"AI, 스토리지가 발목 잡았다"…퓨어스토리지, '플래시블레이드//EXA'로 돌파

"인공지능(AI)이 급속도로 발전하는데 비해 기존 스토리지 시스템은 이를 충분히 지원하지 못하는 상황입니다. 이에 우리는 강력한 AI 데이터 스토리지 플랫폼인 '플래시블레이드//EXA'를 공개합니다. 이 솔루션을 통해 AI·고성능 컴퓨터(HPC) 혁신리더로 자리매김해 한국 기업들의 가속을 전폭적으로 지원하겠습니다."

마크 조빈스 퓨어스토리지 아태지역 최고기술책임자(CTO)는 12일 서울 강남구 아셈타워에서 진행된 기자 간담회에서 '플래시블레이드//EXA'를 소개하며 이같이 말했다. 그는 해당 솔루션이 초고속 데이터 처리와 무제한 확장성을 제공하는 최적의 해법이라고 설명했다.

조빈스 CTO에 따르면 현재 기업과 연구기관에서 AI 및 HPC 인프라는 대규모 데이터 처리를 요구하지만 기존 스토리지 시스템이 그래픽처리장치(GPU) 성능을 충분히 지원하지 못해 병목 현상이 발생하고 있다. 주요 문제는 ▲GPU 활용률 저하 ▲메타데이터 처리 병목 ▲운영 복잡성 증가 ▲비효율적인 인프라로 인한 높은 비용이다.

마크 조빈스 CTO "AI 병목 돌파구 찾았다…'완전한 분산 스토리지'가 해답"

특히 문제가 되는 것은 스토리지의 확장성과 성능 한계다. GPU는 AI 모델 학습과 추론 과정에서 빠르게 데이터를 주고받아야 하지만 스토리지 속도가 이를 따라가지 못하면 GPU가 유휴 상태로 대기하게 된다. 또 다양한 형태의 데이터를 처리하는 AI 환경에서는 방대한 메타데이터가 실시간으로 관리돼야 하나 기존 시스템은 확장 자체가 제한되고 확장을 할 경우 성능이 저하된다.

이러한 문제는 기존 스토리지 아키텍처의 구조적 한계에서 비롯된다. 기존의 '병렬 파일 시스템'은 HPC 환경에서 높은 성능을 제공하지만 컴퓨트·메타데이터·데이터 스토리지가 강하게 결합돼 있기 때문이다. 이에 따라 확장 시 병목이 발생하게 된다.

조빈스 CTO는 "이를 보완한 1세대 분리형 아키텍처도 존재하지만 여전히 컴퓨트와 메타데이터·데이터 레이어 간 커플링이 존재한다"며 "AI·HPC 환경에서 요구하는 완전한 확장성을 제공하지 못하는 한계가 있다"고 설명했다.

이에 퓨어스토리지는 기존 한계를 극복하기 위해 데이터와 메타데이터를 완전히 분리하고 독립적인 확장이 가능한 '완전한 분산 스토리지 아키텍처'를 고안했다. 이 아키텍처는 플래시블레이드 기술을 기반으로 구축됐으며 기존 제품 대비 AI 및 HPC 환경에서 더욱 강력한 성능과 확장성을 제공한다.

마크 조빈스 퓨어스토리지 아태지역 최고기술책임자(CTO) (사진=퓨어스토리지)

특히 새롭게 발표한 '플래시블레이드//EXA'는 기존 '플래시블레이드' 아키텍처를 보다 고도화한 모델로, ▲10초당 테라바이트(TB/s) 이상의 단일 네임스페이스 성능 ▲무제한 확장 가능 ▲표준 프로토콜·네트워크 지원 ▲운영 단순화 및 무중단 업그레이드를 핵심 기능으로 제공한다.

기존 '플래시블레이드'는 AI·HPC·빅데이터 분석을 위한 병렬 파일 및 오브젝트 스토리지 솔루션으로, 올플래시 기반의 고성능·고확장성을 제공해왔다. 다만 기존 모델은 AI 및 대규모 학습 환경에서 GPU 활용을 극대화하기 위해 보다 고도화된 메타데이터 최적화 및 스토리지 확장성 개선이 필요했다.

이에 '플래시블레이드//EXA'는 메타데이터와 데이터 노드를 분리하고 GPU 연산을 최적화할 수 있도록 설계됐다는 것이 조빈스 CTO의 설명이다. '플래시블레이드' 기반의 고성능 메타데이터 엔진을 중심에 배치하면서도 데이터 노드는 화이트박스나 퓨어스토리지 디렉트 플래시 모듈(DFM) 기반 데이터 노드로 확장할 수 있도록 구성했다.

조빈스 CTO는 "이를 통해 기존 병렬 파일 시스템보다 20배 이상의 파일을 단일 네임스페이스에서 처리할 수 있다"며 "확장 시에도 성능 저하 없이 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 됐다"고 설명했다.

또 고객은 회사의 기존 고속 인터페이스 프로토콜인 'NVMe' 장치 및 화이트박스 서버를 활용해 추가적인 하드웨어 도입 비용을 절감하면서도 성능을 극대화할 수 있다. 또 표준 프로토콜과 네트워크인 'RDMA'과 'NFS'에 기반한 설계를 통해 기존 AI 인프라 환경과도 쉽게 연동할 수 있도록 지원한다.

퓨어스토리지는 지난 11일 해당 제품을 이미 공식 발표한 상태로, 엔비디아의 'GTC 2025'가 진행되는 같은 달 내내 고객 테스트를 시작한다. 정식 출시는 오는 여름으로 예정돼 있으며 이후 추가 기능이 순차적으로 공개될 예정이다.

회사가 목표하는 주요 고객은 ▲엔터프라이즈 AI ▲AI 팩토리 ▲하이퍼스케일러다. 엔터프라이즈 AI 시장에서는 머신러닝, 데이터레이크, 검색 기반 추론 등 다양한 워크로드를 수행하는 기업들이 대상이다. AI 팩토리는 AI를 개발하는 스타트업, GPU 클라우드 서비스 제공사, HPC 연구 기관 등으로 구성돼 있으며 대규모 AI 학습 및 추론 환경을 운영한다.

하이퍼스케일러는 클라우드 서비스 및 대규모 소셜미디어 플랫폼을 운영하며 초대형 AI 환경을 구축하는 핵심 기업들이다. 이 기업들은 방대한 데이터를 처리하고 고성능 AI 모델을 학습시키기 위해 지속적으로 인프라를 확장하고 있다. 특히 메타는 최근 퓨어스토리지와의 협력을 공식적으로 발표하며 AI 학습과 추론을 위한 차세대 데이터 인프라 구축에 퓨어스토리지의 기술을 활용하고 있다고 밝힌 바 있다.

조빈스 CTO는 "'플래시블레이드//EXA'는 AI 환경의 폭발적인 데이터 증가에 맞춰 최적의 성능과 확장성을 제공하도록 설계됐다"며 "특히 AI 팩토리와 하이퍼스케일러가 직면한 스토리지 병목 문제를 해결해 GPU 활용도를 극대화할 것"이라고 말했다.

김영석 상무 "사상 최대 실적 경신…AI·구독 모델 성장에 날개 달았다"

이날 행사의 또 다른 발제자인 김영석 퓨어스토리지코리아 기술 총괄 상무는 회사가 지난해 견고한 성장세를 이어가며 사상 최대 매출을 달성했다고 강조했다. 그는 AI 및 HPC 시장 확장과 구독 모델의 성장이 이번 실적을 견인한 핵심 요인이라고 설명했다.

퓨어스토리지는 지난해 기준에 처음으로 연간 매출 30억 달러(한화 약 4조2천억원)를 넘어섰다. 전년 대비 12% 성장한 수치로, 지속적인 두 자릿수 성장세를 유지하고 있다는 평가다.

김 상무는 "지난해 4분기 매출 역시 8억7천980만 달러(한화 약 1조2천억원)를 기록해 전년 대비 11% 증가했다"며 "고객 수요 증가와 제품 포트폴리오 확장이 실적 성장의 주요 요인"이라고 설명했다.

특히 구독 비즈니스가 전체 매출에서 차지하는 비중이 50%를 넘어서며 핵심 성장 동력으로 자리 잡았다. 김 상무에 따르면 회사는 구독 기반의 연간 반복 매출(ARR)이 16억6천만 달러(한화 약 2조1천600억원)를 기록하며 전년 대비 21% 성장했다.

김 상무는 "우리는 단순한 스토리지 공급업체가 아니라 클라우드 기반 서비스형 스토리지를 빠르게 제공하는 기업으로 변모하고 있다"며 "경쟁사와 달리 서비스의 최소 기준을 명시한 '서비스 수준 계약(SLA)'을 강력하게 보장하고 있어 고객이 안정적인 운영과 확장을 지속할 수 있다는 점이 차별점"이라고 강조했다.

또 이번 실적에서는 특정 제품이 아닌 전체 포트폴리오에서 균형 잡힌 성장이 확인됐다고 지적했다. '플래시블레이드(FlashBlade)', '플래시어레이//XL(FlashArray//XL)', '포트웍스(Portworx)', '//E' 시리즈, 구독 모델 '에버그린(Evergreen)' 등 주요 제품군 역시 기록적인 판매 실적을 기록했다는 설명이다.

그는 "특히 국내 시장에서는 AI·HPC 프로젝트 증가로 인해 이러한 환경에서 최적화된 '플래시블레이드' 제품군의 매출 비중이 컸다"며 "AI·HPC 관련 수요가 빠르게 증가하고 있으며 곧 출시될 '플래시블레이드//EXA'를 통해 기존에 접근하기 어려웠던 시장까지 확장할 것"이라고 전망했다.