회사 소식 화웨이와 새로운 기업 저장 시장

AI는 엔터프라이즈 스토리지 시장을 재편하고 있으며, AI 처리를 위한 데이터를 공급하는 초고속, 효율적인 스토리지와 사이버 복원력, 데이터 센터 공간 축소, 전력 소비량 절감을 우선시하고 있습니다.

조직들은 자연어 인터페이스를 갖춘 생성형 AI 대규모 언어 모델과 추론, 상호 통신, 준 디지털 직원으로서의 행동 개시가 가능한 에이전트를 배포하고 있습니다. 모델과 에이전트 모두 멀웨어 및 장애로부터 보호되는 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 고속 액세스를 요구합니다.

IDC에 따르면 2년 동안 서버 및 GPU 투자에 가려져 있던 엔터프라이즈 스토리지 시장은 이제 상호 강화되는 두 가지 순풍의 혜택을 받고 있습니다. 즉, 기업들이 AI 서버 배포 중에 연기했던 스토리지 인프라를 갱신하고 있으며, 학습 파이프라인, 추론 워크로드 및 비정형 데이터 활성화 사용 사례에서 새로운 AI 기반 스토리지 수요가 발생하고 있습니다.

IDC는 특히 NAND 플래시 및 DRAM의 부품 공급 제약으로 인해 시스템 수준 가격이 계속 상승하여 출하량만으로는 수익 성장을 넘어서고 있다고 덧붙였습니다. 시장은 2030년까지 연평균 복합 성장률 7.3%로 긍정적인 궤도를 유지할 것으로 예상됩니다.

IDC는 화웨이를 세계 2위 스토리지 공급업체로 평가합니다. 화웨이는 OceanStor Dorado 올플래시 블록, 통합 파일 및 객체 스토리지, OceanStor Pacific 스케일아웃 파일, 객체 및 빅데이터 스토리지 어레이를 통해 성숙한 엔터프라이즈 스토리지 시스템을 구축했습니다.

이는 주요 산업 플레이어입니다. 예를 들어, 노르웨이 국립 도서관은 자체 컴퓨팅과 여러 올플래시 어레이에 걸쳐 2페타바이트 이상의 플래시 용량을 사용하여 노르웨이어 LLM을 구축하고 있습니다. 이 낮은 지연 시간 스토리지는 데이터 파이프라인 및 학습 준비를 지원합니다. Ruijin 병원은 매년 백만 개 이상의 스캔된 슬라이드를 저장하는 디지털 병리학 데이터 레이크를 위한 스케일아웃 플랫폼으로 OceanStor Pacific을 배포합니다. 이 병원의 다중 모드 RuiPath AI 병리학 모델은 데이터 준비, 학습 및 추론을 위해 화웨이의 ModelEngine 툴체인과 함께 이 데이터를 활용합니다.

Gartner의 2026년 8월 엔터프라이즈 스토리지 매직 쿼드런트는 화웨이를 상위 3개 공급업체 중 하나로 선정했습니다. 화웨이는 10년 이상 이 매직 쿼드런트에 등장했습니다. Gartner는 화웨이의 OceanStor Dorado 올플래시 스토리지, OceanStor Pacific 스토리지 및 AI 데이터 플랫폼이 미션 크리티컬 OLTP, 고성능 비정형 데이터 및 엔터프라이즈 AI 워크로드를 대상으로 한다고 언급했습니다. 화웨이는 공급망 변동성을 줄이기 위해 UnifiedBus 네트워크, Context Memory Storage 및 수직 통합 고밀도 SSD 하드웨어를 포함한 AI 네이티브 스토리지 아키텍처에 대한 투자를 계속하고 있습니다.

보고서의 분석가들은 몇 가지 전략적 가정을 제시했습니다:

• --2029년까지 서비스형 스토리지(STaaS) 소비 기반은 2026년 초 25%에서 온프레미스 엔터프라이즈 스토리지 및 데이터 서비스 capex의 50%를 대체할 것입니다.
• --2029년까지 온프레미스 비정형 데이터의 80% 이상이 2025년 50%에서 증가하여 별도의 파일 및 객체 제품이 아닌 통합 스토리지 플랫폼에서 실행될 것입니다.
• --2029년까지 조직의 70%는 2026년 10% 미만에서 증가하여 대규모 AI 추론 및 검색 증강 생성(RAG)을 위해 전용 AI 스토리지 계층을 배포할 것입니다.
• --2029년까지 모든 스토리지 제품에는 2026년 초 25%에서 증가하여 사고 후 복구 이상의 능동적 방어에 중점을 둔 사이버 스토리지 기능이 포함될 것입니다.
• --2027년에는 I&O 리더가 AI 서버 및 스토리지 수요 증가로 인한 메모리 및 스토리지 비용 상승을 충당하기 위해 2025년 스토리지 지출의 250~300%를 예산으로 책정해야 합니다.

이 마지막 요점은 IDC의 발언과 일치하며 비용이 많이 드는 NAND 소비를 제한하기 위한 스토리지 효율성의 필요성을 강조합니다.

Gartner 분석가들은 엔터프라이즈 스토리지 플랫폼 시장이 극심한 공급망 변동성 및 비용 인플레이션, 프로덕션 규모 AI 채택, 하이퍼바이저 재플랫폼화, 사이버 데이터 복원 아키텍처라는 네 가지 주요 요인에 의해 전례 없는 구조적 변화를 겪고 있다고 말합니다. 모놀리식 하이엔드 어레이와 듀얼 컨트롤러 미드레인지/로우엔드 시스템 간의 전통적인 구분은 더 이상 유효하지 않습니다.

 고객은 이제 미션 크리티컬 블록 데이터와 대규모 비정형 데이터 세트를 요구하는 AI 워크로드를 위해 낮은 지연 시간 NVMe SSD를 갖춘 스케일아웃 스토리지를 찾고 있습니다. 컴퓨팅 및 스토리지의 독립적인 확장을 위해 분산 컴퓨팅-스토리지 아키텍처가 채택되고 있습니다. 디스크 기반 시스템은 근라인 또는 웜 데이터에 유지됩니다.

특정 워크로드 평가를 위한 공급업체 및 제품 선택이 더 복잡해졌습니다.

매직 쿼드런트 보고서는 실행 가능한 공급업체를 식별하기 위한 상세한 시장 포지셔닝 스냅샷을 제공하며 IT 조달의 시작점으로 사용됩니다. Gartner의 동반 보고서인 Critical Capabilities 보고서는 동일한 시장 부문에 대한 심층적인 제품 평가를 제공하여 RFP 요구 사항에 대해 후보 공급업체를 평가하는 데 도움이 됩니다. 조직은 매직 쿼드런트를 사용하여 잠재적 파트너를 후보로 선정하고 Critical Capabilities를 사용하여 우선 워크로드 시나리오에 대해 제품을 평가할 수 있습니다.

2026년 엔터프라이즈 스토리지 Critical Capabilities 평가는 8개의 매직 쿼드런트 스토리지 공급업체를 10가지 기능과 7가지 사용 사례에 걸쳐 평가했습니다. Critical Capabilities:

• --성능 및 확장성
• --복원력 및 효율성
• --생태계
• --하이브리드 IT 운영 관리
• --퍼블릭 클라우드 통합
• --객체 스토리지
• --사이버 및 데이터 복원력
• --가상화 및 컨테이너
• --데이터베이스 통합
• --AI 애플리케이션 통합

7가지 사용 사례:

• --온라인 트랜잭션 처리(OLTP)
• --가상화 및 컨테이너 관리
• --고성능 파일
• --객체 네이티브 애플리케이션
• --하이브리드 플랫폼 서비스
• --하이브리드 클라우드 스토리지
• --AI

Gartner 분석가는 각 Critical Capability에 가중치를 부여하고 사용 사례별 공급업체 점수를 계산합니다. 화웨이는 다른 어떤 공급업체보다 많은 3가지 사용 사례(OLTP, 고성능 파일 및 AI 애플리케이션 통합)에서 선두를 차지했습니다.

레이더 차트는 전체 비교를 시각화합니다. Gartner는 공급업체들이 사이버 복원력, 분산 스케일아웃 설계 및 네이티브 AI 데이터 서비스를 스토리지 플랫폼 전반에 걸쳐 통합하고 있다고 언급했습니다. 그들은 고성능 파일 작업 및 까다로운 AI 학습/추론 파이프라인을 위해 스토리지를 최적화하는 동시에 위협 식별 속도를 높이기 위해 스토리지 운영 체제에 네이티브, 하드웨어 가속 또는 AI 기반 랜섬웨어 탐지를 점점 더 많이 구축하고 있습니다.

Gartner는 화웨이가 올플래시 블록 및 통합 파일 스토리지용 OceanStor Dorado와 스케일아웃 파일, 객체 및 빅데이터 워크로드를 위한 OceanStor Pacific을 제공한다고 밝혔습니다. 중앙 집중식 AIOps 엔진인 DME IQ는 물리적 및 하이브리드 클라우드 환경 전반에 걸쳐 자동화된 장애 진단, 용량 예측 및 폐쇄 루프 수명 주기 관리를 제공하여 화웨이의 전체 스토리지 포트폴리오를 전 세계적으로 오케스트레이션합니다.

화웨이는 OLTP, 고성능 파일 및 AI에 대해 가장 높은 사용 사례 점수를 획득했으며, 이는 트랜잭션 데이터베이스 환경과 AI 추론에 점점 더 많이 사용되는 대규모 비정형 데이터 배포의 강점을 반영합니다.

OceanStor 블록 계층의 네이티브 공유 스토리지 엔진 통합은 몇 초 내에 데이터베이스 인스턴스 복구를 가능하게 합니다. OceanStor Dorado NAS는 또한 데이터베이스 노드를 위한 최적화된 NFS+ 클라이언트를 제공하여 운영 지연 시간을 줄입니다.

AI 모델 및 에이전트 워크로드를 위한 데이터 볼륨은 다른 모든 스토리지 워크로드를 능가할 수 있습니다. AI는 세 가지 주요 방식으로 스토리지를 변환합니다. 즉, 대규모 비정형 데이터 리포지토리에 대한 초고속 액세스를 요구하고, AI 기반 사이버 공격을 탐지, 차단 및 복구하기 위한 기계 속도의 사이버 복원력을 가능하게 하며, 스토리지 모니터링 및 관리를 단순화하면서 데이터 배치를 최적화합니다.

베이징 첸싱 지에통 기술 유한회사
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