HPE Alletra Storage MP X10000(데이터 보호 가속기 노드 포함): 병목 현상 없는 백업

HPE는 2024년 11월 말, 최신 워크로드를 단일 아키텍처로 통합하도록 설계된 최초의 분산형 올플래시 스케일아웃 스토리지 시스템인 Alletra Storage MP X10000 플랫폼을 출시했습니다. 이 설계는 GreenLake(이전 HPE GreenLake) 클라우드 플랫폼을 통해 완벽하게 관리되는 공통 하드웨어 기반을 중심으로 고성능 객체 스토리지, 유연한 확장성 및 통합 데이터 인텔리전스 서비스를 제공합니다. 2025년 8월, HPE는 데이터 보호 가속기 노드(DPAN)를 추가하여 플랫폼을 확장했습니다. 이 추가 기능은 StoreOnce Catalyst와 X10000의 기본 S3 인터페이스를 결합하여 고속 백업 및 빠른 복구 작업을 위한 전용 경로를 제공합니다. 이 보고서에서는 이러한 구성 요소들을 종합하여 데이터 보호 솔루션을 평가합니다.

주요 요점

• 플래시 우선 NVMe 아키텍처: X10000은 백업 및 복구 워크플로에 기본 스토리지급 성능을 제공하는 올플래시 확장형 객체 스토리지입니다.
• DPAN당 시간당 최대 300TB 섭취 가능: 테스트 결과, 단일 DPAN은 최대 83.83GB/s(시간당 300TB 이상)의 처리량을 유지했으며, 노드가 추가됨에 따라 처리량도 예측 가능한 수준으로 확장되었습니다.
• 병목 현상이 상류로 이동하고 있다: DPAN은 대상 측 제약을 제거하여 백업 소프트웨어 오케스트레이션, 네트워킹 및 클라이언트 쓰기 성능의 한계를 드러냅니다.
• 촉매 기반 데이터 축소 파이프라인: StoreOnce Catalyst를 사용한 소스 측 중복 제거 및 압축은 네트워크 부하를 줄이고 유효 스토리지 용량을 최대 60:1까지 확장합니다.
• 최신 작업 부하에 맞춰 설계되었습니다. DPAN 및 X10000 아키텍처는 높은 동시 접속 환경, 대규모 데이터베이스 및 AI 규모의 데이터 증가에 대비한 백업 인프라를 구축합니다.

데이터 보호 가속기 노드의 핵심 기능은 간단합니다. 기존 백업 하드웨어로는 따라올 수 없는 속도로 백업 소프트웨어에서 X10000으로 데이터 중복 제거, 암호화 및 데이터 이동을 수행합니다. 이 과정에서 Catalyst가 핵심적인 역할을 합니다. Catalyst는 HPE의 데이터 축소 및 데이터 이동 프로토콜로, 여러 엔터프라이즈 백업 플랫폼과 통합됩니다. 소스에서 중복된 세그먼트를 식별하고 깨끗하고 암호화된 데이터만 DPAN으로 전송합니다. 이를 통해 네트워크 부하를 줄이고 X10000이 매우 빠른 속도로 백업 스트림을 처리할 수 있도록 합니다. HPE는 4노드 DPAN 구성에서 시간당 최대 1.2PB의 데이터 수집 성능, 기존 시스템 대비 최대 22배 빠른 복구 속도, 최대 60:1의 데이터 축소율을 발표했습니다. 이러한 수치는 백업 시간 제약과 느린 복구 시간에 직면한 기업에 상당한 해결책을 제시합니다.

이 플랫폼이 흥미로운 이유는 기존 데이터 보호 인프라 설계 방식과 완전히 다른 혁신적인 접근 방식을 취했기 때문입니다. 기존 백업 하드웨어는 오랫동안 HDD 기반 시스템에 의존해 왔으며, 컨트롤러 병목 현상과 성능 저하를 초래하는 복구 주기 문제를 안고 있었습니다. DPAN과 X10000은 이러한 기존 모델을 완전히 뒤집습니다. HPE는 느리고 용량 위주의 목표 대신, 데이터 보호의 기반으로 올플래시 방식의 수평 확장이 가능한 분석급 스토리지 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 백업 및 복구 성능을 기본 스토리지 아키텍처와 동일한 수준의 응답성으로 끌어올립니다. 실질적으로 이는 백업 시간 범위와, 더 중요하게는 최신 백업 인프라를 통해 가능한 복구 시간 범위를 획기적으로 변화시킵니다.

X10000은 로그 구조의 플래시 최적화 키-값 엔진을 사용하여 동시 접속자 수가 증가하더라도 예측 가능한 지연 시간을 유지합니다. 클러스터 전체에 NVMe SSD를 사용하고 분산형 공유 스토리지 모델을 통해 노드를 연결하여 하드웨어 추가 시 선형적인 성능 향상을 제공합니다. 데이터 보호 가속기 노드는 Catalyst 엔진과 100GbE를 통한 암호화된 고속 데이터 경로를 X10000에 연결하여 완벽한 구성을 완성합니다. 이러한 설계는 기존 백업 어플라이언스의 특징인 컨트롤러 병목 현상, 복원 시간 지연, 기계적 디스크 제약을 해결합니다. 결과적으로 단순한 용량 계층이 아닌 고성능 기본 스토리지 플랫폼처럼 작동하는 타겟을 구현합니다.

성능이 이 범위에 도달하면 분명한 비즈니스 이점이 나타납니다. 백업 시간 단축으로 운영 위험이 줄어들고 하드웨어 용량 증가 없이 더 큰 데이터 세트를 보호할 수 있습니다. 빠른 복구 성능으로 다운타임을 줄이고 엄격한 RTO 요구 사항 하에서도 복원력을 향상시킵니다. 데이터 축소를 통해 실질적인 스토리지 비용을 절감하고 확장 필요성 이전까지 클러스터의 수명을 연장할 수 있습니다. GreenLake를 통한 클라우드 기반 관리는 여러 개의 독립적인 플랫폼을 관리해야 하는 관리자의 운영 부담을 줄여줍니다. 이러한 모든 장점을 고려할 때, X10000과 DPAN은 기존 백업 솔루션의 한계를 넘어선 기업을 위한 현대적이고 확장 가능한 기반을 제공합니다.

이번 분석을 위해 HPE는 Catalyst 기반 워크플로우를 지원하는 주요 ISV인 Commvault와 협력했습니다. Commvault는 이미 소스 측 데이터 중복 제거 및 고속 데이터 스트리밍 기능을 통합하고 있으며, 이는 HPE에서 권장하는 구성과 매우 유사합니다. HPE는 다른 엔터프라이즈 백업 플랫폼도 지원하므로, 여기에 설명된 아키텍처 및 성능 특성은 더 넓은 데이터 보호 파트너 생태계 전반에 걸쳐 적용됩니다.

데이터 보호를 위한 고속 엔진 구축

플랫폼의 전반적인 구조를 파악했으므로, 이제 X10000과 데이터 보호 가속기 노드가 어떻게 구성되고 서로 어떻게 연동되는지 자세히 살펴보겠습니다. X10000은 광범위한 병렬 처리를 위해 설계된 플래시 기반의 확장형 객체 계층을 제공하며, 가속기 노드는 데이터 중복 제거, 암호화 및 고속 데이터 이동을 위한 컴퓨팅 경로를 제공합니다. 이러한 구성 요소들이 어떻게 만들어지고, 데이터가 어떻게 흐르며, 노드 추가에 따라 성능이 어떻게 향상되는지 이해하는 것은 성능 결과에 대한 기술적 기반을 제공합니다.

데이터 보호 가속기 노드의 실제 기능 구현 사례

대규모 환경에서 데이터 보호 가속기 노드(DPAN)는 기존 백업 어플라이언스보다는 고성능 데이터 이동 엔진처럼 작동합니다. 단일 가속기 노드는 시간당 약 300TB의 백업 데이터를 처리할 수 있으며, 노드를 추가할수록 성능이 선형적으로 향상됩니다. 4개 노드로 구성된 DPAN은 시간당 최대 1.2PB의 처리량을 제공하여 백업 환경이 확장됨에 따라 처리량을 안정적으로 높일 수 있는 경로를 제시합니다.

HPE StoreOnce Gen5 플랫폼을 기반으로 구축된 모듈식 설계를 통해 데이터 보호 가속기 노드의 확장성이 구현됩니다. 각 데이터 보호 가속기 노드는 4개의 듀얼 포트 25GbE NIC(총 8개의 25GbE 포트)를 통합한 독립형 시스템으로, LACP를 통해 200GbE 논리 네트워크 경로로 집계되며, RAID 6으로 구성된 8개의 SSD를 통해 데이터 관리 작업에 사용할 수 있는 92TB의 캐시 용량을 제공합니다.

백업 데이터 수집 및 처리는 여러 노드에 분산되어 수행되므로, 가속기 노드를 추가함에 따라 성능과 용량을 수평적으로 확장할 수 있습니다. 최대 10개의 활성 가속기 노드(선택적으로 최대 2개의 고가용성 노드 추가 가능)를 지원하는 이 플랫폼은 전체 데이터 수집 대역폭과 유효 백업 용량을 선형적으로 증가시켜 중앙 집중식 병목 현상을 방지하고 백업 수요 증가에 따른 예측 가능한 확장을 가능하게 합니다.

스펙	HPE Alletra 스토리지 MP X10000 DPAN
노드 구성
폼 팩터	2U
최소 노드	0
최대 노드	활성 10개 (+선택적 HA 2개)
저장 및 캐싱
SSD	8
사용 가능한 캐시(데이터 관리)	92 TB
노드당 최대 사용 가능한 백업 저장 공간	2 PB
노드당 최대 유효 백업 저장 용량	120 PB
네트워킹 – 25개의 GbE 포트	8

소스 측 중복 제거 및 데이터 축소 파이프라인

이 아키텍처의 핵심적인 특징은 HPE StoreOnce Catalyst를 사용한 인라인 소스 측 데이터 중복 제거 기능입니다. 데이터가 가속기 노드로 전송되기 전에 4KB 단위의 세분화된 청크 크기를 사용하여 데이터 중복 제거가 수행됩니다. 이러한 접근 방식은 네트워크를 통한 데이터 이동을 최소화하고 공간 효율성을 극대화하며, 특히 백업 세트 간에 높은 수준의 중복성이 요구되는 환경에서 효과적입니다.

중복된 세그먼트가 제거되면 남은 데이터는 전송 전에 압축됩니다.これにより 네트워크 사용량이 더욱 줄어들고 최적화된 데이터만 가속기 파이프라인으로 유입됩니다. 가속기 노드는 백업 페이로드를 로컬에 저장하지 않습니다. 대신, 중복 제거된 객체를 추적하고 관계를 복원하는 데 필요한 메타데이터와 카탈로그 정보를 유지합니다. 모든 백업 데이터는 X10000의 기본 S3 인터페이스를 사용하여 직접적이고 지속적으로 스트리밍됩니다.

이 설계는 재수화 단계, 스테이징 디스크 또는 보조 랜딩 존이 필요하지 않도록 합니다. X10000은 중복 제거, 압축 및 암호화된 데이터를 플래시 기반 객체 저장소에 효율적으로 기록할 수 있는 형태로 수신합니다.

안전한 네이티브 S3 스토리지 대상

네이티브 S3를 스토리지 대상으로 사용하는 것은 시스템의 유연성을 극대화하는 핵심 요소입니다. 가속기 노드가 S3를 통해 X10000에 직접 데이터를 기록하기 때문에, 이 플랫폼은 독자적인 스토리지 프로토콜이나 변환 계층 없이 최신 백업 소프트웨어와 원활하게 통합됩니다. 데이터는 암호화되고 최적화된 상태로 전송되므로, X10000은 NVMe 플래시 메모리에 내구성이 뛰어난 병렬 객체 배치를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

실제 Catalyst 데이터 축소 비율은 최대 60:1에 달하여 스토리지 용량을 크게 확장하고 확장 빈도를 줄여줍니다. 이러한 수준의 축소는 특히 장기간 보존해야 하는 백업 데이터 세트의 총 소유 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 그렇지 않으면 상당한 원시 용량이 필요하기 때문입니다. Commvault의 X10000으로의 직접 S3 백업의 경우, 이 비율은 일반적으로 6:1에서 7:1 사이입니다.

모범 사례 데이터 보호 모델 지원

탁월한 성능 외에도, 이 아키텍처는 확립된 데이터 보호 모범 사례와도 잘 부합합니다. 이 시스템은 3-2-1-1-0 복사 모델을 지원하며, 기본 데이터는 운영 스토리지에, 백업 데이터는 X10000에 저장되고, 추가 복사본은 HPE 클라우드 뱅크 스토리지를 사용하여 퍼블릭 클라우드 스토리지에 복제됩니다. HPE의 3-2-1-1-0 지원은 플래시 메모리로의 빠른 백업, 안전한 오프사이트 복사본, 그리고 랜섬웨어 복구를 위한 변경 불가능한 복사본을 통해 구현됩니다. 이를 통해 로컬 장애와 사이트 전체 장애 모두에 대한 복원력을 확보할 수 있습니다.

이 설계는 기본 저장 장치와 백업에 사용되는 플래시 기반 객체 저장 장치를 분리하고 퍼블릭 클라우드를 추가 저장 매체로 활용함으로써 "두 가지 유형의 저장 매체" 원칙을 자연스럽게 지원합니다. 클라우드에 사본 하나를 오프사이트에 저장함으로써 지리적 격리를 제공하고 운영 복잡성을 증가시키지 않으면서 재해 복구 및 랜섬웨어 방어 전략을 강화할 수 있습니다.

백업 소프트웨어 생태계 지원

데이터 보호 가속기 노드는 Catalyst 기반 워크플로우를 지원하는 다양한 엔터프라이즈 백업 플랫폼과 통합됩니다. Commvault 및 Cohesity NetBackup은 완벽하게 지원되며, Veeam 지원을 통해 플랫폼의 적용 범위를 광범위한 엔터프라이즈 환경으로 확장합니다. 데이터 중복 제거 및 데이터 이동은 백업 애플리케이션이 아닌 가속기 노드에서 처리되므로, 이러한 통합은 사용 중인 소프트웨어 계층에 관계없이 일관된 성능을 제공합니다.

설계 단계부터 확장 가능한 백업 성능 구현

이러한 요소들을 종합해 보면, 데이터 보호 가속기 노드를 추가하는 것이 백업 성능을 직접적으로 향상시키는 이유를 알 수 있습니다. 각 노드는 특정 X10000 클러스터에 추가적인 컴퓨팅 용량, 네트워크 대역폭 및 데이터 중복 제거 처리량을 제공합니다. 공유되는 글로벌 가속기 풀이 없으며 클러스터 간에 숨겨진 경합도 없습니다. 확장은 명확하고, 로컬적이며, 예측 가능합니다.

DPAN 활용 사례 (3개 서버 백업 및 복원 유효성 검사)

데이터 보호 가속기 노드는 백업 및 복원 워크플로의 성능 프로파일을 근본적으로 변화시킵니다. 가속기 노드를 구현하는 조직은 대상 스토리지 하위 시스템에 의해 제약을 받는 대신, 이제 처리량이 상위 구성 요소, 즉 백업 애플리케이션의 오케스트레이션 오버헤드, 소스 서버 용량 또는 네트워크 인프라에 의해 제한된다는 사실을 종종 발견합니다. 이는 기본 스토리지에 NVMe 플래시를 도입했을 때 기존 네트워크 패브릭의 병목 현상이 드러났던 것과 유사합니다.

이번 검증 작업은 엔터프라이즈 워크로드 환경에서 실제 DPAN 동작을 특성화하는 데 중점을 두었으며, 특히 백업 대상이 더 이상 제약 조건이 되지 않을 때 성능 한계가 어떻게 변하는지 파악하는 데 중점을 두었습니다.

테스트 구성

3개 서버 구성의 경우, 병렬 부하 조건에서 단일 DPAN의 성능 특성을 분리하고 검증하기 위해 집중적인 테스트 설계를 사용했습니다. 백업 및 복원 테스트에서는 각 호스트에 8개의 Commvault Media Gateway VM을 사용했습니다. ESXi 메모리 용량 제한으로 인해 추가 게이트웨이가 백업 처리량에 약간의 영향을 미쳤지만, 복원 성능은 눈에 띄게 향상되었습니다.

구성 요소	구성
백업 호스트	3대 (HPE DL380 Gen11, NVMe 스토리지를 갖춘 ESXi 호스트, 각 호스트에는 48개의 VM과 8개의 Commvault 미디어 게이트웨이가 설치됨)
Commvault 호스트	1 (HPE DL380 11세대) 듀얼 제온 골드 6430 (총 64코어), 512GB RAM, 8TB 스토리지 (Commvault 11.40.26)
데이터 보호 가속기	1 (HPE 7720 DPA) 듀얼 제온 골드 6538Y+ (총 64코어) 1.5TB RAM, 92TB NVMe 본딩 200GbE
VM	3개의 백업 호스트에 걸쳐 총 144개의 가상 머신(각각 190GB, 총 데이터 세트 27.36TB)이 있습니다.
스토리지	4대의 서버로 구성된 8노드 HPE Alletra Storage MP X10000+ (4개의 JBOF 구성), 각 JBOF에는 디스크 컨트롤러가 2개씩 장착되어 있습니다.
네트워킹 패브릭	200GbE 네트워크 패브릭(NVIDIA SN4600c Mellanox 2개, DPA당 8개의 25GbE 본딩) + 백엔드 스위치 2개(NVMeoF)(Aruba CX 8325)

이 단일 DPAN 구성은 처리량 및 시스템 동작을 명확하게 특성화할 수 있게 해주었으며, 전체 아키텍처에 대한 각 DPAN의 기여도를 입증했습니다.

백업 성능

세 대의 백업 서버가 하나의 DPAN에 데이터를 공급하는 이 시스템은 가속기 노드가 타겟을 성능 병목 현상에서 어떻게 제거하는지 보여주었습니다.

이 테스트에서 환경은 144개의 가상 머신을 동시에 보호하는 동안 총 17.54GB/s의 백업 처리량을 유지했습니다. 전체 27.36TB 데이터 세트는 단 26분 만에 완료되어 시간당 약 63.1TB, 또는 시간당 0.063PB의 효율적인 백업 속도를 달성했습니다. 이 시점에서 처리량은 더 이상 HPE Alletra MP X10000 객체 스토리지 계층에 의해 제한되지 않고 백업 서버와 네트워크 패브릭의 병렬 스트림 생성 및 유지 능력에 의해 제한되었습니다.

30개의 백업 서버가 단일 DPAN에 연결된 더 큰 구성으로 가정할 경우, 예상되는 총 처리량은 175.38GB/s에 달하며, 이는 이론상 최대 약 0.63PB/시간에 해당합니다.

메트릭	결과
지속적 처리량	17.54 GB / 초
유효 처리량	63.1TB/시간
VM 동시 백업	144
전체 데이터 세트	27.36 TB
전체 백업 창	26 분
추정 용량 (서버 30대, DPA 1대)
집계 처리량	175.38 GB / 초
이론적 최대	0.63 파운드/시간

*추정된 수치는 3 x 10 ESXi 서버, 1 DPAN 구성의 확장성 추정치를 기반으로 합니다.

성능 복원

복원 작업에서도 마찬가지로 DPAN이 대상 측 제약을 없애고 성능이 이제 클라이언트 인프라에 의해 제한된다는 점이 입증되었습니다.

테스트 환경에서 144개의 가상 머신을 동시에 복원하는 동안 총 4.90GB/s의 복원 처리량을 유지했습니다. 총 27.36TB의 데이터가 단 93분 만에 복구되었으며, 이는 시간당 약 17.64TB의 효율적인 복원 속도에 해당합니다. 이는 DPAN이 대규모 동시 작업 부하에서도 일관된 처리량을 유지하면서 읽기 작업을 병렬화할 수 있는 능력을 입증합니다.

또한 Commvault는 데이터 이동 전에 약 1시간의 사전 복원 준비 시간이 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 오케스트레이션 오버헤드는 전체 복원 시간에 상당한 영향을 미치며 보고된 지표에 반영됩니다.

1개의 DPAN으로 보호되는 30개의 서버로 구성된 대규모 배포 환경에서 예상되는 총 처리량은 약 49.03GB/s이며, 이는 가속기 노드당 약 0.18PB/시간의 지속적인 읽기 처리 능력에 해당합니다.

메트릭	결과
지속적 처리량	4.90 GB / 초
유효 처리량	17.64TB/시간
VM이 동시에 복원됨	144
전체 데이터 세트	27.36 TB
전체 복원 창	93 분
추정 용량 (서버 30대, DPA 1대)
집계 처리량	49.03 GB / 초
DPAN 지속 읽기 기능별	0.18 파운드/시간

*추정된 수치는 3 x 10 ESXi 서버, 1 DPAN 구성의 확장성 추정치를 기반으로 합니다.

복원 성능 분석 결과, DPAN이 배포된 후에는 복원 속도가 네트워크 용량, 스토리지 쓰기 속도, 복원 대상의 데이터 처리 능력 등 클라이언트 측 요인에 의해 크게 제약받는다는 점이 드러났습니다. DPAN은 현재 대부분의 클라이언트 환경에서 소비하는 처리량보다 훨씬 높은 처리량을 제공할 수 있습니다.

단일 DPAN의 한계를 뛰어넘다: "히어로 구성"

HPE는 단일 DPA 노드의 성능 한계를 파악하기 위해 3개의 서버로 구성된 기본 구성을 넘어 "최적의 구성"이라고 부르는 7개의 백업 서버로 총 약 65TB의 336개 VM을 보호하는 구성을 구축했습니다.

 

7개 서버 히어로 구성 결과:
7개의 백업 서버를 통해 시스템은 336개의 가상 머신을 동시에 보호하면서 총 83.83GB/s의 처리량을 제공했습니다. 총 65.38TB의 데이터 세트는 단 13분 만에 완료되었으며, 이는 시간당 약 301.7TB 또는 0.301PB의 효율적인 백업 속도에 해당합니다. 이러한 수준의 동시성에서 환경은 고도로 병렬화된 데이터 수집 파이프라인처럼 작동했으며, 성능은 대상 측 제약 조건보다는 주로 사용 가능한 클라이언트 컴퓨팅 자원, 미디어 처리 용량 및 패브릭 대역폭에 의해 좌우되었습니다.

메트릭	결과
지속적 처리량	83.83 GB / 초
유효 처리량	0.301 파운드/시간
VM 동시 백업	336
전체 데이터 세트	65.38 TB
전체 백업 창	13 분

이 구성은 백업 서버 수가 두 배 이상 증가했음에도 불구하고 단일 DPAN이 성능 한계에 도달하지 않았음을 보여주었습니다. HPE는 백업 애플리케이션이 오케스트레이션 용량에 먼저 도달했기 때문에 단일 DPA의 최대 처리량 한계를 파악할 수 없었습니다. 제약 조건은 더 이상 대상 스토리지 시스템이나 DPA 자체가 아니라, 이 규모에서 작업 스케줄링, 데이터 이동 조정 및 메타데이터 작업을 관리하는 백업 애플리케이션의 능력에 있었습니다.

검증된 4개 노드 테스트 결과, 시간당 약 1.2PB의 누적 데이터 수집 처리량을 유지했으며, 활성 노드 전반에 걸쳐 선형적인 확장 특성을 확인했습니다. 클러스터당 최대 10개의 가속기 노드를 지원하는 이 아키텍처는 시간당 수 페타바이트급의 처리량을 제공하며, 구성이 확장됨에 따라 시간당 2.5PB 이상으로 확장될 수 있도록 설계되었습니다. 테스트에서 가속기 노드가 포화 상태에 도달하기 전에 상위 오케스트레이션 및 네트워크 인프라가 제한 요소가 되었으며, 이는 설계 내에 충분한 확장 여유 공간이 있음을 보여줍니다.

Oracle RMAN 데이터베이스 백업: 스토리지 직접 백업 vs. DPAN 백업

HPE는 DPAN이 대규모 데이터베이스 백업 워크플로에 미치는 영향을 입증하기 위해 100TB 규모의 Oracle 데이터베이스 워크로드를 사용한 비교 테스트를 수행했습니다. 이 테스트는 X10000 스토리지 어레이에만 기록할 때와 DPAN 아키텍처를 활용할 때의 백업 성능을 직접 비교했습니다.

테스트 구성:

아래 표는 Oracle 백업 검증 환경의 상세 테스트 구성을 보여줍니다. 이 설정은 HPE Alletra 스토리지 플랫폼 및 DPAN을 사용하는 NetBackup 11 기반의 대규모 Oracle RAC 보호 기능을 평가하기 위해 설계되었습니다.

구성 요소	구성
NetBackup 미디어 서버	HPE DL380 Gen10+ NetBackup (버전 11.0.0.1) 3대
Oracle RAC 19c 클러스터	HPE DL380 Gen10+ 2대 (호스트당 32Gb FC 4개)
소스 배열	단일 Alletra 6050 (오라클 데이터베이스 호스팅) (호스트당 4개의 32GB FC)
백업 대상	Alletra Storage MP X10000 2대(3노드 구성, 2+1노드 구성) + (JBOF 2대 구성) 각 JBOF당 디스크 컨트롤러 2개
데이터 보호 가속기	단일 노드 (구성용 DPAN만 해당)
네트워크	단일 100GbE(HPE Aruba CX8325)
작업량	100TB 오라클 데이터베이스

시험 결과:
아래 표는 동일한 100TB Oracle 데이터베이스 전체 백업을 두 가지 조건에서 실행한 결과를 보여줍니다.

• X10000 직접 연결(DPAN이 없는 S3 타겟)
• 데이터 경로에 단일 DPAN을 사용하여 백업 속도를 향상

두 시나리오 모두 동일한 Oracle 워크로드와 데이터 세트를 보호했습니다. 유일한 아키텍처 변경 사항은 데이터 보호 가속기 노드(DPAN)와 결합된 200GbE를 네트워킹 패브릭에 도입하여 성능을 직접 비교할 수 있도록 한 것입니다.

메트릭	X10K로 직접 연결(DPAN 제외)	단일 DPAN으로 가속화됨
지속적 처리량	6.46 GB / 초	11.57 GB / 초
유효 처리량	23.3TB/시간	41.7TB/시간
전체 백업 창	4.3 시간	2.4 시간
데이터베이스 백업 완료	100TB	100TB

성능 영향:

• 처리량 1.79배 향상 (11.57GB/s 대 6.46GB/s)
• 백업 소요 시간 44% 단축 (2.4시간 vs. 4.3시간)

이 테스트는 DPAN이 구조화된 데이터베이스 워크로드에서도 상당한 가속 성능을 제공하여 처리량을 거의 두 배로 늘리고 백업 시간을 절반으로 단축함을 입증합니다. 이러한 개선은 가속기 노드의 중복 제거 및 압축 처리 오프로드가 소스 환경과 대상 스토리지 어레이에서 어떻게 수행되는지를 보여주며, 미션 크리티컬 데이터베이스 시스템의 데이터 보호 주기를 단축시켜 줍니다.

성과를 실질적인 결과로 전환하기

이번 테스트에서 가장 중요한 점은 처리량 수치뿐만 아니라 병목 현상이 어디로 이동했는지 파악했다는 것입니다. 모든 검증 시나리오에서 X10000과 데이터 보호 가속기 노드는 수십 년 동안 백업 인프라를 규정해 온 기존의 대상 측 병목 현상을 해소했습니다. 3개 서버 구성에서는 데이터 수집 성능이 미디어 서버 오케스트레이션 및 클라이언트 데이터 생성 한계와 같은 상위 단계로 빠르게 이동했습니다. 7개 서버 구성에서는 시간당 0.30PB 이상의 처리량에서도 DPAN이 최대치에 도달하지 않았습니다. 제약 조건은 백업 애플리케이션이 대규모 환경에서 작업을 조정하는 능력으로 바뀌었습니다.

복원 테스트도 동일한 패턴을 따랐습니다. DPAN이 대상 측의 문제를 해결하자 복원 성능은 클라이언트 측 쓰기 속도, 네트워크 대역폭 및 오케스트레이션 오버헤드에 따라 좌우되었습니다. 실제로 백업 어플라이언스는 더 이상 병목 현상이 아니었습니다. 오히려 주변 인프라가 병목 현상을 일으켰으며, 이러한 변화는 매우 중요합니다.

기존 HDD 기반 백업 시스템은 랜딩 존, 컨트롤러 병목 현상, 복원 워크플로를 중심으로 설계되었으며, 성능은 이러한 제약 조건에 맞춰 조정되었습니다. 반면, DPAN과 X10000의 조합은 백업 워크플로에 기본 스토리지급 데이터 수집 및 복원 동작을 도입합니다. 이는 데이터 센터 내에서 설계 부담이 가해지는 위치를 변화시킵니다.

네트워크 구조는 더 높은 동시 접속률을 감당해야 합니다. 미디어 서버는 더 많은 스트림을 처리해야 하고, 클라이언트 시스템은 설계 당시 속도를 초과할 수 있는 복구 트래픽을 처리해야 합니다. 심지어 대규모 복구 시에는 보호 대상 서버의 SSD 쓰기 성능까지 고려해야 할 사항이 됩니다.

무엇보다 중요한 것은 백업 애플리케이션 자체가 애초에 이러한 수준의 처리량을 위해 설계되지 않았다는 점입니다. 테스트에서 입증된 바와 같이, DPAN이나 X10000이 포화 상태에 도달하기 전에 오케스트레이션 오버헤드가 제한 요소가 될 수 있습니다. 이러한 현실은 업계 전반에 걸친 과제를 보여줍니다. 백업 소프트웨어 스택은 최신 스토리지 성능을 최대한 활용할 수 있도록 발전해야 합니다.

하지만 HPE는 DPAN을 이러한 격차를 해소하는 데 특화된 가속 계층으로 포지셔닝했습니다. 데이터 중복 제거, 암호화 및 고속 데이터 이동을 전용 컴퓨팅 노드로 오프로드하고 플래시 기반 객체 백엔드와 결합함으로써 HPE는 백업 및 복구 성능을 기존에는 기본 스토리지 시스템에서만 가능했던 영역으로 끌어올리는 플랫폼을 구축했습니다.

그 결과는 점진적인 개선이 아닙니다. 데이터 보호 인프라 스택 전체에 걸쳐 스트레스가 재분배되는 것입니다. 그리고 이러한 재분배는 데이터 세트가 증가하고 복구에 대한 기대치가 높아짐에 따라 최신 백업 환경에 반드시 필요한 것입니다.

백업 인프라를 위한 새로운 표준

HPE 데이터 보호 가속기 노드(DPAN)는 백업 인프라 설계 방식에 있어 구조적인 변화를 가져왔습니다. DPAN은 StoreOnce Catalyst의 소스 측 데이터 중복 제거 기능과 고속 암호화 데이터 경로를 플래시 기반 X10000 객체 플랫폼에 결합함으로써 데이터 이동 및 중복 제거를 스토리지 내구성과 분리하는 전용 가속 계층을 생성합니다. 이러한 아키텍처적 명확성이 바로 DPAN의 뛰어난 성능을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

Catalyst는 최적화된 데이터만 네트워크를 통해 객체 계층으로 전달되도록 보장합니다. X10000은 NVMe 플래시 메모리에 걸쳐 내구성이 뛰어나고 병렬로 객체를 배치하는 데 중점을 둡니다. DPAN은 데이터 중복 제거 및 암호화와 같은 연산 집약적인 작업에 집중합니다. 각 계층은 자신의 역할을 완벽하게 수행합니다. 그 결과, 데이터 격리보다는 처리량과 동시성을 중심으로 구축된 백업 아키텍처가 탄생했습니다. 이러한 아키텍처가 특히 중요한 이유는 현재의 성능뿐 아니라 미래에 어떤 가능성을 열어주는지 때문입니다.

현대 인프라는 높은 동시성, 더욱 밀집된 가상화, AI 기반 분석 파이프라인, 그리고 더욱 강력한 복구 목표를 향해 진화하고 있습니다. 이러한 환경은 더 큰 데이터 세트를 더 빠른 속도로 생성하며, 문제가 발생할 경우 더 빠른 복구를 요구합니다. 백업 시스템은 더 이상 프로덕션 성능에 뒤처지는 느린 보조 계층으로 조용히 운영될 수 없습니다. 백업 시스템은 이러한 변화에 발맞춰야 합니다.

HPE의 Alletra Storage MP X10000(DPAN 탑재)은 미래의 백업 및 복구 환경을 위한 준비를 갖추고 있습니다. 플래시 기반 인프라 트렌드 및 객체 기반 스토리지 전략에 부합하는 확장 가능한 가속 모델을 제공합니다. 기업이 기본 스토리지 및 컴퓨팅 스택을 현대화함에 따라 DPAN은 데이터 보호 계층이 취약점이 되지 않도록 보장합니다.

HPE는 이 분야에서 확고한 입지를 구축했습니다. X10000 및 DPAN을 통해 백업 및 복구 성능을 기본 스토리지와 동일한 수준으로 끌어올리는 플랫폼을 제공합니다. 백업 시간은 줄어들고 데이터 용량은 증가하며 복구 목표는 더욱 까다로워지는 기업들에게 이 아키텍처는 즉각적인 이점은 물론 기업 인프라 트렌드에 부합하는 장기적인 솔루션을 제공합니다.

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