최근 머신 러닝은 자동차 산업에서는 자율주행차의 기반으로, 금융 산업에서는 거래 자동화를 위해, 그리고 헬스케어 분야에서는 뇌종양의 유전적 표지를 찾기 위한 MRI 이미지 분석에 사용되며 다양한 산업에서 중요 요소로 부상하고 있다. 그러나 대부분의 머신 러닝은 대규모 컴퓨팅 및 웹스케일 업체에서 처리되고 있다. 신속하고 정확하게 머신 러닝과 분석 알고리즘을 처리하려면 방대한 규모의 데이터를 멀티코어 CPU 또는 GPU와 같은 병렬 프로세서로 전달해야 한다.

퓨어스토리지는 지난 1월에 출시된 플래시블레이드가 인공지능 및 머신 러닝 분야에서 비정형 워크로드 및 새롭게 떠오르는 현대적인 워크로드에 속속 도입되고 있다고 밝혔다.

플래시블레이드는 최근 실시간 유전체 분석의 선두주자인 UC 버클리의 AMP 연구실에 도입됐다. UC 버클리의 유전체학 연구진은 실시간 분석엔진 아파치 스파크(Apache Spark)에 플래시블레이드를 도입해 핵심적인 염기서열 분석 인덱스를 위한 로드 시간을 기존 30분에서 11분으로 단축했다. 유전체 염기서열 분석 단계 중 하나인 변수 호출의 성능은 17배 이상 향상하고 비용은 50% 이상 절감 시켰으며 용량도 간단하게 추가할 수 있었다.

UC버클리 연구진은 대용량 스캔과 특정 파일 검색처럼 복합적인 워크플로우를 다루는 경우에도 성능 손실이나 재코딩 없이 신속하게 업무를 처리할 수 있게 되었다.

퓨어스토리지코리아 배성호 지사장은 ”한국에서도 플레시블레이드의 성능을 확인한 다양한 산업의 기업들이 도입을 가속화하고 있다”며 “기존 스토리지와는 차원이 다른 속도와 효율성을 기반으로 AI, 머신 러닝, IoT, 빅데이터 등 데이터에 기반한 혁신을 필요로 하는 기업에서 플레시블레이드의 인기가 앞으로도 더욱 확산될 것으로 기대된다.”고 했다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr