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현재 인공지능에 대한 관심이 집중되고 있는 가운데, 모두가 AI 금광을 캐기 위한 삽으로 여겨지는 컴퓨팅 파워에 주목하고 있지만, 금광과 가공된 제품을 저장하는 창고도 사실 필수적이며 생각보다 훨씬 중요합니다.
생성형 AI의 급속한 발전은 AI 애플리케이션의 폭발적인 성장을 초래했습니다. 지속적으로 주목을 받고 사람들의 상상력을 자극하는 이 기술은 다양한분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 오늘날 치열한 경쟁 시장 환경에서 기업들은 효율성과 경쟁력을 향상시키기 위한 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 인공지능의 발전은 특히 생성형 AI 시스템 분야에서 기업에 엄청난 기회를 제공했습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 이전에 수작업이 필요했던 많은 작업을 자동화할 수 있으며, 예를 들어 셀프 서비스 가상 고객 서비스 에이전트를 통해 고객 경험을 개선하고, 컨택 센터 운영을 향상시키며, 직원의생산성과 창의성을 크게 향상시키고, 마케팅 콘텐츠 생성 속도를 확장하고 가속화하며, 강력한 판매 콘텐츠를 생성하고, 새로운 제품을 브레인스토밍하고 개발하거나, 문서데이터추출 및 분석을 자동으로 실행할 수 있습니다.
그러나 이러한 목표를 달성하기 위해 기업은 여전히 AI 모델의 훈련 및 배포를 지원할 수 있는 신뢰할 수 있고 효율적인스토리지아키텍처가 필요합니다. 이를 위해 QNAP NAS 는 최적화된 기업 AI 개발 솔루션 를 제공합니다.
AI 모델 훈련의 온프레미스 배포는 철저한보안과 신뢰성을 보장합니다.
점점 더 많은 기업들이 클라우드 서비스에 의존하는 대신 로컬에서 AI 모델을 훈련하는 것을 선택하고 있습니다. 그 이유로는데이터보안및 프라이버시, 비용 통제, 성능 및 맞춤화, 그리고 준수 요구 사항 등이 있습니다. 생산 기록 및 재무데이터와 같은 민감한데이터를 처리할 때, 온프레미스 훈련은보안및 프라이버시 보호를 위해 기업이데이터를 완전히 통제할 수 있도록 합니다. 특정분야및 지역은 엄격한데이터스토리지규정을 가지고 있습니다. 온프레미스 훈련은 이러한 법적 요구 사항을 준수하고 준수 위험을 피할 수 있습니다.
또한, 클라우드 컴퓨팅은 비용이 많이 들며, 특히 대규모 및 장기 훈련의 경우 더욱 그렇습니다. 자체 인프라를 확보하고 유지함으로써 기업은 장기 비용을 더 효과적으로 통제할 수 있습니다. 온프레미스에 전용 하드웨어를 배치하면 클라우드 자원 공유 및 네트워크레이턴시와 관련된 문제를 피할 수 있습니다. 기업은 또한 고성능과 안정성을 보장하기 위해 자체 요구에 맞게 소프트웨어 환경을 맞춤화할 수 있습니다.
AI 개발에서데이터관리와스토리지의 역할
IDC의 예측에 따르면, AI는 2028년까지 394ZB의데이터를 생성할 것이며, 이는 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률 24%를 의미합니다. 이러한 예측은 효율적이고 확장 가능한 AI스토리지솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다.
AI 기술의 급속한 발전과 함께데이터의 생성 및 소비도 급격히 증가하고 있습니다.데이터의 폭발적인 성장은 AI의 중요한 발전을 이끌고 있습니다. 더 많은데이터가 생성될수록 AI 결과가 더 좋아지며, 이는 AI 모델에 더 많은데이터가 저장되는 결과를 낳습니다. 오늘날 대부분의 AI는 텍스트,비디오, 이미지 및 많은 다른 흥미로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 이 모든 것은스토리지가 AI의 미래 성장과 진화에 점점 더 중요해질 것임을 의미합니다.
AI가 삶을 변화시키고 새로운 응용 프로그램을 영감을 주고 있지만, 그 핵심은 여전히데이터의 활용과 생성에 있습니다. 기존데이터를 처리하고 분석하는 동안, AI 시스템은 종종 실용적인 가치 때문에 저장되는 새로운데이터를 생성합니다. 동시에, 이데이터는 모델 컨텍스트 및 훈련을 위해 기존데이터베이스 및 추가데이터소스를 더 가치 있게 만듭니다.데이터생성의 증가는데이터스토리지의 확장을하드 드라이브하며, 이는 다시 더 많은 데이터 생성을하드 드라이브합니다.
요약하자면, AI 데이터주기는 여섯 단계로 나눌 수 있습니다:
- 원시데이터아카이빙 및 콘텐츠스토리지
이것은데이터주기의 첫 번째 단계로, 다양한 출처에서 원시데이터를 안전하고 효율적으로 수집하고 저장하는 것입니다. 수집된데이터의 품질과 다양성은 매우 중요하며, 이후 모든 단계의 기초가 됩니다.
- 데이터준비 및 가져오기
이 단계에서는데이터가 처리, 정리 및 변환되어 모델 훈련을 준비합니다.데이터센터 소유자는데이터준비 및 가져오기를 처리하기 위해 더 빠른 “데이터호수”와 같은 업그레이드된스토리지인프라를 구현하고 있습니다.
- AI 모델 훈련
이 단계에서 AI 모델은 훈련데이터를 기반으로 정확한 예측을 하기 위해 반복적인 훈련을 거칩니다. 특히, 모델은 고성능 슈퍼컴퓨터에서 훈련되며, 이는 효율적으로 실행하기 위해 특수하고 고성능의스토리지장비가 필요합니다.
- 인터페이스통합 및 프롬프트
이 단계는 API,대시보드, 및 최종 사용자 프롬프트와 맥락별데이터을 결합하는 도구를 포함하여 AI 모델을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 것을 포함합니다. AI 모델은 기존 인터넷 및 클라이언트 애플리케이션에 통합되어 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라 향상시킵니다. 이는 기존 시스템을 유지하면서 새로운 AI 컴퓨팅 요구 사항을 추가하여 추가적인스토리지수요를 촉진하는 것을 의미합니다.
- AI 추론 엔진
다섯 번째 단계는 실시간으로 ‘AI 마법’이 일어나는 곳입니다. 이 단계는 훈련된 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 새로운데이터을 분석하고 즉석에서 예측을 제공하거나 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 것을 포함합니다. 추론 엔진의 효율성은 적시적이고 정확한 AI 응답 시간을 위해 중요하며, 포괄적인데이터분석과 우수한스토리지성능이 필요합니다.
- 새로운 콘텐츠 생성
최종 단계는 새로운 콘텐츠를 생성하는 것입니다. AI 모델이 생성한 인사이트는 종종 새로운데이터을 생성하며, 이는 그 가치나 관련성 때문에 저장됩니다. 이 단계는 사이클을 마무리하지만, 또한데이터사이클에 피드백을 제공하여 지속적인 개선과 혁신을 촉진하며, 미래 모델 훈련이나 분석을 위해데이터의 가치를 증가시킵니다.
AI는 단순히 컴퓨팅 파워와스토리지에 관한 것이 아니라데이터관리도 포함됩니다.
생성적 AI 시스템의 성공은 고품질의데이터관리와스토리지에 달려 있습니다. 예를 들어, ‘대형 언어 모델을 더 똑똑하게 만들기’를 목표로 하는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 아키텍처는 관련 정보를 검색하고 의미 있는 응답을 생성하기 위해 대규모데이터베이스에 의존합니다. 데이터 품질이 낮거나 오류가 포함되어 있으면 검색 결과의 정확성과 생성된 콘텐츠의 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.
좋은데이터관리는데이터정리, 질서 있는 전처리, 및데이터품질 향상을 보장하여 RAG 모델의 성능을 향상시킵니다. 부정확한데이터은 사용자가 시스템에 대한 신뢰를 잃게 하여 사용 및 수용을 줄일 수 있습니다. 벡터데이터베이스는 다차원 벡터데이터세트입니다.데이터의 양과 차원이 증가하면스토리지 공간요구 사항이 크게 증가합니다.스토리지 공간이 부족하면데이터쓰기 실패가 발생하여 데이터 일관성이 손상되고 검색 결과의 정확성에 영향을 미칩니다.
RAG 아키텍처의 내부데이터는 다양한스토리지노드 간의 일관성과 무결성을 유지해야 합니다.데이터백업에서 오류, 불일치 또는 손상이 발생하면 결과의 부정확한 검색 및 생성으로 이어질 수 있습니다. RAG 모델은 짧은 시간 내에 대량의데이터를 검색해야 합니다. 잘 설계된데이터스토리지구조와 검색 기술은 검색 속도를 크게 향상시키고,레이턴시를 줄이며, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 비효율적인데이터접근은 시스템에 계산 부담을 증가시키고 전체 성능을 저하시킬 것입니다.
QNAP NAS 는 AI 원시데이터를 저장하는 중요한 작업을 맡길 수 있습니다.
QNAP NAS 는 기업의 AI 모델 훈련 요구를 효과적으로 지원하기 위해 다양한 기능을 제공합니다. QNAP NAS 는 대량의 원시데이터(비디오및 사진 포함)를 수용할 수 있으며, 여러스토리지프로토콜을 지원하여 로컬 및 클라우드에서 원활한 접근을 달성할 수 있습니다. 이는 다양한 플랫폼에서 원시데이터를 저장하는 데 적합합니다. QNAP NAS 는 높은 확장성, 효율적인데이터전송, 유연한 프로토콜 지원 및 강력한데이터보호 기능을 갖추고 있습니다. PB 수준의 저장 용량 를 제공하며 고급 스냅샷 및 백업 기술을 갖추고 있습니다.
QNAP NAS 에서 S3 객체스토리지를 생성하기 위해 QuObjects 를 사용하면 개발자는 클라우드에 저장된데이터를 쉽게 NAS 로 마이그레이션할 수 있습니다. RAG 아키텍처에서는 벡터데이터베이스가 일반적으로 Docker컨테이너를 사용하여 배포되고관리형됩니다. QNAP NAS 는컨테이너가상화뿐만 아니라컨테이너가져오기/내보내기를 지원합니다. 이를 통해 개발자는 여러컨테이너를 백업하고 마이그레이션할 수 있으며, Windows , Linux , macOS 와 같은 다양한 플랫폼에서데이터에 원활하게 접근할 수 있습니다. 강력한 공유 기능은데이터관리 효율성을 크게 향상시켜데이터청소 인력에게 유용합니다. Qsirch 를 사용하여 데이터셋 내의 중복, 불완전 및 부정확한데이터를 식별하고 제거하여 데이터 품질을 향상시키고 RAG 모델 훈련 및 사용에 더 적합하게 만들 수 있습니다.
데이터청소 과정에서 문제가 발생하거나 실수로 삭제된 경우, 개발자는 스냅샷 를 사용하여 원래데이터를 이전 버전으로 복원할 수 있어데이터손실을 방지하고 시간을 절약할 수 있습니다. QNAP NAS 는 다양한 RAID 구성을 지원하며, 개발자가 원시데이터의 백업을 생성할 수 있는 다양한 내장 백업 도구도 제공합니다.
QNAP NAS 는 세분화된권한설정을 지원합니다. 각 파일 및 폴더에 대해 특정 접근권한를 설정하여 권한이 있는 사용자만데이터에 접근하고 수정할 수 있도록 할 수 있습니다. WORM 는 무단데이터수정을 방지하고데이터의 무결성과 일관성을 보장할 수 있으며, 이는 RAG 아키텍처에서데이터검색 및 생성 과정에 특히 중요합니다.
초고속 IOPS와 낮은레이턴시기능을 갖춘 올플래시 NAS 는데이터를 빠르게 검색하고 처리할 수 있도록 보장합니다. QNAP은분야에서 가장 포괄적인올플래시 NAS 솔루션 중 하나를 제공하여 빈번한데이터접근 및 처리 요구를 충족시키기 위해 낮은레이턴시와 높은 성능을 제공합니다. 또한, 25/100GbE 고속네트워킹는 장치 간의데이터전송을 가속화하여 대규모데이터세트에 대한 빈번한 읽기 및 쓰기 작업이 필요한 RAG 아키텍처에 필수적입니다. 이는 데이터 전송 지연을 크게 줄이고 전체 시스템 효율성을 향상시킵니다.
효율적이고 비용 효율적인 완벽한 솔루션
QNAP은 원시데이터스토리지및 RAG 아키텍처스토리지/백업에 적합한 여러 NAS 모델을 제공하며, 여기에는 TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X 및 TVS-h1688X 가 포함됩니다. 이러한 모델은 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 강력한데이터보호 및 확장성을 특징으로 하여 모든 규모의 기업 요구를 충족시킵니다. 원시데이터스토리지서버나 RAG 구조의스토리지/백업 서버로 사용되든, 이러한 모델은도움말기업이 효율적이고 유연하며 고도로 확장 가능한 AI 개발 환경을 달성할 수 있도록 완벽한 솔루션을 제공합니다.
QNAP NAS 를 사용하여 온프레미스 AI 모델 훈련을 지원함으로써 기업은데이터보안, 비용 관리, 성능 최적화 및 규정 준수에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. QNAP이 제공하는 효율적인스토리지솔루션은 AI 개발 과정에서 현대 기업의 다양한 요구를 충족시키고,데이터의 높은 품질과 높은 신뢰성을 보장하며, 기업의 전반적인 경쟁력을 향상시킵니다.
