스토리지 팀은 AI로 촉발된 SSD 및 메모리 가격 상승의 직격탄을 맞고 있으며, 이에 따라 스토리지 계층을 통합하고 엔터프라이즈 데이터의 상당 부분이 효과적인 내부 거버넌스와 통제에서 벗어나 있다는 중대한 문제를 해결해야 하는 상황에 직면해 있습니다.
Verge.io의 의뢰로 이번 주 발표된 옴디아(Omdia) 연구 보고서는 스토리지 전문가들이 직면한 광범위한 과제를 자세히 설명하고 있습니다. 이 연구에 따르면 단 한 분기 만에 DRAM 가격은 거의 두 배로 뛰었으며, 동일 기간 동안 SSD 비용은 50% 이상 상승한 것으로 확인되었습니다.
현재 시장 상황에 비추어 볼 때, 모든 기존 데이터는 2026년의 인상된 가격대로 구매한 하드웨어에 저장되어 있습니다. 기업이 구매하는 스토리지 용량과 실제로 지원해야 하는 워크로드 수요 간의 해소되지 않은 격차가 지속되고 있습니다.
또한 이 보고서는 공급업체 측의 보수적인 태도를 강조합니다. 하드웨어 벤더들은 시장의 공급 부족을 완화하기 위한 증설을 선택하지 않고 있으며, 업계 전망 전문가들도 단기간 내에 2025년 수준의 가격대로 회귀하기는 어려울 것으로 예상하고 있습니다.
이러한 패러다임 변화로 인해 IT 및 스토리지 리더들은 갈수록 비싸지고 희소해지는 하드웨어 인프라 대신 소프트웨어 중심 솔루션을 우선시하며 운영 전략을 재편할 수밖에 없게 되었습니다.
조사 데이터에 따르면, 스토리지 인프라 통합 계획이 없거나 이미 통합 이니셔티브를 실행하고 있지 않은 응답 기업은 2%에 불과했습니다. 지속적인 가격 인상을 부추기는 하이퍼스케일러 및 AI 모델 개발업체의 인프라 수요로 인해, 약 75%의 기업이 지속적인 공급 부족과 비용 압박 속에서 온프레미스 AI 배포 속도를 늦추고 있습니다.
업계 전반에서 기업의 온프레미스 데이터 볼륨은 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. 조사 대상 조직의 27%가 1PB에서 10PB의 내부 데이터를 관리하고 있으며, 동일한 비율(27%)이 11PB에서 25PB를, 18%는 25PB에서 50PB를 유지 관리하고 있습니다. 대규모 데이터 보유 기업의 경우 6%가 100PB 이상의 온프레미스 데이터를 관리하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 응답자의 4분의 3에 가까운 기업이 연간 데이터 증가율을 11%에서 50% 수준으로 보고할 만큼 데이터 성장세는 여전히 강력합니다.
용량 부족과 급격한 비용 상승에 직면한 기업들은 리소스 격차를 해소하기 위해 인프라 통합, 소프트웨어 정의 아키텍처(Software-Defined Architecture), 클라우드 도입으로 눈을 돌리고 있습니다. 클라우드는 주요 완화 방안으로 부상하고 있습니다. 아직 클라우드 스토리지를 활용하지 않는 기업의 절반 가까이가 적정 수준의 클라우드 투자를 계획하고 있으며, 31%는 상당한 규모의 클라우드 지출을 추진할 계획입니다.
옴디아의 수석 애널리스트 사이먼 로빈슨(Simon Robinson)은 한 가지 핵심 솔루션에 대한 업계의 예상 밖의 움직임에 주목했습니다. “현재의 시장 과제를 해결할 실행 가능한 방안으로 소프트웨어 정의 스토리지를 검토하는 조직이 얼마나 많은지 보고 놀랐습니다.”
Verge.io의 CMO 조지 크럼프(George Crump)는 이러한 추세에 대해 다음과 같이 설명했습니다. “구매자들은 자발적으로 다른 옵션보다 소프트웨어 정의 스토리지를 우선순위에 두고 있습니다. 당사의 분석에 따르면 하드웨어에 종속되지 않는 소프트웨어 아키텍처가 지속되는 하드웨어 공급 및 가격 변동성 속에서도 장기적인 안정성을 제공하기 때문에 기업들이 이러한 접근 방식을 선호합니다.”
크럼프는 업계의 핵심 딜레마를 거듭 강조했습니다. “현재 기업의 모든 바이트 데이터는 2026년의 인상된 가격대로 구매한 하드웨어에 저장되어 있습니다. 구매한 용량과 실제 워크로드 요구사항 간의 근본적인 불일치는 아직 업계 차원의 뚜렷한 해결책이 없는 상태입니다.”
이러한 배경 속에서 기업은 스토리지 어레이 할당, 성능 최적화, 중복 인프라 아키텍처의 합리화 등 핵심 운영 관행을 개선해야 합니다.
실행 가능한 주요 최적화 방안으로는 이기종 아키텍처 스택의 간소화, 콜드 데이터의 저비용 미디어 계층화, 중복 백업 하드웨어 시스템 제거 등이 있습니다. 이는 표준적인 모범 사례이지만, 대부분의 기업은 이러한 운영상의 비효율성을 측정하거나 벤치마킹한 적이 없습니다. 그 유인은 명확합니다. 30TB SSD 가격이 동일 용량의 디스크 스토리지 비용의 22.6배에 달하며, 이는 과거 4.9배의 프리미엄에서 급격히 상승한 수치입니다.
최적화를 가로막는 주요 걸림돌은 엔터프라이즈 데이터 가시성의 부족입니다. 3분의 1 이상의 기업이 자사 데이터의 50%~75%가 분류되지 않은 다크 데이터(Dark Data)라고 답했으며, 추가로 13%의 기업은 다크 데이터가 전체 스토리지 용량의 76%~90%를 차지한다고 응답했습니다.
이처럼 방대한 양의 비정형 및 비관리 다크 데이터는 이중고를 야기합니다. 기업의 AI 프로젝트를 위한 귀중한 학습 리소스로 활용될 수도 있지만, 동시에 이미 한계에 다다른 스토리지 예산을 지속적으로 잠식하는 재정적 부담이 되기도 합니다.
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