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[기고] 방대한 데이터 생성하는 ‘무인 자동차(Driverless Cars) 시대’를 맞이하기 위한 준비마크 패스터(Mark Pastor) 퀀텀 제품 및 솔루션 디렉터

   
▲ 마크 패스터(Mark Pastor) 퀀텀 제품 및 솔루션 디렉터

[아이티데일리] 미래의 운전자가 아이들에게 “차에 타라”고 한다면, 이는 바로 ‘모바일 컴퓨터’에 타라는 말과 같은 의미가 될 것이다. 이렇게 된다면 엄청난 용량의 데이터를 소비하게 된다. 자율주행차(Autonomous Vehicles, 이하 AV)는 본질적으로 환경, 인프라, 인터넷에 연결된 컴퓨터들을 작동시키는 것이기 때문이다. 이 컴퓨터는 승객, 보행자, 기타 다른 운전자들이 목적지까지 안전하게 도착할 수 있도록 지속적으로 데이터를 생성, 처리한다.

차당 하루에 5TB(테라바이트)에서 20TB의 데이터를 생성하는 자율 테스트 차량으로 인해, AV 데이터는 더욱 빠르게 증가하고 있다. 이 모든 데이터가 수신, 저장, 보호 및 실시간 분석돼야 하며, 추후 연구 및 법률 정보를 위해 보존까지 돼야 한다.

대부분의 자동차 제조업체와 공급업체들이 데이터 분석 및 보존의 필요성을 인식하고 있으나, 대용량 데이터를 디지털화하고 관리하는 전략을 갖고 있는 경우는 드물다. 그러나 이를 가능하게 하는 기술 솔루션이 있다.


데이터 보호를 위한 전략 - 복사본 저장 ‘3-2-1’ 규칙

글로벌 자동차 기업의 IT 인프라는 매우 복잡하며, 수십 년간 필요에 따라 다소 체계 없이 성장해왔다. 이러한 환경에서 가장 두드러지게 발생되는 단점 중 하나가 바로 전통적인 사일로(silo: 단절 고립) 데이터 구조로, 이 구조는 비용효율적이고 강력하며 민첩하게 데이터를 관리하기 어렵다. 사일로(silo) 데이터 구조는 보유 기간이 긴 PB(페타바이트)급 AV 데이터 보호 전략에 적합하지 않은 면모를 보이고 있다.

지능적인 데이터 보호는 단순한 전략인 ‘3-2-1’ 규칙을 따르는 것부터 시작된다. ‘3-2-1’ 규칙은 최소 3개의 데이터 복사본을 2개의 서로 다른 미디어에 저장하고, 1개의 복사본은 오프사이트에 저장하는 것이다. 실제로, 랜섬웨어가 급부상하면서 많은 전문가들은 이들 복사본 중 하나를 오프라인에 저장하라고 제안하고 있다. 이 같은 방법은 모바일 및 멀티 클라우드 시대에서도 하드웨어 고장, 사이버 공격, 데이터 손상, 데이터 손실을 방어하는 최적의 방안이다.


데이터 활용도에 따른 ‘계층화 스토리지’ 활용

자율주행자 제조사와 공급업체들은 고성능 스토리지를 사용해 AV 인공지능(AI) 개발과 관련된 중요한 분석 및 시뮬레이션 작업을 수행하고 있다. 콜드 스토리지나 아카이브에 장기간 보존돼 있는 데이터를 액세스하는데 있어서, 고성능 또는 저지연에 대한 요구사항은 필요 없다. 가장 기본이 되는 것은 바로 낮은 비용과 보안 문제이다.

테이프는 대규모 데이터를 온프레미스(내부구축형)에 장기간 저장할 수 있는 최상의 솔루션이다. 퍼블릭 클라우드 솔루션은 주로 가시성 확보가 요구되거나, 데이터 세트를 오래 저장할 필요가 없고 높은 수준의 유연성을 요구하는 곳에 구축된다. 그러나 IT 부서는 클라우드 이그레스(egress) 비용, 마이그레이션 정책, 물리적 보안 및 사이버 보안, 백업 인덱싱, 검색 기능에 대한 실사를 지속적으로 수행해야 한다.

스토리지 매체를 선택할 때, IT 부서는 액세스 시간, 보안, 성능 및 비용을 포함해 서로 다른 요구 사항에 따라 최적의 스토리지 매체에 데이터를 이동시키는 계층화 스토리지 원칙을 따라야 한다. 이러한 계층화 스토리지의 목적은 활성 데이터의 경우 고성능 미디어에, 비활성 데이터는 비용이 저렴한 스토리지 계층으로 이동시켜 전체 IT 비용을 줄이는 데 있다.


자동화된 데이터 계층화 솔루션으로 업무 생산성 제고

IT 부서에서 스토리지 장치 간 데이터 계층화를 수동으로 수행할 수도 있다. 그러나 이러한 수동 작업은 바쁜 데이터센터에서는 매우 비효율적이다. 특히 대용량 데이터 환경에서의 스토리지 계층화가 효과적으로 진행되려면 자동화가 필수적이다.

최적으로 구현된 자동화된 계층화 솔루션은 사용자들의 개입 없이 자동화된 상태에서 운영된다. 즉, 파일이 다른 스토리지 미디어로 자동으로 이동될 때, 이 스토리지 솔루션은 최종사용자들이 파일의 물리적인 위치를 인식하지 못한 상태에서 파일의 위치를 정하고 실행한다. 이는 커넥티드 차량(CV) 및 AV 개발을 포함해 자동차 R&D 분야에서 널리 사용되는 협업 환경에 매우 중요한 기능이다.

이와 같은 솔루션은 일명 ‘액티브 아카이브(active archives)’를 지원한다. 액티브 아카이브에서 데이터는 언제나 수명 주기에 가장 적합한 미디어에 저장된다. 사실상 데이터는 일생을 아카이브에 저장된 채 존재한다. 언제든 원할 때 데이터를 검색하고, ‘액티브’ 상태에서 자동으로 고성능 스토리지로 자동 이동시킬 수 있는 기능은 사용자들이 생산성과 비용을 관리하는 데 매우 필수적인 기능이다. 또 다른 중요한 기능으로는 복잡한 IT 환경에서 까다로운 워크로드에 대한 상세 모니터링, 경고, 스캔/검색 기능이 있다.


5G 시대를 위한 스토리지 플랫폼도 고려해야

5G 이동통신 표준을 통해 새로운 시대가 열렸다. 5G는 초당 10(기가비트)Gb의 속도와 10밀리초(0.01초) 미만의 대기 시간을 보여주며, 대규모 AV 관련 데이터를 전송하는 모바일 네트워크에 고속, 광대역, 로우레이턴시(저지연)를 제공한다. 일단 데이터가 수집돼 스토리지에 인입되면 플랫폼은 무오류(error-free) 통신, 즉각적인 보호 및 분석을 지원해야 한다.

신규 진입업체들은 AV 개발과 관련된 방대한 데이터 폭증을 이제 발견했을지도 모른다. 그러나 데이터 스토리지 솔루션들은 이미 완벽한 엔드투엔드 워크플로우의 요구사항을 충족시키고 있다는 점이 입증됐다. 자율주행차의 대중화를 앞당기기 위해 자동차 제조업체와 기술 제공업체들은 보다 안전하고 효율적인 운전에 필요한 장치 인텔리전스 개발을 위해 상호 협력해야 한다.

이를 위해 AV 개발의 핵심인 대용량 데이터 세트에 대한, 인텔리전트한 데이터 관리가 필요하다. 많은 자동차 제조업체와 공급업체들은 AV 개발의 출발점인 테스트 차량이 엄청난 용량의 데이터를 생성하고 있다는 사실을 인식하고 있다. 다행스러운 점은 엔드투엔드 자율주행차 개발 워크플로우에서 모든 요구사항을 충족시키는 것으로 입증된, 우수한 데이터 관리 및 스토리지 솔루션이 있다는 것이다.

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