과거부터 항상 기업들은 데이터의 수집과 저장, 관리 방법에 대해 고민해 왔다. 특히 기존에는 기업들은 활용이 어려운 비정형 데이터는 과거에 대한 기록물 이상의 의미를 부여하지 않았지만, 이를 활용할 수 있는 새로운 기술과 데이터 전략이 등장하면서 기업들은 어마어마한 규모의 비정형 데이터를 수집하고 저장, 관리하는 것은 물론, 이를 활용하기 위한 방법까지도 고민하게 됐다.
특히 데이터를 분석해 기업의 주요 의사결정을 위한 기반으로 활용하고자 하는 기업들이 증가하면서 효율적으로 광범위한 데이터를 모으고, 관리, 분석하는 것이 기업의 경쟁력과 직결되는 상황에 이르고 있다. 데이터 기반의 과학적인 의사결정이 기업이 데이터 경제 시대에서 살아남고 성장해 나갈 수 있는 중요한 요소라는 점을 인식하기 시작한 것이다.
하지만 급격히 증가하고 있는 데이터의 양은 물론이고, 사일로화된 데이터의 저장 위치, 그리고 클라우드 등 IT 인프라 환경의 변화는 기업의 데이터 관리와 분석을 점점 어렵게 만드는 요인이 되고 있다. 온프레미스와 프라이빗 클라우드, 그리고 여러 퍼블릭 클라우드에 분산된 데이터를 보호하고 관리, 분석하는 작업의 난이도는 점점 더 어려워지고 있는 것이다.
기업들은 이런 상황을 타개해 나가기 위해, 더욱 효율적인 데이터 관리, 데이터 분석을 통한 비즈니스에 유용한 인사이트 추출 방안을 마련하기 위한 노력이 이어지고 있다.
높은 중복제거 자랑하는 비용효율적 올인원 통합 백업 솔루션 ‘시놀로지 ABB’
제한된 예산과 자원으로 백업 소프트웨어의 라이선스 비용, 저장 공간 비용, 관리 복잡성으로 인한 인건비 등으로 인해 기업의 백업은 여전히 불안한 상태에서 벗어나지 못하고 있다.
시놀로지(Synology)가 이런 문제를 해결하기 위해 선보인 ABB(Active Backup for Business)는 백업 소프트웨어와 운영 시스템, 저장 장치 등을 통합한 솔루션으로 별도의 비용 추가 없이 투명한 가격으로 한번에 도입할 수 있다는 것을 장점으로 내세우고 있다.
ABB는 윈도우/리눅스 물리 서버, 윈도우/맥 PC, 파일 서버, VMware vSphere나 마이크로소프트 Hyper-V와 같은 가상 머신 등 다양한 플랫폼에 유형에 대한 백업을 지원할 뿐 아니라, 단일 관리 포털을 통해 각 플랫폼에 대한 백업 작업을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원한다.
또한 브라우저 복원 포털이나 자체 복원 미디어와 같은 다양한 복원 포털을 통합해 데이터 복원 작업을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 더불어 사용자 지정 검사 항목에 의한 백업 상태 보고서를 자동 또는 일정에 따라 관리자에게 전달해, 백업 실행 상태를 장기간 기록하고 추적할 수 있다.
또한 ABB는 백업 효율성을 향상시키기 위해 블록 레벨의 증분 백업을 지원하며, 변동 블록을 미리 스캔하고 변동 부분에 대해서만 증분 백업을 수행한다. 또한 글로벌 중복 제거 기술은 서로 다른 출처의 동일한 블록을 감지할 수 있으며 중앙 집중식으로 백업한 후 중복 블록을 제거해 저장 공간의 이용 효율성을 최적화한다. 이런 방식은 동일한 플랫폼을 대량으로 백업하는 작업, 예를 들면 윈도우 PC의 대량 백업과 같은 작업에 더욱 효과적이다.
ABB는 투명한 비용 구성을 갖추고 있다. 백업해야 하는 데이터의 양에 따라 ABB를 지원하는 시놀로지 장비를 선택, 구매하는 것으로 추가비용 없이 바로 ABB를 사용할 수 있으며, 이로 인해 기업은 명확한 방식으로 총 소유 비용을 추정할 수 있다.
AI 분석 위한 초고성능 데이터 레이크 솔루션 ‘효성인포메이션시스템 HCSF’
데이터가 폭증하면서 분석해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 늘고 있다. NVMe 기반의 병렬 처리 시스템은 수십 기가바이트(GB) 이상의 데이터 처리를 위해 분석 환경을 최적화하고 폭증하는 데이터를 처리하는데 효과적이지만, 페타바이트(PB) 이상의 데이터를 저장하기에는 비용 부담이 높아지기도 한다.
또한, 대부분의 데이터는 초기에는 높은 액세스 빈도를 유지하지만, 시간이 지날수록 빈도가 낮아진다. 따라서 액세스 빈도가 낮아지는 데이터를 애플리케이션 성능에 영향을 주지 않고 티어링을 통해 더 저렴한 스토리지로 이동시킨다면 비용을 절감할 수 있다.
효성인포메이션시스템은 초고성능 병렬 파일시스템과 오브젝트 스토리지가 통합된 ‘HCSF(Hitachi Content Software for File)’를 통해 높은 성능과 대규모 확장성을 모두 제공하는 파일 스토리지를 선보이고 있다. 오브젝트 스토리지의 가용량과 클라우드 기능을 갖추면서도 분산 파일 시스템 속도를 제공하고, 파일과 오브젝트 프로토콜을 지원해 데이터 수집이 용이하다. 또한, 정책 기반 티어링 파일 시스템 운영으로 비용 효율적인 데이터 관리가 가능하다
효성인포메이션시스템의 HCSF는 NVMe 전용 병렬 파일시스템을 통해 고성능 IO 처리가 가능하고, 오브젝트 스토리지인 HCP(Hitachi Content Platform)와 결합해 웜/콜드 데이터를 티어링하고 파일 데이터를 무제한급으로 저장할 수 있다. 또한 HCP에 보관된 데이터는 퍼블릭 클라우드의 S3 호환 오브젝트 스토리지와 연동해 데이터 저장 영역을 타 클라우드로 확장할 수도 있다.
파일이 오브젝트 스토리지로 티어링되더라도 백엔드에서만 저장 위치가 바뀌기 때문에 스토리지를 사용하는 분석 애플리케이션에서는 이를 신경 쓸 필요가 없다. 만약 분석 애플리케이션이 웜/콜드 티어인 HCP의 데이터를 액세스 하고자 해도, 해당 데이터는 다시 핫 티어인 NVMe 스토리지로 즉시 이동해 서비스된다. 이 모든 과정은 사용자 입장에서 별도 작업 없이 자동으로 지원되기 때문에 빅데이터를 효과적으로 관리할 수 있다.
HCSF는 초고성능이면서 동시에 비용 효율적인 대용량 데이터 처리가 필요한 HPC 환경에 매우 적합한 솔루션이다. 높은 처리량과 IOPS, 매우 짧은 대기시간이 동시에 필요한 혼합 워크로드에 강하기 때문에 엑사바이트(EB) 규모의 확장성과 성능 향상을 제공할 수 있다.
HCSF는 범용적인 고성능 분석 요건에 적합한 통합 솔루션이다. 성능과 확장성, 스케일아웃 관점에서 제한 없이 데이터를 공유하고 지원할 수 있다. HCSF는 국내외 헬스케어나 자율주행 시뮬레이션, 공공이나 금융 분야 등 다양한 산업에서 고성능 인프라로 자리매김하고 있다.
데이터 가상화로 사일로화된 데이터 관리 문제 해결하는 ‘디노도 플랫폼’
최근 기업들에게 가장 큰 화두 중 하나는 데이터다. 기업이 모을 수 있는 데이터 자체가 급격히 증가하고 있을 뿐 아니라 데이터가 기업의 각 부서나 지역별로 분산된 사일로 형태로 저장, 관리되고 있다는 점 또한 기업들에게는 새로운 문제로 대두되고 있다.
현대화된 엔터프라이즈 아키텍처는 점점 더 복잡해지고 있는 가운데, 데이터는 증가하고 있고, 데이터 수요와 관련된 요구 또한 증가하고 있다. 하지만 각종 데이터에 대한 규제는 점차 강화되고 있으며, 복잡성 또한 증가하고 있다. 하지만 이런 상황으로 인해 기업의 데이터 관련 비용과 시간이 증가하고 있음에도 관리 인력은 줄어들고 있는 악순환이 반복되고 있다.
이에 대한 해결책으로 등장한 것이 바로 데이터 가상화 기술이다. 데이터 가상화는 중간의 가상화 계층에서 하단의 다양한 물리적 데이터 저장소를 가상화해 데이터의 수요자에게는 데이터의 저장 위치에 상관없이 단일화된 관점에서 관리하고 사용할 수 있게 해 주는 기술이다. 데이터를 실제로 복사하거나 이동하지 않기 때문에 스토리지 용량에 대한 부하가 적고, 데이터의 복사나 이동으로 인한 시간 지연이 없어 보다 빠르게 데이터를 활용할 수 있다는 것도 장점이다.
디노도 플랫폼은 6가지 특징을 갖고 있다. 우선 ▲데이터 소스로부터 소비자 독립적인 단일 접점을 제공하며 ▲시멘틱/추상화 계층을 통해 비즈니스 친화적인 데이터 형식을 지원하고 ▲실시간 정보와 제로 복제 ▲ODBC나 JDBC, 데이터 서비스, API 계층 등에 대한 범용적 접근이 가능하고 ▲중앙 집중식 메타데이터, 보안, 거버넌스를 제공할 뿐 아니라 ▲셀프 서비스 방식의 데이터 서비스를 가능하게 해 준다. 이런 특징을 기반으로 디노도 플랫폼은 일체화된 데이터 통합과 비즈니스로의 신속한 데이터 배포를 가능하게 해 준다는 것이 바로 장점이다.
가상화라는 계층이 추가됨으로 인한 속도 저하를 막기 위해 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 각 실행에 대해 최적의 쿼리 전략을 지능적으로 선택하는 동적 쿼리 최적화 엔진으로 성능까지 보장한다. 여기에 사용되는 쿼리 재작성, 다중 실행 알고리즘, 캐싱과 병렬 실행 등의 기능이 바로 디노도의 가장 큰 경쟁력이다.
인프라 모니터링 위한 통합 플랫폼 기반 가시성 솔루션 ‘엘라스틱 옵저버빌리티’
급변하는 시장에 빠르게 대응하기 위해서는 광범위한 데이터를 분석하고 이에 기반한 의사결정을 할 수 있어야 하며, 또한 복원력을 보장하고 실시간에 가까운 빠르고 효율적인 데이터 분석 기능이 필요하다.
이런 상황에서 기존의 대부분의 솔루션은 클라우드나 가시성 솔루션, 그리고 검색 솔루션 등이 개별적으로 구축, 운영되고 있어, 운영에 많은 비용과 인력이 필요할 뿐 아니라 관리가 어려워진다는 단점을 갖고 있다.
이런 문제를 해결하기 위해 등장한 엘라스틱 옵저버빌리티(Elastic Observability)는 단일 플랫폼 환경에서 이런 기능을 통합해 제공함으로써 기업들이 확장성과 유연성, 가속화된 생산성을 확보할 수 있도록 돕는다.
엘라스틱 옵저버빌리티는 통합된 단일 플랫폼으로 통합 로그 분석이나 APM(Application Performance Monitoring), 메트릭, 추적 기능 등을 제공한다. 즉, 추가 제품이나 라이선스 구입 없이도 데이터 사일로를 제거하고 다양한 환경에서 포괄적인 가시성을 확보할 수 있다.
또한 유연하고 사용자 정의 가능한 머신러닝 기능이 엘락스틱 플랫폼에 기본으로 내장돼 있어, 운영(메트릭, 로그, 추적) 데이터나 비즈니스 데이터 등 종류에 관계없이 모든 유형의 데이터에 적용할 수 있다. 따라서 문제가 발생하기 전에 문제를 더 빠르고 세밀하게 파악할 수 있다. 또한 로그 범주화나 APM 상관 관계 등의 즉시 사용할 수 있는 기능을 통해 근본 원인을 신속하게 분석함으로써 많은 비용이 소요되는 운영 중단을 줄일 수 있다.
엘라스틱의 실시간 검색 쿼리는 몇 초가 아니라 몇 밀리초 수준의 빠른 응답을 제공하며, 기록 쿼리는 몇 시간이 아닌 몇 분만에 결과를 확인할 수 있다. 모든 관측 데이터에 대해 데이터 계층화를 사용할 수 있으므로 저장이나 검색, 분석 방법을 보다 유연하게 적용할 수 있다. 엘라스틱 검색과 분석, 머신러닝 등의 기능은 데이터 계층에서 효율적으로 실행할 수 있다.
소프트웨어 정의 방식으로 비용 절감, 유연성 확보하는 ‘퀘스트소프트웨어 코어스토어’
이제 기업들에게는 하이브리드 클라우드의 요구 사항을 충족시킬 수 있도록 새롭게 설계된 소프트웨어 정의 중복제거 솔루션이 필요한 시점이다. 특히 이런 솔루션은 기존의 물리적, 혹은 가상 중복제거 어플라이언스가 이미 제공하는 이점은 물론이고, 이와 함께 하이브리드 클라우드의 IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 환경을 위한 새로운 기능까지 제공해야 한다.
이런 요구사항에 부합하는 소프트웨어 정의 중복제거 솔루션이 바로 퀘스트소프트웨어의 코어스토어(QoreStor)다.
코어스토어는 온프레미스나 프라이빗 클라우드, 혹은 범용 퍼블릭 클라우드를 위한 물리적 어플라이언스, 가상 어플라이언스, 소프트웨어 정의 배포 옵션을 제공하면서, 기업이 요구하는 용량과 중복제거 성능 충족시킨다. 또한 유연한 소프트웨어 라이센싱 기능을 통해 어디서든 구현이 용이하고 필요한 곳으로 솔루션을 자유롭게 이동할 수 있으며, 랜섬웨어로부터 백업을 보호하는 강력한 불변 기능과 기업이 신속하게 백업과 복원을 수행할 수 있는 높은 수준의 성능을 제공한다.
코어스토어는 하이브리드 클라우드의 대두로 인해 변화된 환경을 위한 차별화된 소프트웨어 정의 중복제거 솔루션이다. 이는 기업이 하이브리드 클라우드 환경에 필요한 새로운 기능을, 백업 성능이나 보안을 손상시키지 않으면서 제공할 수 있다.
코어스토어는 소프트웨어 정의 스토리지 솔루션으로서 IaaS의 기본 설계 원칙을 준수한다. 주로 가상 어플라이언스 형태로 도입하는 기업은, 하이브리드 클라우드를 구성하기 위한 다양한 하이퍼바이저에 가상 어플라이언스를 적용할 수 있다.
프라이빗 클라우드에서 기업은 KVM, VMware vSphere, 마이크로소프트 Hyper-V 또는 오라클VirtualBox에 가상 어플라이언스 방식으로 적ㅇ요할 수 있으며, AWS, GCP(Google Cloud Platform), 마이크로소프트 애저와 같은 퍼블릭 클라우드에도 적용할 수 있다.
퀘스트소프트웨어는 코어스토어용 바이너리 설치 프로그램도 제공해, 프라이빗이나 퍼블릭 클라우드의 다양한 물리적 또는 가상 운영체제에 도입할 수 있으며, 적절한 물리적 또는 가상 시스템을 중복제거 어플라이언스로 전환할 수 있다.
코어스토어는 기업들이 현재의 중복제거 요구 사항을 충족하는 과정에서 미래의 하이브리드 클라우드에 대비할 수 있는 기능을 동시에 확보할 수 있게 해 준다. 랜섬웨어 공격이나 내부 위협으로부터 백업을 더 잘 보호할 수 있으며, 중복제거되지 않은 데이터를 사용하는 것과 유사한 수준의 복원 시간으로 중복제거된 데이터를 이용해 더 빠르게 복원할 수도 있다.
데이터 사일로화 해결하는 데이터 솔루션 ‘테라데이타 쿼리그리드’
기업들이 분석해야 하는 데이터의 양은 날이 갈수록 늘어나고 있고, 사일로화된 데이터 환경의 복잡성 또한 증가하면서 사용자들의 불편함은 늘어날 수밖에 없다. 각 조직이나 목적별, 부서별, 솔루션별로 데이터가 고립됨에 따라, 전사적인 측면에서 효율적으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 데이터 플랫폼이 필요한 시점이다.
이런 제각기 흩어져 있는 데이터 사일로화 문제를 해결하기 위해 테라데이타가 제시하는 해법이 바로 데이터 가상화 솔루션, 바로 ‘쿼리그리드(QueryGrid)’다.
‘쿼리그리드’는 다양한 이기종 데이터베이스(오라클, 마이크로소프트SQL, MySQL, 하둡 등 JDBC를 지원하는 모든 DBMS에 연결해 단일 세션으로 쿼리를 수행할 수 있다. 데이터 가상화를 뛰어넘어 ‘쿼리가상화’를 실현하는 쿼리그리드는 원 티어(One tier) 데이터 소스 연결 방식으로 DB엔진과 직접 연결되는 방식으로 동작한다.
이런 특징은 엔터프라이즈 환경을 위해 모든 쿼리를 병렬로 처리하고 우수한 확장성을 보장하며, 쿼리그리드를 활용해 온프레미스에서 프라이빗, 퍼블릭 클라우드 등을 구성되는 하이브리드 멀티 클라우드를 데이터 연결로 편리하게 구현할 수 있다. 그리고 AI/머신러닝을 위한 데이터파이프 라인을 구성하는 경우에도 쿼리그리드는 생산성뿐 아니라 성능에 대한 확장성까지 제공한다.
쿼리그리드를 통해 이기종 DB를 연결하고 BI와 애플리케이션은 이를 활용해, 효율적으로 분석할 수 있는 환경을 제공함에 따라, 분석 서비스를 위해 통상적으로 수행하는 ETL 프로세스를 단순화하고 데이터 검증에 대한 부담을 최소화할 수 있다.
원천에서 발생하는 최신 데이터를 쿼리그리드 연결해, 신속하게 실시간 대시보드와 BI 서비스에 적용할 수 있다. 사용자는 별도의 가상화 솔루션이 제공하는 환경이 아닌 자신이 선호하는 쿼리 도구로 자유롭게 쿼리가상화 수행해 별도의 사용자 교육 없이 SQL로 자유롭게 활용할 수 있다. 이를 통해 AI/ML 서비스를 위한 데이터 파이프라인 구성의 복잡성을 단순화할 수 있다.
가이온과 한국테라데이타는 고객의 복잡하고 사일로화된 데이터를 보다 쉽게 통합하고 분석할 수 있도록 ‘쿼리그리드’를 통한 차별화된 데이터 가상화 제품과 서비스를 제공하고 있다.
확장형 데이터베이스의 구현, ‘맨텍 아코디언’과 AgensSQL로 한방에 해결
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션의 배포와 확장이 급속히 확산함에 따라 데이터베이스의 병목 현상을 개선하기 위한 아키텍처의 요구사항 또한 증가되고 있다.
MSA(Micro-Service Architecture)를 통해 데이터베이스를 각 도메인 영역으로 분리하고 필요한 데이터는 API 호출을 통한 구조로 데이터 또한 작은 서비스 단위로 나누어 처리할 수 있다. 하지만 국내 IT 환경은 지난 10여년간 중앙집중처리 방식의 데이터베이스 통합이 유행처럼 확산되었던 터라, 기존 업무의 경우 이를 작은 단위의 서비스로 재설계를 하기가 쉽지 않다.
샤딩(Sharding)은 데이터를 분산 저장해 성능을 개선하고 단일 데이터베이스에 대한 대량의 데이터의 영향을 줄이는 데이터베이스의 수평적 확장을 위한 기술이다. 샤딩의 수평적 확장을 통해 거의 무제한에 가까운 확장성을 가지고 집약된 워크로드를 처리할 수 있다. 이를 통해 워크로드가 단일 서버에 집중되지 않고 여러 서버에서 분산처리 함으로써 확장성과 성능이 선형적으로 향상된다.
또한 대규모 모놀리식 데이터베이스가 있고 분할된 아키텍처가 없는 애플리케이션에서 쿼리한 결과 확인은 많은 시간이 걸릴 수 있다. 테이블의 모든 행을 검색해야 하므로 주어진 쿼리에 대한 응답 시간이 느려지지만, 이런 성능 저하는 샤드 아키텍처에서는 발생하지 않고, 샤딩된 데이터베이스에서 쿼리는 더 적은 수의 행을 거쳐야 하며 더 짧은 시간 내에 응답을 받는다.
이런 데이터베이스 샤딩을 쿠버네티스 환경의 아코디언과 오픈소스 기반 DBMS인 AgensSQL for Postgres를 통해 운영함으로써 필요시 데이터베이스 노드를 매우 쉽게 확장할 수 있다. 또한, 신규 확장된 노드로 데이터를 신속히 자동으로 재배치함으로써 성능 요구사항에 대하여 매우 유연하게 대처할 수도 있다.
AgensSQL for Postgres는 비트나인이 신규 출시한 새로운 오픈소스 기반의 관계형 DBMS로, 올인원 솔루션 형태의 엔터프라이즈 패키지를 통해 HA, 샤딩, 모니터링 대시보드 등 필수적인 엔터프라이즈 관리 도구들이 함께 제공된다.
이를 쿠버네티스 기반의 PaaS 플랫폼인 아코디언에 컨테이너 형태로 제공함에 따라, 매우 쉽게 샤딩 구조의 데이터베이스 배포와 자동화된 확장을 구현함에 따라, 샤딩의 단점인 구성과 관리의 복잡성을 해결할 수 있다.
데이터센터 용량 확장과 유지·보수 기술 제공하는 ‘씨게이트 엑소스 코볼트’
코로나19를 기점으로 전 세계 데이터는 폭발적으로 증가하고 있다. IDC는 2025년 데이터 생성량을 2019년 대비 4배 2022년 기준으로는 2배 이상 증가한 175ZB에 이를 것으로 예측했다. 데이터가 증가함에 따라 IT 관리자들은 유연한 데이터 관리는 물론 한정된 서버 공간과 자원(전력, 비용)에 맞춰 단순 고용량이 아닌 동일 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 유지·보수에 있어서도 유리한 고밀도 스토리지를 필요로 하고 있다.
씨게이트는 이런 스토리지 시장을 타깃으로 한 ‘엑소스 코볼트(Exos Corvault)’를 제공하고 있다. ‘엑소스 코볼트’는 4U 섀시 랙 공간에 106개의 HDD 구성으로 최대 2.12PB 용량 구성이 가능하다. 주요 스펙으로는 12Gb/s Mini-SAS HD 포트 인터페이스를 사용해 최대 순차 읽기 14GB/s에 순차 쓰기 12GB/s, 데이터 액세스는 1만 7680 IOPS의 높은 성능을 제공한다.
이외에도 106개의 HDD 베이 모두에 핫스왑 기능과 함께, 드라이브에 오류가 생긴 ‘면’을 제외해 자동으로 힐링하는 ADR(Autonomous Drive Regeneration)과, 스토리지 문제 발생 시 빠른 리빌딩을 지원하는 ADAPT(Autonomous Drive Regeneration) 기술을 지원하고 있다.
ADR은 HDD 오류가 발생한 ‘면’을 제외한 나머지 용량을 재활용해 다시 활용할 수 있게끔 하는 기술이다. 만약 20TB HDD라면 문제가 생긴 면(1TB)을 제외한 19TB를 자동으로 복구해 준다.
ADAPT는 모든 데이터를 각각의 HDD에 분산해 효율적인 데이터 보호와 함께, 스토리지에 문제가 발생할 경우 성능 저하 없이 빠르게 리빌딩할 수 있는 기술이다. 이외에도 유연한 확장성을 통해 씨게이트가 하반기에 출시 예정인 22·25TB HDD를 적용할 경우 더 높은 고용량 구성이 가능하며 추후 스토리지 용량 확장에서도 유리하다.
이런 고용량·고밀도 스토리지와 데이터는 주로 8K 이상의 미디어 시장, CCTV, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 스마트 공장, AI 딥러닝 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 씨게이트는 향후 스마트 시티는 하루에 2.5PB를, 스마트 공장은 1PB를, 자율주행차량은 32TB의 데이터를 매일 생성한다고 예측하고 있다.
데이터는 꾸준히 늘어나며 서버·데이터 시장에서 스토리지 용량은 기본이자 중요한 부분이지만 ‘용량’만 중요한 것은 아니다. 고용량·고밀도와 함께 추후 스토리지 증설과 늘어난 데이터를 유지·보수관리도 신경 써야 한다.
이에 씨게이트는 엑소스 코볼트를 통해 고밀도·고용량 그리고 다양한 유지 보수 솔루션을 통해 TCO 절감은 물론 서버·스토리지 확장에 있어 새로운 선택지를 제시하고 있다.
[알림] GTT KOREA와 전자신문인터넷은 오는 3월 23일 목요일 오전8시 30분부터 오후 5시 30분까지 인터컨티넨탈 서울 코엑스 하모니볼룸에서 “Data Insight & Security Summit(DISS) 2023”을 개최한다. 이 행사에서는 글로벌 데이터 솔루션 기업들이 기업의 임원과 의사결정자가 반드시 알아야 할 데이터 산업 신기술 트렌드 및 활용 방안과 데이터 경제 시대에 비즈니스에 성공할 수 있는 기업 맞춤형 데이터 전략이 제시된다.
전자신문인터넷 유은정 기자 (judy6956@etnews.com)