시게이트와 WD는 며칠 간격으로 별도의 인공지능 저장 연구를 발표했습니다.시게이트 보고서에 따르면 99%의 기업들이 향후 3년 동안 인공지능 기반의 저장장치 요구가 증가할 것으로 예상하고 있습니다., IDC가 지원한 WD의 연구는 74%의 비교 수치를 인용합니다. 미세한 인쇄 분석은 두 보고서에서 일치하는 핵심 추세를 확인합니다.기업들은 장기적인 데이터 보존을 계획합니다., 그리고 스토리지 인프라는 이제 이전 년의 GPU 중심 토론보다 인공지능 인프라 계획에서 더 큰 무게를 가지고 있습니다.

상위 라인 숫자의 차이점은 일관성 없는 측정 방법론에서 비롯됩니다.7개 시장에서 700명의 기업 기술 의사결정자. WD는 IDC와 협력하여 7개국에서 AI 아키텍처와 스토리지를 감독하는 IT 및 비즈니스 리더 763명을 조사했습니다.임계 기준과 표본 크기는 두 연구 사이의 명백한 수치 격차를 넓혀줍니다..

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시게이트의 조사결과에 따르면 응답자의 99%가 3년 이내에 인공지능의 스토리지 요구가 증가할 것으로 예상하고 있으며, 70%는 최소 26%의 증가율을 예상하고 32%는 50%를 초과하는 성장을 예상하고 있습니다.83%는 자신의 팀이 인공지능 데이터 요구에 완전히 또는 대부분 준비가되어 있다고 생각합니다., 오직 38%만이 완전한 장기적 준비성을 확인합니다.

WD의 연구는 실현된 성장과 향후 성장에 초점을 맞추고 있습니다. IDC의 데이터는 AI 및 생성 AI 채택으로 인해 지난 1 년 동안 94.7%의 기업이 저장량을 확장했다고 보여줍니다.61%는 25% 이상의 증가율을 기록했습니다.74%는 향후 3년 동안 최소 25%의 저장량 증가를 기대합니다.

99% 대 74%의 차이점은 잘못된 것입니다.어떤 것WD의 74%는 25% 이상의 성장률에 불과합니다. 두 보고서는 기업 데이터 가치와 라이프 사이클 트렌드의 변화에 밀접하게 일치합니다.기업 중 3%는 인공지능/GenAI 사용 사례에 대한 데이터 보존 주기를 연장합니다., 75.9%는 점점 더 냉 보관 된 데이터를 활성 계층으로 복원하고 96%는 더 빠른 아카이브 검색을 인공지능 추론 및 검색 증강 생성 작업 흐름에 필수적으로 생각합니다.9% 참고 합성 데이터 세트 부양은 기존 데이터 가치를 높이고 새로운 데이터 저장소를 만듭니다., 더 많은 저장소를 확장합니다.

WD의 연구는 또한 기업 데이터의 74.6%가 따뜻한, 차가운 및 차가운 저장 층에 있으며, 데이터 레이크 용량의 60% 이상이 거의 액세스되지 않는 차가운 층에 있습니다.증가하는 인공지능 작업 부하가 활성 데이터와 기록된 데이터 사이의 전통적인 경계를 흐리게합니다., 유연한 계층 스토리지 아키텍처에 대한 수요를 증폭합니다.

저장 공간은 더 큰 인공지능 준비 문제의 일부입니다.

시게이트의 연구는 저장소를 보다 광범위한 AI 인프라 도전의 중요한 부분으로 규정합니다. 응답자들은 데이터 품질과 준비성을 AI 보급의 주요 장애물 (53%) 로 평가했습니다.그 다음으로 저장 인프라 제한 (43%), 컴퓨팅 가용성 격차 (27%) 및 에너지 제약 (24%).이 순위는 오랫동안 GPU 컴퓨팅을 다른 모든 것보다 우선시해온 주류 AI 인프라 논문을 재정정렬합니다.

GPU는 여전히 주요 지출 우선 순위이지만 기업들은 보안과 컴플라이언스를 우선 순위 (44%) 로 두 번째로 데이터 관리 및 거버넌스 (43%) 를 두었습니다.인공지능/GPU 인프라 업그레이드 및 스토리지 하드웨어 업데이트가 39%에 달합니다.에너지 지속가능성은 배포 전략을 재구성하고 있습니다: 조직의 77%는 전력 및 지속가능성 제한으로 인해 인프라 확장을 지연하거나 재구성했습니다.

WD의 데이터는 현대 데이터 라이프 사이클을 통해 이러한 경향을 강화합니다. 레거시 냉장 데이터 이제 AI 추론 및 RAG 워크플로우에 대한 빠른 재활성화를 요구하며, 기업들이 용량을 균형을 이루도록 강요합니다.접근성인공지능 저장장치 우선 순위를 정할 때 구매자는 보안과 데이터 보호 (58.1%) 를 우선 순위에 두고 신뢰성 및 내구성 (49.1%) 을 따른다.7%) 와 성과 (48%)0.4%), 원료 매체 비용 (44.2%) 이 4위를 차지했다.

저장소 구매자 들 의 핵심 교훈

두 연구 모두 단일 저장 기술을 지지하지는 않지만 두 연구 모두 저장 수요에 대한 AI의 지속적인 상승 압력을 확인합니다.더 긴 데이터 보존과 증가하는 냉 데이터 재활성화 필요성을 확인하는 WD DATA 데이터. 시게이트는 데이터 세트별로 성능, 용량, 효율성 및 장기 데이터 가치를 최적화하는 워크로드 정렬된 다단계 아키텍처를 옹호합니다. WD?? 의 계층 데이터가이 전략을 지원합니다.대부분의 기업 데이터가 고성능 핫 레이어 외부에 살고 있으며 빠른 아카이브 액세스는 AI 운영에 점점 중요해지고 있습니다..

현대적인 저장 계획은 이제 단순한 용량 확장을 훨씬 뛰어넘어 데이터 보유량, 계층화된 액세스 속도 요구 사항 및 장기 관리 비용에 대한 전략적 의사결정을 요구합니다.HDD 판매자는 미디어 비용 장점을 강조하지만, 구매자의 우선 순위는 원료 가격보다 안전, 내구성 및 성능에 기울입니다.

플래시 스토리지는 현대 데이터센터 확장을 형성하는 전력 및 공간 제약을 해결합니다.전력 제한으로 인해 77%의 기업이 확장을 지연하는 것은 고 용량 QLC 플래시 솔루션에 대한 명확한 기회를 만듭니다.업계 테스트는 플래시의 변환 효율성 증가를 확인합니다: 단일 245TB SSD는 표준 서버 하드웨어의 80TB 근선 HDD를 대체합니다.2W 아래 전체 순차적 서면동등한 HDD 배열의.5W 비동기 전력 소모. 엑사바이트 규모에서 플래시 배포는 최대 밀도 HDD 설정을 위해 22 대 6 개의 랙을 차지합니다.

HDD는 1 테라바이트 당 상시 인수 비용이 우월하여 빠르게 성장하는 냉장고 및 아카이브 저장 층에 지배적입니다.고밀도 플래시는 추가 GPU 컴퓨팅을 지원하기 위해 중요한 전력 및 랙 자원을 자유롭게 함으로써 간접적 가치를 제공합니다., HDD에 초점을 맞춘 산업 조사에서 없는 주요 비용과 이익 차원.

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