AI 활용: NetApp의 관점

NetApp이 지켜온 유산을 자랑스럽게 생각합니다. NetApp의 유산은 복잡한 IT 환경에서 데이터를 저장하고 관리하고 보호하면서 겪는 어려움을 해결하는 혁신적인 솔루션 개발에 뿌리를 두고 있습니다. NetApp^® WAFL^® 파일 시스템을 개척하는 것에서 컨테이너와 Kubernetes 배포를 위한 최초의 오픈 소스 스토리지 오케스트레이터인 NetApp Cloud Volumes 및 NetApp Astra™ Trident를 통해 자사 클라우드 네이티브 스토리지 서비스를 제공하는 것까지 NetApp 유산의 기반은 혁신입니다. NetApp은 첨단 솔루션을 제공하여 기업이 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 데 앞장서고 있습니다. 

생성형 AI는 이제 막 등장했지만, 기업은 이미 수년 동안 예측형 AI를 사용하여 재무 예측을 개선하고, 이상 징후를 식별하여 금융 사기를 감지하며, 의료 부문에서는 고위험 환자에게 가장 효과적인 치료법을 찾고 있었습니다. NetApp은 고객이 이러한 AI 중심 결과를 달성하도록 지원해 왔기에 잘 알고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 단순한 패턴 인식이 아닌 고급 모델링 기법을 사용하여 참신하고 독창적인 콘텐츠를 생성합니다. 

생성형 AI가 과대평가되었다고 생각할 수도 있고, 과소평가되었다고 생각할 수도 있습니다. 하지만 어떠한 평가를 받더라도 AI가 산업을 재정비하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하며 삶의 수준을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것은 확실합니다. 제대로 된 도구를 사용하면 각자의 창의력을 발휘할 수 있습니다. 마케팅 전문가는 생성형 AI를 사용하여 간단한 텍스트만으로 고품질 비디오 콘텐츠를 만들 수 있습니다. AI 기반 음악을 사용하면 아티스트가 장르, 가사 또는 영감을 주는 아티스트와 같은 간단한 명령으로 전체 오디오 트랙을 제작할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 광범위하고 다양하며 지금도 늘어나고 있습니다. 

이러한 모든 애플리케이션을 가능하게 하는 것은 한 가지, 바로 데이터입니다. 현재의 혁신은 고객의 개인 데이터를 사용하여 더 나은 맥락을 제공하거나 기존 모델을 미세 조정하고 더 나은 의사 결정을 내림으로써 이러한 기반 모델을 빠르게 개선하고 있습니다. 그러나 AI를 도입할 경우 끊임없이 늘어나는 데이터를 효과적으로 관리하고 비정형 데이터로부터 값을 추출하는 작업을 감당하기 힘들 수 있습니다. NetApp에서는 지능형 데이터 인프라를 통해 이 문제를 정면으로 해결합니다.  

NetApp 지능형 데이터 인프라가 있다면 위치와 관계없이 모든 데이터에 액세스하여 데이터 보안, 보호 및 거버넌스를 유지할 수 있습니다. NetApp의 적응형 운영은 비용 효율성과 지속 가능성에 중점을 두면서 인프라와 애플리케이션의 성능과 효율성을 최대화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 기능을 함께 사용하면 AI 작업자의 생산성을 높이는 동시에 비즈니스에서 더 성공적인 결과를 달성할 수 있습니다. 

최근 NetApp의 의뢰를 받아 실시한 AI 이니셔티브의 책임 있는 확장 설문 조사를 통해 IDC는 AI 이니셔티브가 실패하는 주요 이유를 다음과 같이 파악했습니다. 

1. 데이터 액세스 불가 
2. 모델을 훈련할 데이터 부족 
3. 개인 정보 보호, 규정 준수 및 데이터 거버넌스의 우려 또는 요구사항 
4. 데이터 엔지니어링 복잡성 
5. 신뢰할 수 없거나 품질이 좋지 않은 데이터 소스 

사일로화된 스토리지 인프라에 있는 분산된 데이터에 액세스할 수 없어 AI 엔지니어가 모델을 훈련하고 개발하기가 어려워지면서 AI 전환에 제동이 걸리는 경우가 많습니다. NetApp은 블록, 파일 및 오브젝트 스토리지 솔루션을 사용하여 기업이 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터를 이동, 전환, 준비할 수 있도록 지원합니다. 이와 같은 원활한 통합을 통해 머신러닝 및 AI를 위한 데이터 소스를 위치와 관계없이 바로 사용할 수 있습니다. 

NetApp은 AI가 단순한 알고리즘과 모델의 범위가 아니라 데이터의 신뢰, 투명성, 윤리적 사용이라는 것을 충분히 인지하고 있습니다. 따라서 기업이 책임과 개인 정보 보호를 우선시하는 책임 있는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 최선을 다해 지원합니다. NetApp의 데이터 거버넌스 및 규정 준수 기능을 통해 규정 요구 사항 및 윤리적 표준을 준수하는 기업의 AI 이니셔티브로 이해 관계자의 신뢰와 확신을 쌓을 수 있습니다. NetApp의 분류 서비스는 데이터 파이프라인의 수집 및 추론 단계에서 모두 데이터 정리를 간소화할 수 있도록 데이터에 자동으로 태그를 지정하므로 쿼리에 적합한 데이터가 사용되며 중요 데이터는 정책에 따라 모델에 노출되지 않습니다. 

또한, NetApp은 랜섬웨어에 대처할 수 있도록 스토리지에 내장된 AI/ML을 비롯한 혁신적인 사이버 복원력 기능을 제공합니다. NetApp 시스템을 사용하면 한층 높은 수준의 정확성과 성능으로 정교한 사이버 위협을 감지하고 차단할 수 있습니다. 

Python 도구 라이브러리를 사용하면 개발자, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어가 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다. 예를 들어, IT 팀은 개발 작업 공간의 감사 가능한 NetApp 스냅샷 복사본을 생성하여 추적하고 오류를 탐지하거나 벡터 인덱스 저장소의 즉각적인 클론을 생성하여 운영에 영향을 주지 않고 다양한 쿼리에 대해 관련 데이터를 즉시 사용할 수 있습니다. 

NetApp이 AI에 쏟는 노력은 기술에만 해당하지 않습니다. NetApp은 산업 전반에서 혁신을 촉진하고 AI 도입을 가속하는 파트너십의 힘을 믿습니다. NetApp은 NVIDIA 및 Google과 같은 업계 선두업체와 긴밀하게 협력하며 실제 문제를 해결하고 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 AI 솔루션을 공동 개발하고 있습니다. 예를 들어, 검색 증강 생성(RAG) 작업을 위해 GenAI 툴킷을 사용하면 NetApp 볼륨에 저장된 독점 데이터를 Google의 Vertex AI와 연결하여 RAG 작업을 구현함으로써 고유한 인사이트에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 

AI의 잠재력은 무궁무진합니다. NetApp은 이 혁신 여정의 최전선에 도달하게 되어 매우 기쁩니다. NetApp은 지능형 데이터 관리 전문 지식을 AI 성능과 결합하여 조직이 새로운 가능성을 활용하고 성장을 도모하고 모두를 위한 더 효율적이고 지능적인 미래를 창조할 수 있도록 지원합니다. 

자세한 내용은 NetApp AI 솔루션 페이지에서 확인하십시오. 

NetApp AI의 사고 리더십 관점에 관해 자세히 읽어보십시오. 

IDC에서 실시한 AI 성숙도 모델 백서의 설문 조사 결과에 대해 설명한 웨비나를 시청하십시오.