[타이베이(대만)=권봉석 기자] D램과 낸드 등 메모리 반도체 기반 제품들은 작년 4분기부터 현재까지 극심한 공급난으로 PC와 서버 납기 지연, 가격 상승을 동시에 이끌고 있다.
하드디스크 드라이브(HDD) 역시 AI 관련 기업과 클라우드 업체의 확보 대상이 된지 오래다. AI 모델을 훈련하기 위한 데이터, 훈련을 마친 데이터를 저장하는 장치로 SSD보다 HDD가 더 비용 경쟁력이 높기 때문이다.
미국 스토리지 업체 웨스턴디지털(WD)은 2016년 인수했던 낸드 플래시메모리 관련 업체 샌디스크와 작년 재분사 후 클라우드 등 B2B 수요, 대용량 영상 장기 보관이 필요한 콘텐츠 제작자를 대상으로 대용량 HDD를 잇달아 선보이고 있다.
WD는 작년에 이어 올해도 타이베이 난강전람관 전시장을 찾아 AI 시대의 데이터 관리에 필요한 엔터프라이즈급 스토리지 솔루션을 전시했다. 스테판 만들 WD 글로벌 세일즈 마케팅 부사장은 "업계 관계자와 전문가의 교류에 기대가 크다"고 밝혔다.
데이터센터용 40TB 고용량 HDD 실물 등장
WD는 지난 2월 미국 뉴욕에서 진행된 '이노베이션 데이' 행사에서 열보조자기기록(HAMR) 기술과 울트라SMR ePMR 방식 40TB HDD 2종을 공개했다. 현재 이들 제품은 고객사 2곳과 검증을 거쳐 내년부터 대량생산/공급 예정이다.
WD는 올해 컴퓨텍스에 26TB에서 최대 40TB까지 고용량 HDD를 공개했다. 개인보다는 기업이나 스토리지 업체, 클라우드 서비스 제공자(CSP)의 안정적인 데이터 백업과 보관을 중시한 제품이다.
현장의 WD 관계자는 플래터 11매로 구성된 HDD와 함께 "이 제품은 서버나 PC, 스토리지에 연결하면 정상적으로 인식되며 실제로 구동도 가능하다"고 설명했다. 단 외부 먼지와 공기를 막는 실링 장치를 제거해 정상 작동은 불가능하다.
SSD 제공업체와 협업한 NVMe-oF 제품도 전시
오픈플렉스 데이터24는 NVMe SSD를 네트워크에 분산해 배치할 수 있는 NVMe-oF 스토리지 플랫폼이다. 클라우드·네오클라우드·고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 용량과 성능을 최적화하고, 빠르게 AI를 도입할 수 있도록 지원한다.
WD는 HDD만 생산하기 때문에 오픈플렉스 데이터24를 구현하기 위해서 SSD 공급업체와 협업이 필수다. 현장의 WD 관계자는 "과거 관계사였던 샌디스크의 기업용 SSD를 포함해 대만 파이슨(Phison) 다양한 제조사와 협업하고 있다"고 설명했다.
울트라스타 데이터 3000 시리즈 JBOD는 AI 처리에 따라 늘어나는 데이터를 안정적으로 보관할 수 있는 HDD 기반 확장형 스토리지 솔루션이다.
HDD에서 발생하는 열을 효과적으로 식히는 아틱플로우 냉각기술, HDD의 수명에 영향을 주는 진동을 최소화하는 아이소바이브 기술이 적용됐다. 이를 통해 HDD 문제로 인한 교환 등 비율을 최대 62%까지 줄였다.
콘텐츠 창작자 겨냥 G-드라이브 8베이 제품 전시
WD는 2월 콘텐츠 제작자용 대용량 외장 저장장치 포트폴리오를 'G-드라이브(G-DRIVE)'로 통합했다. 당시 데린 불릭 WD 제품관리 총괄 디렉터는 "브랜드 통합은 그동안의 레거시를 최신 고성능 제품에 잇기 위함"이라고 밝혔다.
G-드라이브 제품군은 데스크톱용 드라이브, 휴대용 드라이브, 레이드(RAID) 시스템 등 고해상도 사진 촬영과 영상 제작, 그래픽 디자인, 오디오 엔지니어링 등 콘텐츠 제작에 특화됐다.
내년 초 출시 예정인 G-드라이브 8은 3.5인치 HDD를 8개 적재해 224TB 용량을 구현할 수 있다. 레이드를 적용해 레이드 0/1/5/10 등 필요에 맞는 모드를 지원하며 PC와 썬더볼트5로 연결된다. 작동 정보는 e잉크 기반 디스플레이료 표시한다.
"AI, 연산·데이터 결합한 시스템으로 인식해야"
WD는 난강전람관 내 전시 부스 운영 이외에 주요 임원인이 참가하는 미디어 브리핑, 아흐메드 시하브 WD 최고제품책임자(CPO)가 진행하는 컴퓨텍스 포럼 등도 진행했다.
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앞서 3일 오후 진행된 미디어 브리핑에서 스테판 만들 WD 글로벌 세일즈 마케팅 부사장은 "AI는 지금까지 컴퓨팅·스토리지 업계가 겪어보지 못했던 놀라운 속도로 데이터 성장을 주도하고 있다"고 설명했다.
이어 "AI를 클라우드·로컬 연산 뿐만 아니라 데이터가 결합된 시스템으로 인식하는 기업은 드물다. 그러나 이런 인식을 갖춘 기업만이 장기적으로 경제적이며 효율적으로 확장 가능한 AI를 구축할 수 있다"고 지적했다.











