vsp one 썸네일형 리스트형 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 실험을 넘어 성과로, 지속 가능한 AI 전환 전략 2월 6일, HS효성인포메이션시스템은 ‘2026년 미디어 간담회’를 열고 AI 플랫폼 고도화 방향을 공개했다. 이번 간담회에서는 2025년 사업 성과를 돌아보고, AX 시대를 이끄는 인프라 전략과 향후 비전 및 중장기 방향성을 함께 소개했다. 간담회에서는 ‘HS효성 AI 플랫폼 방향’과 ‘AX 선도기업으로 도약 위한 클라우드 전략’, ‘AX를 위한 VSP One 진화와 데이터 보호’의 세 가지 세션이 이어졌다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 활용이 본격화되면서 피지컬 AI, 소버린 AI, 전력 확보, 보안 등은 기업이 동시에 고려해야 할 핵심 과제로 떠올랐다. 이에 기업들은 GPU 서버 중심의 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 또한 AI를 실제 비즈니스에 안정적으로 적용하고 지속가.. 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 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 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 하이브리드 클라우드의 전략적 선택 디지털 전환이 가속화되면서 기업은 방대한 데이터를 실시간 처리하고 글로벌 고객 및 파트너에게 안정적 서비스를 제공해야 한다. 그러나 데이터는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 등 다양한 환경에 분산돼 있으며, 복구 과정은 복잡하고 비용은 꾸준히 증가하고 있다. 하이브리드 클라우드는 유연성을 제공하는 동시에 운영 복잡성 문제를 안겨준다. 클라우드 별로 기술, 가격 구조, 관리 요건이 달라 통합 관리가 쉽지 않다. 애플리케이션 성능과 규제 준수를 안정적으로 유지하는 것은 필수지만 여전히 많은 IT 및 보안 리더들이 제한된 가시성으로 리스크 관리에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 소프트웨어 정의 스토리지(SDS, Software-defined Storage)는 하이브리드 클라우드의 복잡성을 단순.. 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 4 다음 What Inspires Sustainable Technology?
