데이터플랫폼 썸네일형 리스트형 '산업이 묻고, IT가 답하다' AI 시대를 관통하는 금융권 인프라 전략의 모든 것! 최근 금융권의 IT 인프라는 생성형 AI 확산, 사이버 위협 증가, 전자금융감독규정 강화 등의 환경 변화에 직면하면서 새로운 전환점을 맞고 있다. 과거에는 성능과 비용이 인프라 투자를 위한 판단의 핵심 기준이었다면, 이제는 ‘서비스가 멈추지 않는가’, ‘장애나 사고 이후에도 신속한 복구가 가능한가’, ‘AI를 빠르게 도입하고 활용할 수 있는가’가 중요한 기준이 되고 있다. 특히 금융권 기업에 있어 장애는 단순히 금전적 피해에서 끝나지 않고, 신뢰도 하락 및 고객 이탈 등 치명적인 손실로 이어진다. 따라서 서비스 연속성이 어느 산업보다 중요한 요구사항이다.금융권 기업들이 실제로 맞닥뜨린 고민을 중심으로 금융산업 인프라의 변화 방향부터 HS효성인포메이션시스템만이 제안하는 ‘인프라 전략 로드맵’까지 만나본다... 더보기 네오클라우드 시대를 관통할 AI 인프라 전략 클라우드 개념이 바뀌고 있다. 범용 워크로드를 위해 설계된 기존 하이퍼스케일 클라우드와 달리 인공지능(AI) 학습과 추론에 특화된 ‘네오클라우드’가 주목받고 있다. 코어위브(CoreWeave), 크루소(Crusoe), 네비우스(Nebius) 같은 네오클라우드 기업은 그래픽처리장치(GPU) 집약적 인프라와 고성능 네트워킹 환경, 그리고 AI 학습 및 추론에 최적화된 프로비저닝 환경을 제공하며 기존 범용 클라우드와 차별화하고 있다. 시장조사기관 시너지 리서치 그룹에 따르면 네오클라우드 시장은 2031년까지 연평균 58% 성장해 4000억 달러 규모에 달할 전망이다. 네오클라우드가 확산하면서 GPU 활용률을 높이기 위한 스토리지의 중요성도 커지고 있다. GPU 활용률은 가속기 성능만으로 결정되지 않는다. 스.. 더보기 AI 성과의 핵심, ‘모델보다 데이터 인프라’ 기업의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수다. 많은 기업이 생성형 AI를 업무 혁신의 핵심 과제로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 기대만큼 성과를 거두지 못하는 경우가 적지 않다. AI 모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만 이를 뒷받침하는 데이터 인프라가 충분치 않은 경우가 많기 때문이다. AI 성과를 좌우하는 요소들 히타치 밴타라가 15개 시장의 IT 리더 1200명 이상을 대상으로 조사한 ‘2025 데이터 인프라 현황 글로벌 보고서’는 이러한 현실을 잘 보여준다. 이 보고서는 기업 데이터 인프라 성숙도를 기준으로 AI 성과와 운영 역량의 차이를 분석했다. 그 결과, 회복탄력적인 인프라, 정제된 데이터, AI 기반 운영, 측정 가능한 성과를 갖춘 ‘최적화’ 단계에 도달한 조직은.. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로(3) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 마지막 시간! 이번 주제는 데이터 관리를 위한 통합 전략이다. Solution 3. 데이터 관리를 위한 통합 전략, VSP One AI 시대에 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이다. 그러나 온프레미스·하이브리드·멀티 클라우드 등 다양한 위치에 데이터가 분산 저장되며, 데이터 운영과 관리 복잡성을 증가시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HS효성인포메이션시스템은 ‘VSP One’을 제안한다. VSP One은 서로 다른 데이터 플랫폼을 하나의 데이터 관리 인프라로 통합하고, 개별적으로 운영하던 관리 소프트웨어를 하나의 데이터 관리 소프트웨어 패밀리로 묶어 애플리케이션 실행과 데이터 활용 효율을 높이는 통합 플랫폼이다. V.. 더보기 AI 시대 오브젝트 스토리지의 기준이 되다 기업들이 AI 기반 워크로드를 본격적으로 도입하면서 데이터의 양과 종류가 폭발적으로 늘어나고 있다. 그 중에서도 형태가 다양한 비정형 데이터의 증가세는 특히 가파르다. 방대한 데이터를 어떻게 저장하고 활용할 것인가에 대한 고민 속에서, 해법으로 오브젝트 스토리지가 주목받고 있다. 그동안 오브젝트 스토리지는 ‘저비용 대용량 아카이브’라는 인식이 강했다. 그러나 최근에는 데이터 레이크하우스, 대규모 분석, AI 학습 환경까지 아우르는 핵심 데이터 플랫폼으로 빠르게 진화하고 있다. 특히 AI와 머신러닝(ML)이 확산되면서 스토리지는 단순히 데이터를 담는 공간을 넘어, 높은 처리량과 저지연 성능을 통해 GPU 활용도와 학습 효율을 높이는 역할까지 요구 받고 있다. 여기에 사이버 공격 위협이 증가하면서 데이터 .. 더보기 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 기업을 지키는 사이버 복원력의 기준 기업이 일상적으로 생성하고 공유하는 파일에는 생각보다 많은 중요 정보가 담겨 있다. 스프레드시트, 업무 문서, 이미지, 로그, 백업 등으로 구성된 비정형 데이터는 전체 기업 데이터의 대다수를 차지하며, 랜섬웨어 공격자들이 가장 먼저 노리는 대상이기도 하다. 공격자는 이들 파일을 암호화해 업무를 마비시키고 복구를 어렵게 만들어 금전적 이득을 얻는다.문제는 해커가 랜섬웨어 공격에 AI를 활용함에 따라 패턴과 속도가 상상을 뛰어넘을 정도로 다양하고 치밀하며 빠르다는 점이다. 파일 암호화, 접근 권한 확장, 복구 체계 교란이 거의 동시에 진행돼 보안팀이 이상을 탐지했을 때는 이미 주요 공유 폴더와 백업까지 훼손된 경우가 많다.특히 대규모 네트워크 연결 스토리지(NAS)처럼 네트워크를 통해 파일이 집중적으로 저장.. 더보기 AI 시대를 이끌어 갈 ‘단 하나의’ 전략 AI 기술의 발전은 새로운 직업 창출, 업무 효율 극대화 등 눈부신 혁신을 가져온다. 그러나 이를 누리기 위해서는 AI 워크로드에 정확히 대응할 수 있는 새로운 인프라 및 솔루션이 필요하다. 향후 몇 년간 가속화되는 AI와 스토리지, 연산 투자는 2배 이상이 될 것으로 추정하고 있다. 이는 현재 보유하고 있는 데이터의 용량이 단순히 2배를 넘는 것이 아니라, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 더 많은 데이터가 파편화되어 저장된다는 의미다. 데이터가 적시적소에 배치되어 있지 않으면 AI 학습이 지연되고, 이는 기업의 경쟁력을 약화시키는 주요 요인으로 작용한다. 보안도 간과할 수 없는 부분이다. AI 학습에서 가장 중요한 데이터는 언제나 공격의 대상이다. 해커 등에 의해 변조되거나 삭제, 누락된 데이터를 기반.. 더보기 이전 1 2 3 다음 What Inspires Sustainable Technology?
