가 최우선 과제입니다.
현대적인 통합 플랫폼은 모든 프로토콜, 내장된 사이버 복원성, 인라인 데이터 절감 및 가동 시간 보장과 같은 고급 데이터 서비스 전반에 걸쳐 올플래시 성능을 제공합니다. 단일 관리 인터페이스를 통해 조직은 인프라를 간소화하는 동시에 성능 및 보호에 대한 엔터프라이즈급 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
전문 스토리지가 여전히 적용되는 경우
전문화된 스토리지는 사라지지 않습니다. 정밀도가 유연성을 능가하는 특정 상황에서는 여전히 타당합니다. 특수 시스템이 필요한 상황은 다음과 같습니다.
- 워크로드는 변경되지 않으며, 예측 가능한 스토리지 요구 사항을 잘 이해하고 있습니다.
- 논리적 분할이 제공하는 것 이상의 엄격한 물리적 데이터 분리가 필요한 규제 의무 사항입니다.
- 특정 프로토콜 또는 스토리지 구성에 대한 하드 코딩 종속성을 가진 레거시 애플리케이션.
이러한 시나리오에서도 업계 동향은 통합 시스템 내에서 논리적 분리로 변화하고 있습니다. 이제 많은 통합 플랫폼이 워크로드 격리, 암호화 도메인 및 규정 준수 기능을 지원하여, 격리된 시스템에 대한 강력한 대안이 됩니다.
