IT TREND 썸네일형 리스트형 데이터 인프라의 새로운 기준, ‘효율성&경제성’ 디지털 전환이 가속화됨에 따라 기업의 데이터 환경은 어느 때보다 복잡해졌다. 폭증하는 데이터 양을 감당하는 동시에 하이브리드 클라우드 환경에서 유연성을 확보해야 하며, 이 모든 과정에서 비용 효율성까지 입증해야 한다. 이러한 상황에서 인프라의 단순한 성능 향상을 넘어 명확한 투자수익률(ROI)과 운영 효율성을 보장하는 통합 데이터 플랫폼의 중요성이 대두되고 있다. 최근 포레스터(Forrester) 컨설팅이 발표한 ‘히타치 밴타라 VSP One의 총 경제적 효과(TEI) (The Total Economic Impact(TEI) of Hitachi Vantara VSP One)’ 연구는 차세대 스토리지 전략이 기업에 어떤 실질적 가치를 제공하는지 구체적으로 보여준다. 압도적 투자 수익률과 데이터 효율성으.. 더보기 확장 가능한 AI 시대의 인프라 전략 인공지능(AI) 기술은 기업의 비즈니스 전반을 빠르게 재편하고 있다. 혁신과 운영 효율화, 위험 관리까지 기업의 주요 기능이 AI 중심으로 이동하면서 데이터 인프라는 그 기반이자 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다. 많은 기업이 AI를 전략적으로 도입하고 있지만 실제 성과는 이를 지탱하는 디지털 인프라의 안정성과 확장성에 의해 결정된다. 다시 말해 AI 경쟁력은 알고리즘 자체가 아니라 데이터를 어떻게 저장하고 보호하고 관리하느냐에 달려 있다. 데이터 기반의 복원력: 정확한 데이터 없이는 AI가 작동하지 않는다 AI 시스템은 기반 데이터의 품질을 그대로 반영한다. 데이터 손실, 왜곡, 조작은 기술적 오류를 넘어 기업의 평판, 재무, 운영 리스크로 직결된다. 글로벌 조사에 따르면, 데이터 손실 발생 .. 더보기 ‘피지컬AI’가 여는 산업의 미래 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 기술이 아니다. AI 기술을 활용해 병원은 의료 영상을 판독하고 금융기관은 사기를 탐지하며, 기업은 문서와 이미지를 자동으로 생성하는 시대가 도래했다. 불과 몇 년 전만 해도 공상과학 영화 속에서나 가능할 장면들이 이제는 일상에서 익숙하게 목격된다. AI는 단순히 정보를 분석하거나 콘텐츠를 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 직접 움직이고 제어하는 ‘물리AI(피지컬AI)’라는 새로운 전환점을 맞고 있다. 공상과학 속에서 상상하던 지능형 로봇과 자율 시스템이 산업 현장에서 가시화되는 순간이다. AI 기술의 진화와 피지컬AI AI의 발전 과정은 네 단계로 설명된다. 첫 번째는 ‘인지형AI’로, 카메라나 센서를 통해 사물을 보고 이해하는 능력을 의미한다. 의료 영상 판독이나 .. 더보기 랜섬웨어 시대의 사이버 복원력 가이드 랜섬웨어는 더 이상 특정 산업이나 특정 국가에 국한된 사건이 아니라, 네트워크에 연결된 거의 모든 조직이 상시로 맞닥뜨리는 보편적 위협으로 자리 잡았다. 랜섬웨어 피해 현황과 점점 심각해지는 이유 공격자는 피싱 메일과 악성 매크로 같은 전통적 기법부터, 취약한 원격 접속과 미패치 소프트웨어, 공급망 프로그램의 업데이트 채널, 노출된 API 키와 도난 계정 등 가능한 모든 진입 경로를 동원한다. 과거에는 파일을 암호화하고 복호화 키를 대가로 금전을 요구하는 단일한 갈취 방식이 일반적이었지만, 지금은 암호화에 더해 데이터 유출을 빌미로 한 공개 협박과 DDoS를 결합해 압박 수위를 높이는 이중·삼중 갈취 모델이 확산되었다. 침투 이후의 활동 속도도 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다. 공격자는 관리자 권.. 더보기 하이브리드 클라우드로 실현하는 AI인프라 혁신 약 100년 전 오스트리아의 경제학자 요제프 슘페터는 ‘창조적 파괴’라는 개념을 통해 새로운 기술이 기존 산업 구조를 대체하며 경제의 재편과 성장을 이끈다고 설명했다. 증기기관과 전기, 인터넷, 스마트폰의 등장이 대표적인 사례다.인공지능(AI) 기술의 발전 역시 창조적 파괴의 흐름 위에 있다. 챗GPT(Chat GPT)의 등장은 AI 대중화를 가속했고, ‘딥시크(DeepSeek)’와 같은 신기술이 AI 시장 지형을 다시 쓰고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 대규모 AI 모델은 일부 빅테크 기업의 전유물로 여겨졌으나, 이제는 다양한 기업들이 경쟁력 강화를 위한 AI 도입에 나서고 있다.그러나 AI의 잠재력을 현실화하기 위해서는 고도화된 모델은 물론 이를 뒷받침할 수 있는 민첩하고 유연한 인프라가 필수적이다... 더보기 HCI로 시작하는 SDDC 기반 클라우드 구축 비즈니스 환경이 급변하고 있지만 여전히 IT 인프라에서 가장 중요한 것은 ‘신속한 대응’이다. 그러나 현대화된 IT 환경에서 요구되는 ‘민첩성’은 확장 속도만을 의미하는 것은 아니며, 표준화된 운영 모델, 자동화, 보안은 물론 컴플라이언스, 비용 거버넌스까지 포함한다. 현대적인 클라우드는 전통적인 가상환경과 최신 클라우드 네이티브, 그리고 AI·데이터 워크로드가 공존하고 있다. 게다가 데이터 주권과 규제가 강화되면서 기존과 같이 개별 장비를 조합하는 방식을 고수해서는 일관성과 속도, 안정성과 규제준수 요건을 동시에 확보하기 어렵다. 그래서 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC)가 주목받고 있다. SDDC는 서버·스토리지·네트워크를 소프트웨어 정의로 통합하고 API 중심으로 운영해, 데이터센터를 클라우드 운.. 더보기 목적에서 시작해 전략적 가치로 완성하는 ‘AI 혁신’ AI는 이제 기업 경쟁력 핵심 자산으로 자리 잡았으며 단순한 기술 투자 이상의 의미를 지닌다. 많은 기업이 AI 도입을 통해 운영 효율성을 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 고객 경험을 혁신하고자 한다. 그러나 여전히 많은 AI 프로젝트가 실패하거나 기대에 미치지 못하고 있다. 이는 기술 문제가 아니라 ‘왜’ 도입하는지에 대한 명확한 목적 부재에 기인한다. AI는 단순히 최신 기술을 따라가는 수단이 아닌 제품과 서비스 전략 차원에서 접근해야 한다. 스티브 잡스가 말한 “고객에서 시작해 거꾸로 개발하라”는 원칙처럼, 명확한 고객 가치와 목표가 바탕이 된 제품 중심 사고는 프로젝트 초기 단계부터 명확성, 방향성, 그리고 책임성을 부여한다. 목적이 분명치 않으면 AI 도입은 실험적 수준에 머물거나 .. 더보기 폭증하는 데이터 시대, 필요한 건 성능과 비용의 균형 최근 몇 년간 데이터 환경이 급격히 변하고 있다. 기업은 AI 학습 데이터, 실시간 IoT 센서 정보, 고해상도 미디어 콘텐츠 등 과거보다 훨씬 다양하고 방대한 데이터를 다루게 됐다. 문제는 이러한 데이터가 단순히 ‘많아지는’ 것을 넘어 저장·분석·보관에 드는 비용과 자원 부담도 기하급수적으로 증가한다는 점이다. 기존 하드디스크 드라이브(HDD)는 저렴한 가격과 안정성 덕분에 오랫동안 대규모 스토리지의 표준이었다. 하지만 성능 한계로 AI 분석, 실시간 처리, 클라우드 서비스와 같은 최신 워크로드를 충분히 지원하기 어렵다. 반대로 고급 플래시 스토리지는 빠른 속도와 낮은 지연 시간을 제공하지만 기가바이트(GB) 당 비용이 높아 대규모 도입 시 예산 부담이 크다. 이러한 상황에서 성능과 비용의 균형을 동.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 19 다음 What Inspires Sustainable Technology?
