퓨어스토리지는 인공지능(AI) 애플리케이션을 지원하기 위한 제품을 강화하여 AI Ready 인프라(AIRI)에 대해 NVIDIA DGX BasePOD 인증을 획득한 최초의 엔터프라이즈 데이터 스토리지 공급업체 중 하나가 되었습니다. 또한 퓨어스토리지는 이제 Cisco와 협력하여 AI용 FlashStack을 위한 새로운 Cisco Validated Design을 제공하고 있습니다. 이러한 향상된 기능을 통해 기업은 데이터에 효율적이고 안정적으로 액세스할 수 있으며, 이는 새로운 AI 애플리케이션을 배포하는 데 중요하고 확장 가능한 비즈니스 성과의 기반이 됩니다.
회사의 데이터 스토리지 플랫폼은 시장에서 가장 포괄적인 플랫폼 중 하나로 인정받고 있으며, 데이터 큐레이션, 모델 교육 및 추론을 포함하는 AI 워크플로우 전반에 걸쳐 탁월한 효율성과 성능을 제공합니다. 이는 기업 전체의 AI 도입의 모든 단계에 해당됩니다. 퓨어스토리지는 전 세계적으로 선도적인 AI 이니셔티브를 지원해 왔으며 고객이 어떤 규모에서든 AI 프로젝트를 시작할 수 있는 능력을 갖추고 진화하는 요구에 따라 확장할 수 있는 데이터 스토리지 기반을 제공하고 있습니다.
AI 지원 인프라 참조 모델
Pure Storage 포트폴리오의 중요한 발전 중 하나는 NVIDIA와 공동 개발한 AI-Ready 인프라(AIRI) 참조 아키텍처입니다. 퓨어스토리지는 2017년 플래시블레이드(FlashBlade), 2018년 에이리(AIRI)를 출시한 이후 최적화된 AI 스토리지 분야의 선두주자로 자리매김해 왔습니다. AI용 NVIDIA DGX BasePOD 참조 아키텍처를 기반으로 구축되고 최신 FlashBlade//S 스토리지 플랫폼을 사용하는 AIRI를 사용하면 AI 배포를 쉽고 빠르게 확장할 수 있어 기업이 IT 관리 대신 통찰력을 얻는 데 집중할 수 있습니다.
또 다른 핵심 제품은 시스코와 협력하여 개발한 FlashStack for AI 입니다. 이 솔루션은 IT 팀이 새로운 AI 애플리케이션 스택과 데이터 파이프라인을 관리하는 데 도움을 줍니다. AI 가속 FlashStack용 시스코 검증 설계 와 NVIDIA AI 엔터프라이즈 솔루션은 자동화 플레이북을 제공하여 기업이 일반적인 AI 모델을 효율적이고 안전하게 배포할 수 있도록 지원합니다.
Pure Storage의 Portworx는 컨테이너 환경에서 AI 워크로드의 복잡성을 해결합니다. 노트북과 파이프라인을 빠르게 설정할 수 있도록 지원하여 데이터 과학 생산성을 향상시키고, 모델 학습 및 예측의 민첩성을 높여줍니다. 또한, Portworx는 파이프라인의 다양한 단계에서 데이터를 보호하고, 멀티 클라우드 환경에서 스토리지 리소스 활용도를 개선하여 비용 절감에 기여합니다.
AI 여정을 유연하게 유지
AI에 대한 수요가 증가함에 따라 퓨어스토리지는 가장 발전된 AI 프로젝트에 적합한 고성능 컨테이너 지원 데이터 스토리지 플랫폼을 적극적으로 제공했습니다. 이 플랫폼은 대규모 AI 교육 환경 개발과 복잡한 AI 모델 배포를 지원하여 고객의 AI 여정에 유연성을 제공합니다.
기업에서는 의사결정, 운영 효율성, 확장성을 개선하기 위해 AI를 빠르게 채택하고 있습니다. 그러나 AI를 효과적으로 통합하기 위한 과제는 적절한 데이터 스토리지 인프라를 구축하는 데 있습니다. 이러한 인프라는 비용을 통제하는 동시에 요구 사항, 정책 및 보안을 준수하면서 데이터에 즉시 액세스할 수 있도록 보장해야 합니다. 퓨어스토리지는 이러한 AI 요구사항을 충족하는 효율적이고 성능이 뛰어난 솔루션을 제공합니다. 자동화되고 탄력적이며 확장 가능하며 변화하는 요구 사항에 적응하고 다양한 고성능 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다.
“변화의 동인” 설문 조사 결과
또한 퓨어스토리지는 Wakefield Research와의 협력을 통해 "변화의 동인: AI 채택의 에너지 및 데이터 과제 해결"이라는 제목의 보고서를 공개했습니다. 이 간행물은 AI 기술의 이점을 극대화하고 에너지 비용을 효과적으로 관리하며 기업 환경 목표에 부합하기 위해 데이터 인프라를 재검토하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
미국과 유럽에서 직원이 500명 이상인 기업의 IT 구매자 500명을 대상으로 실시한 이번 설문 조사의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- AI 채택과 관련된 컴퓨팅 성능 요구 사항이 크게 급증했으며 채택자의 88%가 급격한 증가를 보고했습니다. 특히, 거의 절반이 AI 통합 이후 컴퓨팅 용량을 두 배로 늘려야 했습니다.
- IT 구매자의 73%가 AI에 수반되는 에너지 소비에 대한 준비가 완전히 되어 있지 않다고 인정하면서 AI의 에너지 수요에 대한 준비가 부족합니다.
- AI는 에너지를 소비할 뿐만 아니라 데이터 관리 개선도 필요하다는 인식입니다. 업그레이드가 필요한 특정 영역에는 데이터 관리 도구(48%), 프로세스(46%) 및 스토리지 인프라(46%)가 포함됩니다.
- IT 인프라 업데이트에 대한 거의 보편적인 추세(96%)가 있으며, IT 구매자의 29%는 AI로 인해 완전한 점검이 필요하다고 답했습니다.
- 이러한 업그레이드가 지속 가능성 목표에 미치는 영향은 89%가 AI 채택 후 ESG 목표 달성에 어려움을 겪고 있다고 보고했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 채택했거나 60년 이내에 채택할 계획이 있는 기업 중 XNUMX%는 ESG 약속을 이행하기 위해 보다 에너지 효율적인 하드웨어에 투자할 계획입니다.
다양한 부문에서 AI 채택이 증가한다는 것은 비즈니스 운영의 중추적인 변화를 의미하지만, 많은 조직은 인프라 부족에 직면하고 있습니다. 이러한 결함은 특히 주요 기업 전략과 환경 목표를 지원하는 데 있어 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 심각한 장벽이 됩니다. 이번 설문조사는 탄소 배출량을 줄이는 것이 시급한 관심사이며, AI 기술을 성공적으로 채택하려면 IT 인프라를 최적화하는 것이 필수적이라는 IT 전문가들의 공통된 생각을 반영합니다.
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