AI와 마찬가지로 디지털 주권과 데이터 현지화는 유럽의 데이터 전략을 재편하고 있습니다.
AI는 유럽의 디지털 야망을 뒷받침하는 원동력이 되었습니다.
의료, 제조, 금융, 에너지, 소매, 물류 등 산업 전반에 걸쳐 조직은 새로운 모델을 배포하고 프로세스를 자동화하며 경쟁 우위를 확보하기 위해 고군분투하고 있습니다. 그러나 중요한 과제는 여전히 남아 있습니다. 많은 사람들이 이러한 복잡한 워크로드의 요구 사항을 충족하지 못하는 인프라에 고급 AI 시스템을 구축하려고 시도하고 있습니다.
웨스턴디지털 부사장.
AI 토론은 종종 GPU, 훈련 방법, 모델 성능 및 재능에 중점을 둡니다. 그러나 이는 모든 디지털 시스템의 핵심에 있는 또 다른 고려 사항입니다. 조직에는 AI에 필요한 엄청난 양의 데이터를 따라잡을 수 있는 충분한 스토리지 용량이 필요합니다.
동시에 유럽의 디지털 주권 추진으로 인해 규제 환경이 재편되고 있으며 이로 인해 기업은 데이터를 저장하는 방법과 위치를 재고하게 되었습니다.
이러한 역학, AI 데이터의 생성 및 수요 증가, 유럽의 점점 더 엄격해지는 데이터 거버넌스 요구 사항(예: 데이터 거버넌스법(DGA), GDPR 및 EU AI 법)은 새로운 AI 데이터 경제의 다양한 부분에 영향을 미치고 상당한 복잡성을 야기할 수 있습니다.
그렇다면 조직은 두 가지를 모두 탐색하려고 할 때 무엇을 고려해야 할까요? 그리고 이러한 새로운 환경을 어떻게 이점으로 전환할 수 있을까요?
주권적 충동이 기술 아키텍처를 어떻게 재편하고 있는지
디지털 혁신으로 인해 조직은 상호 연결되고 분산된 다중 도메인 IT 아키텍처에 더 많이 의존하게 되었습니다. 데이터의 “5개 V”(속도, 볼륨, 가치, 다양성, 진실성)도 조직의 기본 계층형 인프라를 형성해야 합니다.
이 복잡한 아키텍처를 관리하기 위한 요구 사항에는 계속해서 법률, 규정 준수, 세금, 감사 및 위험 관리가 포함됩니다.
모든 비즈니스에서 데이터 주권과 거버넌스는 독립된 규정 준수 작업이 되어서는 안 됩니다. 이는 궁극적으로 조직의 핵심 시스템이 작동하는 방식과 위치를 결정해야 합니다.
규제 압력으로 인해 데이터 의무의 범위도 변화되었습니다. GDPR이 기초를 마련했지만 EU 데이터법, AI법, NIS2 및 DORA는 운영 인프라를 포함한 모든 데이터 의무에 영향을 미칩니다.
AI는 숨겨진 인프라 격차를 드러낸다
최신 AI 워크로드에는 컴퓨팅 성능 이상의 것이 필요합니다. GPU를 효율적으로 구동하기 위해 페타바이트 규모의 스토리지, 고성능 데이터 액세스, 지연 시간이 매우 짧은 파이프라인이 필요할 수 있습니다.
스토리지가 컴퓨팅에서 너무 멀리 떨어져 있으면 훈련 주기가 느려지고 비용이 증가하며 모델 성능이 저하됩니다. 이는 조직이 대규모로 AI를 배포하는 능력에 직접적인 영향을 미치는 요소입니다.
이는 하이브리드 클라우드 및 온프레미스 IT 전략이 AI 규정 준수 및 최적화와 직접적으로 교차하는 지점입니다. 정책 요구 사항에 따라 데이터를 로컬에 유지하는 것이 기술적인 이점이 될 수 있습니다.
점점 더 많은 조직은 데이터 보호 및 주권 문제를 충족하고 실시간 분석, 반복 모델 개발 및 높은 처리량 추론에 필요한 속도를 달성하기 위해 EU 규정 준수 요구 사항에 부합하는 관할권 내에서 데이터 및 계산의 동일 위치를 보장해야 합니다.
결과적으로 EMEA에서는 대규모 인구 센터나 산업 허브 근처에 위치한 지역화되고 고도로 연결된 시설인 메트로 엣지 데이터 센터의 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 최근 런던에 100억 파운드 규모의 세 가지 주요 데이터 센터 계획이 공개되었습니다.
쿠시먼앤드웨이크필드는 EMEA 데이터센터 시장의 운영 용량이 2024년 상반기부터 2025년 상반기 사이에 21% 증가했으며, 기존 센터 외부의 신흥 메트로 엣지 시장(프랑크푸르트, 런던, 암스테르담, 파리, 더블린)이 지형을 재편하고 있다고 보고했습니다.
오슬로, 두바이, 베를린, 리스본과 같은 도시에서도 새로운 데이터 센터 설치가 급격히 증가하고 있습니다.
이러한 메트로 에지 허브는 대기 시간 병목 현상을 제거하는 데 필요한 고밀도 스토리지, 로컬 이행 및 근접성을 제공할 수 있습니다. AI 시스템을 구축하거나 확장하는 조직의 경우 이 로컬 아키텍처가 필수적일 수 있습니다.
이는 데이터가 특정 경계 내에 유지되면서도 최신 AI에 필요한 성능을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실제로 인프라 현대화
AI 도구 및 컴퓨팅 하드웨어에 중점을 두는 경우 모든 AI 전략의 백본은 이를 지원하는 스토리지 아키텍처입니다. 저장 공간도 없고 AI도 없습니다. 따라서 유럽의 조직은 컴퓨팅 성능을 최적화하는 것 외에도 “내 데이터가 어디에 있고 얼마나 빨리 액세스할 수 있는지”를 중요하게 생각해야 합니다.
이 변경에는 세 가지 주요 아키텍처 원칙이 포함됩니다.
데이터 지역성에 따른 설계 – 대규모 데이터 세트를 원격 클라우드로 이동하는 대신 컴퓨팅 기술을 데이터에 더 가깝게 가져옵니다. 이를 통해 대기 시간을 줄이고 모델 성능을 향상하며 데이터 출력 비용을 줄일 수 있습니다.
확장 가능한 대용량 스토리지에 투자하세요. – AI 워크플로우는 대량의 데이터를 생성, 저장, 소비합니다. 깨끗하고 일관되며 탄력적인 데이터 세트에 대한 요구를 충족하려면 AI에는 특히 비디오, 로그, 센서 데이터와 같은 비정형 데이터의 경우 광범위하고 비용 효율적인 스토리지 시스템이 필요합니다.
대용량 하드 드라이브와 JBOD(AI 최적화 스토리지 어레이)가 장기적인 AI 지속 가능성의 중심이 되고 있습니다.
주권과 규모의 균형을 이루는 하이브리드 생태계 구축 – 민감한 데이터 세트는 온프레미스 또는 엣지 환경에 남아 있을 수 있으며, 퍼블릭 클라우드는 민감하지 않은 버스트 컴퓨팅, 글로벌 협업 및 교육 워크로드를 처리합니다.
AI와 데이터 주권은 유럽 AI 진화의 중심에 지역 데이터 센터를 배치하고 있습니다. 온프레미스 데이터 센터 및 스토리지 제공업체는 심층적인 현지 전문 지식을 제공하고 지역 거버넌스 요구 사항을 긴밀하게 조정함으로써 비즈니스를 위한 실질적인 가치를 창출하고 있습니다.
그 결과 집에 더 가까운 확장 가능한 고성능 인프라라는 새로운 현실이 탄생했습니다.
오늘날 이러한 아키텍처 선택을 하는 조직은 유럽의 차세대 디지털 이점을 형성하게 될 것입니다.
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