HAMR 기반 플랫폼으로 대규모 AI 데이터의 경제적 지속가능성 기반 마련

[보안뉴스 강초희 기자] 씨게이트 테크놀로지(CEO 데이브 모슬리)는 열보조자기기록(HAMR) 기반 스토리지 플랫폼인 차세대 씨게이트 모자이크™ 4+(Mozaic™ 4+)를 발표했다.


[출처: 씨게이트]

씨게이트 모자이크는 업계에서 유일하게 대량 도입돼 활용되고 있는 HAMR 기반 플랫폼이다. 모자이크 4+는 이미 업계를 선도하는 두 곳의 하이퍼스케일 클라우드 제공업체의 인증을 획득하고 양산에 들어갔다.

최대 44TB 용량을 지원하는 이번 인증은 해당 플랫폼이 하이퍼스케일 환경에 양산 규모로 배포됐음을 의미한다. 이는 기술 혁신이 데이터 생성과 가치 창출을 가속화하는 가운데, 확장 가능하고 효율적인 고성능 스토리지 솔루션 수요에 대응하는 중요한 이정표다.

현재 추가 고객 인증을 진행 중인 씨게이트는 디스크당 4+TB에서 향후 디스크당 10TB, 즉 최대 100TB의 하드 드라이브 용량을 구현한다는 로드맵을 이행하고 있다.

씨게이트 모자이크 플랫폼은 차세대 서스펜션 아키텍처와 향상된 시스템 온 칩(SoC)을 통합해 엔터프라이즈급 안정성을 유지하면서 더 높은 밀도에서 정밀한 기록을 가능하게 한다. 각 세대의 모자이크 플랫폼은 대규모 아키텍처 변경 없이도 용량을 지속적으로 확대할 수 있도록 설계됐다.

데이브 모슬리(Dave Mosley) 씨게이트 회장 겸 최고경영자(CEO)는 “데이터는 비즈니스 통찰력을 제공하고 생산성을 향상시키며 경쟁력을 강화하는 기업의 가장 가치 있는 자산 중 하나가 됐다”며 “현대 데이터센터 인프라의 기반인 데이터 스토리지 솔루션은 AI 중심의 세상에서 기하급수적으로 증가하는 데이터의 양을 관리하고 투자 수익을 극대화하는데 필수적”이라고 말했다.

이어 “씨게이트의 HAMR 기반 모자이크 제품은 고객이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 규모, 성능 및 효율성을 구현한다”고 덧붙였다.

세계 최대의 클라우드 스토리지 제공업체 대다수가 이미 씨게이트 모자이크의 이전 세대 플랫폼 인증을 완료했으며, 이번 모자이크 4+ 양산은 데이터센터 인프라에서 씨게이트 모자이크 플랫폼이 차지하는 핵심적인 역할을 다시 한번 입증한다.

특히 씨게이트가 자체 설계 및 제조한 레이저 기술은 HAMR 기록에 활용되는 핵심 부품인 나노포토닉스 공학 분야에 대한 오랜 투자의 성과다.

이러한 수직 통합형 자체 기술은 설계 역량을 강화할 뿐만 아니라, 수율, 신뢰성 및 공급망 탄력성에 대한 통제력을 높일 수 있다. 이는 전례 없는 데이터 증가로 스토리지 수요가 그 어느 때보다도 높아지고 있는 환경에서 필수적이다. 또한, 수직 통합은 인증 기간을 단축하고, 예측 가능한 제조 경제성을 가능케 한다.

인공지능(AI)은 방대한 양의 학습 데이터와 과거 아카이브, 점차 커지는 영상 및 기타 멀티모달 결과물 등의 AI 생성 콘텐츠를 보존하고 접근하는 역량에 기반한다. 하이퍼스케일 사업자들은 신뢰할 수 있는 AI작업을 구현하기 위해 기하급수적으로 증가하는 데이터 풀을 비용 효율적으로 저장, 관리 및 재활용할 수 있는 데 대용량 하드 드라이브를 활용하고 있다.

씨게이트 모자이크 4+는 디스크당 용량을 점진적으로 향상시켜 인프라 공간이나 에너지 소비를 늘리지 않고도 확장 가능한 고용량, 비용 효율적 스토리지를 구현하며, 대규모 AI의 경제적 기반을 강화한다.

이 플랫폼은 랙(Rack) 및 와트(Watt)당 용량을 높여 데이터센터 효율성을 개선하고 총소유비용(TCO)을 절감하며, 조직이 데이터를 장기적으로 지속 가능하게 보존하고 재활용할 수 있도록 지원한다.

1EB 규모로 구축할 경우, 씨게이트 모자이크 플랫폼은 기존 30TB 배치 대비 인프라 효율성을 약 47% 개선하며, 데이터센터 필요 면적을 약 100ft²(약 9.3㎡) 줄이고 연간 에너지 사용량을 약 80만 kWh 감소시킨다. 대규모 AI일수록 이러한 효율성은 누적돼 실질적인 경제적 경쟁력으로 이어진다.

밥 오도넬(Bob O’Donnell) 테크널리시스 리서치(TECHnalysis Research) 사장은 “AI 모델이 발전하고 생성형 AI(GenAI) 기반 애플리케이션의 역량과 범위가 확장되면서 AI 발전을 지속하기 위해서는 실제 데이터와 합성 데이터를 포함한 대규모 데이터가 필수적이라는 점이 명확해졌다”며 “대규모 모델 학습과 정교한 미세 조정 등 AI 모델을 구축하고 사용하는 기업들은 HAMR와 같은 대용량 하드 드라이브 혁신 기술이 결과물의 품질과 속도를 좌우하는 핵심 요소가 됐음을 깨닫고 있다”고 말했다.

[강초희 기자(sw@boannews.com)]

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