[퀴즈, 설문 이벤트] Nutanix 최신 기술이 여기에!

지난 2023년 10월 18일 서울 코엑스 인터컨티넨탈 하모니 볼룸에서 Nutanix의 연례 최대 행사인 .NEXT On Tour Seoul 컨퍼런스가 열렸습니다. Nutanix의 최신 기술을 만나볼 수 있는 .NEXT On Tour Seoul에서는 3개의 키노트와 더불어 3개의 트랙으로 나누어 Nutanix와 후원사, 고객사의 세션 18개가 5시간 30분동안 진행되었는데요. 키노트 이후 진행된 3개의 트랙에서 동시에 세션이 진행되다보니 오프라인 컨퍼런스에 참석하신 분들도 모든 세션을 들을 수 없어 아쉽게 생각하는 분들도 계셨으리라 생각됩니다.

이러한 참석자 분들의 아쉬움을 반영하고 미처 오프라인 컨러선스에 참석하지 못한 분들을 위해 Nutanix는 위와 같이 .NEXT On Tour Seoul의 모든 세션을 다시 볼 수 있는 온디멘드 서비스를 최근 공개했습니다. 그래서 이번 콘텐츠에서는 앞서 언급한 총 18개의 세션 중 Nutanix의 세션과 고객 사례 세션 10개를 주요 내용 위주로 간략히 정리했습니다. 세션이 다소 많은 관계로 세션 5개씩 1부 2부로 나누어 정리했고요. 당시 참석하셨던 분들께는 다시 한번 세션 주요 내용을 상기시켜 드리는 기회가, 미처 참석하지 못한 분들께는 어떤 내용의 컨퍼런스였는지 알려드리는 시간이 되기를 바랍니다. 이번 1부 아젠다는 아래와 같습니다.

이 콘텐츠는 Nutanix의 지원으로 제작되었습니다.

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1. 키노트 : Run Everywhere / Induprakas Keri, 엔지니어링 부문 수석부사장 | Nutanix

컨퍼런스의 두 번째 세션으로 발표된 기술 키노트 세션에서는 Nutanix가 바라보는 현재의 기업 IT가 직면한 문제는 무엇이고 Nutanix가 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 기술을 데모와 함께 소개했습니다. 주요 내용을 간단히 요약해 보겠습니다.

• ●애플리케이션 수 급증

많은 개발자 유입되고 있으며 지난 40년간 생긴 애플리케이션보다 향후 5년간 개발될 신규 애플리케이션이 더 많아질 것 → 이에 따라 데이터 폭증하고 있음, 휴대폰이 데이터 생성하는 원천이기 때문이며 수많은 엣지와 데이터센터에서 생성되는 데이터는 4배 이상 증가됨

• ●Nutanix의 조사 결과

조사에 참여한 IT 전문가들의 99%는 한 인프라에서 다른 인프라로 애플리케이션을 이동한 경험이 있다고 응답, 왜? 어쩌다 보니 그렇게 된 것, 즉 의도하지 않은 어쩔 수없는 결과임 → 퍼블릭 클라우드 확산이 주 이유이며, 여기에 더해 서로 다른 클라우드를 사용하게 되는 멀티 클라우드가 확산됨 → 워크로드가 한 곳에 머무를 수 없다는 것을 의미함(온프레미스 → 클라우드 혹은 반대 / 서로 다른 클라우드로 이동하는 케이스가 늘어남)

• ●애플리케이션 이동이 복잡함

응답자의 86% 애플리케이션 이동이 복잡하고 비용이 많이 소요되고 있는데 이는 클라우드 간의 애플리케이션 구축 및 배포 방법이 다르기 때문임 → 그래서 응답자들의 94%가 여러 곳에 분산되어 있는 애플리케이션과 데이터를 단일 공간에서 관리하기를 원함

• ●그래서 필요한 것이 어디서나 앱을 실행하고 데이터를 관리할 수 있는 단일 플랫폼. 온프레미스, 클라우드 어디서든 애플리케이션을 관리할 수 있어야 함

• ●Nutanix의 차별점은?
  

i. 단순성 : 15년 전 HCI를 최초로 시장에 선보임, 서버 관리자가 스토리지 관리를 할 수 있게 해줌 → 복잡한 IT 관리를 해결하는 단초를 제공

ii. 선택의 자유 : 다른 벤더들은 그들이 유일한 대안이라고 주장하나 Nutanix는 고객에게 다양한 선택 옵션을 제공하고 있음, 어떤 하드웨어든 가상화 하이퍼바이저든 Nutanix 플랫폼과 연동 가능

iii. 고객 만족을 위한 헌신 : 순추천지수 NPS를 8년 이상 90점 이상 획득, 경쟁사 보다 50점 이상 높은 점수(보통 NPS가 30~40점 수준)

• ●Nutanix가 고객에게 제공할 수 있는 이점 : 단일 플랫폼을 통해 모든 워크로드를 운영할 수 있음, VDI 뿐만 아니라 미션크리티컬 앱 + 컨테이너에서 운영되는 앱도 문제없음

• ●AI를 위한 맞춤형, 개방형 단일 플랫폼 제공

• ●데이터 사이언티스트가 AI 인프라 운영이 아닌 데이터 자체에 집중할 수 있도록 함으로써 기업의 비즈니스 혁신에 기여하도록 지원

• ●Nutanix 플랫폼이 제공하는 이점

고객은 Nutanix 플랫폼을 사용해 방대한 데이터를 가져와서 파운데이션 모델을 만들고, 이를 기반으로 LLM 등 모델 군을 만듬 → 이 때 사용되는 컴퓨팅 자원은 퍼블릭 클라우드에서나 가능하나 하지만 정교화된 모델 튜닝은 데이터센터에서나 가능 → 그래서 AI는 온프레미스에서 퍼블릭 클라우드까지 넘나들며 인프라를 활용할 수 있어야 함 → 이를 통합시켜 운영할 수 있어야 함

• ●고객의 소리

AI를 어디서부터 시작해야 할 지 모르겠다, 회사 지적재산권 및 데이터 프라이버시가 중요하다, 잘 운영되는 솔루션이 필요하다는 고객의 니즈에 Nutanix가 부합할 수 있음

• ●Demo(GPT in a Box)

Nutanix가 제공하는 풀스택 AI 인프라 위에서 운영되는 AI ML 데모로 챗봇을 기업 내부에 있는 데이터만 학습해 답변할 수 있도록 미세조정 가능 → 데이터 사이언티스트가 AI/ML 작업에 필요한 인프라 구성 및 운영에 집중할 것이 아니라, 새로운 데이터셋을 구성해서 어떻게 학습시키고 활용할 수 있을지에 대해서만 고민하면 됨, 인프라 구성 변경 및 튜닝은 신경 쓸 필요가 없음

• ●Nutanix 클라우드 인프라 + 퍼블릭 클라우드 인프라 위에서 다양한 DB를 운영할 수 있으며, 이 DB를 다양한 애플리케이션과 연동할 수 있도록 지원
  

• ●오픈소스 및 상용DB 운영에 최적화된 관리형 DB 서비스
  

• ●Demo

PostgreSQL은 AWS EC2 네이티브 인스턴스에서 운영되고 있음 → 이 DB를 어느 클라우드로 어느 환경으로 옮길 지 선택할 경우 예상되는 비용까지 산출해서 보여줌 → 이 EC2 인스턴스를 Azure로 옮기고 싶을 경우 DB 선택 → 마이그레이션 → Azure 클릭하면 모든 마이그레이션 준비는 끝, 마이그레이션 버튼 누르면 자동으로 옮겨짐 → Azure의 DB 운영 환경을 설정할 필요가 없음, 진정한 Lift & Shift

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2. Nutanix 클라우드 플랫폼으로 이루는 에지의 AI 가속화 / 원호성 상무 | Nutanix

이번 세션부터는 트랙으로 나누어 진행된 Nutanix의 개별 세션입니다. 이 세션에서는 Edge AI 동향과 함께 이상적인 Edgi AI를 지원할 수 있는 Nutanix 클라우드 플랫폼이 가진 장점은 무엇인지 알아봅니다.

• ●패러다임의 변화

컨슈머 AI에서 많은 변화가 있었음, 스마트폰을 통해 다양한 AI 관련 앱을 수행해서 종전에 하지 않았던 일을 할 수 있게 됨 → 비즈니스 환경도 변화 중 → 이것을 가속화 시키고 있는 것이 AI

• ●AI 활용 방안

상품추천, 기분에 따른 음악 추천, 업무를 도와주는 코파일럿 등 → 그래서 기업들이 우리 비즈니스에 AI를 어떻게 적용할 것인가에 대한 고민 시작 + 전담팀 구성

• ●엔터프라이즈 AI 역시 마찬가지

데이터 사이언티스트를 통해 기업이 가진 데이터를 분석하기 시작 → AI 모델 개발 및 파인튜닝 후 분석 → 이 기술을 우리 회사 내 업무에 어떻게 적용할 수 있느냐, 이게 관건임

• ●해결책은?

이것을 하려면 내가 소유한 데이터가 어떤 라이프사이클을 가지고 있는지 파악 필요 → 어디서 데이터가 생기고 분석을 위해 어디로 넘겨야 하며, 분석 이후 어디로 전달해야 하는지에 대한 내용 정의 필요, 이에 맞는 인프라와 자동화 기술이 요구됨

• ●파운데이션 모델

AI 기술의 새로운 혁명, 다양한 AI 모델을 분석해보니 특정 레이블이 없는 데이터 셋으로 학습한 AI 모델을 업무에 활용할 수 있겠다라고 하는 모델(LLM, GPT 등) → 정제되어있지 않은 데이터를 학습해서 활용할 수 있는 길이 열린 것을 의미(2021년 스탠포드 대학의 논문에서 출발) → 파인튜닝 된 모델이 없는 기업이 쉽게 AI를 시작할 수 있게 해줌(LLM 기반 디퓨전, GPT 등)

• ●Edge AI의 중요한 점은 연속성

기업은 비용을 낮게, 그리고 원하는 AI 시스템을 구축할 수 있어야 함 → 리테일의 경우 각 매장에서의 데이터 분석 및 적용에 활용할 수 있는데, 매장에서 생성된 데이터를 Core 데이터센터로 취합해서 새롭게 데이터 학습 → 분석에 보다 많은 컴퓨팅 자원이 필요할 경우 퍼블릭 클라우드로 보내 학습시키는 등 데이터의 이동이 자유로워야 함

• ●Edge AI 활용 방안

리테일/공급망, 마케팅, 금융/보험, 자동차, 제약 등 업종을 망라하고 활용 가능, 특히 리테일 분야에서 광범위하게 활용되고 있음

• ●리테일 업계의 고민

결제 시 사기 행위(값 비싼 물건을 값싼 물건의 바코드를 찍어 결제, 무인점포의 절도행위를 어떻게 막을 것인가) → 기존 솔루션으로 처리하기 어렵고 비효율적임 → AI를 활용해 해결 시도 중

• ●LLM과 GPT를 활용한 대규모 문서 관리 시스템 구현

엔지니어들의 기술격차를 최소화하기 위해 기업이 보유한 데이터와 문서를 빠르게 검색할 수 있음

• ●Nutanix 클라우드 플랫폼이 제공하는 이점

Edge에서는 컴팩트한 AI 추론을 하고 데이터 취합 후 Core 데이터센터로 보내는 역할 수행 → Core와 Edge 환경을 아우르는 아키텍처+ 퍼블릭 클라우드로 보내서 한번 더 데이터 학습을 할 수 아키텍처

• ●Nutanix Prism Central을 통해 통합관리, 데이터 취합, 라이프사이클 관리 가능

• ●선택의 자유

어떤 하드웨어 플랫폼을 선택해도 무관함 → 선택된 하드웨어 위에 Nutanix 쿠버네티스 엔진 또는 Red Hat OpenShift로 플랫폼 구현 → MSA 기반의 애플리케이션들을 ML Stack으로 구성하고 퍼블릭 클라우드와 연결 지원 → 이것들을 Nutanix의 재해복구, 스냅샷을 활용해 데이터 보호 및 재해복구 기능으로 안전하게 관리

• ●GPT in a Box 

상황에 맞게 옵션화된 AI Stack으로 디자인 워크샵 → 배포 → 플래닝 → 프레임워크 구현 등의 기술지원을 통해 기업이 쉽게 AI를 시작할 수 있도록 도와주고 있음

• ●유연한 아키텍처 : Hugging Face를 탑재하거나 NVIDIA AI Enterprise 스택을 넣을 수도 있음, 유연성이 좋다는 것을 의미

• ●하드웨어 역시 HPE, Dell, Cisco, Lenovo, Fujitsu 등 용도에 맞게 활용 가능

• ●일관성이 핵심

하나의 관리 플랫폼이 중요, 그리고 어떤 인프라와도 연결할 수 있는 개방형 연결성 + 클라우드 네이티브 애플리케이션 지원 가능해야 함 → AI Edge를 통한 이점을 온전히 누리려면 Nutanix 클라우드 플랫폼 필요

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3. 재해 복구에 대한 이해 - 다운타임을 최소화하는 방안 / 김현오 부장 | Nutanix

이번 세션에서는 재해발생 시 IT 관리자가 당황하지 않고 신속하게 재해 상황을 해결할 수 있는 중요한 요소는 무엇이며, Nutanix가 어떻게 도와줄 수 있는지를 소개합니다.

• ●재해는 2가지 유형으로 나뉨 : 우리 손으로 어쩌지 못하는 자연재해 / 작업중 실수와 랜섬웨어
  

장애는 어떻게 해서든 생기기 마련 → 어떻게 더 빠르고 쉽게 대처해서 피해를 줄일 수 있느냐가 관건 → 서비스 중단은 중단 시간에 대한 피해 + 고객에 대한 보상 + 평판 하락을 야기시킴 → 그래서 재해복구를 위해 단순성, 선태의 자유, 비용 절감을 고려해야 함

• ●재해복구 환경은 익숙하고 단순해야 함 : 운영 자동화, 내장된 DR 기능, 이를 지원하는 검증된 Nutanix 설계 필요
  

• ●기존의 IT 인프라 환경이 가진 한계

재해 발생 시 스토리지 별 재해복구 기능 활성화 + 정말 가끔 사용해야 하는 재해복구 도구를 활용해야 했기에 실행 조차 어려울 것 → 매일 하지 않는 작업이기에 갑작스러운 상황 직면 시 당황해서 복구까지 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있음 → 따라서 Nutanix의 단일 관리도구를 사용해 운영과 재해복구 환경을 익숙한 환경에서 할 수 있어야 하는 것이 중요함

• ●ROW 기반 스냅샷
  

Lun 단위가 아닌 VM 단위의 스냅샷, MST를 사용해 클라우드 환경 간의 재해복구 환경 마련 가능

• ●원-클릭 DR 솔루션
  

재해복구 할 때마다 복잡한 절차를 거칠 필요 없이 사전에 정의된 프로세스대로 빠르게 오류 없이 서비스 복구 가능

• ●원활한 테스트 환경

재해복구 테스트 환경을 제공해 긴박한 순간에 운영 서비스에 전혀 영향을 주지 않는 테스트 환경을 제공해서 먼저 DR 테스트를 해 볼 수 있음 → 운영 환경과 별개임, 평상시에 테스트해 봄으로써 재해 상황에 익숙해질 수 있다는 것

• ●선택의 자유

상황과 용도에 따른 데이터 보호 방식을 제공해야 함 → Nutanix는 서비스 영향도와 중요도에 따라 RTO 구분해서 지정  → VM, 파일 스토리지, 오브젝트 스토리지, DB, VDI 등 운영되는 모든 서비스를 공간의 제약 없이 DR 환경 구축 가능

• ●다양한 DR 모델을 제공 : 온프레미스(Capex), NC2(Opex), Nutanix MSP 모델 제공

• ●DR 운영 방안

DR 클러스터는 처음에 개발 클러스터로 운영하다가 재해 발생 시 개발 클러스터를 DR 클러스터으로 사용 가능 → 또는 서로 다른 2개의 서비스를 각각의 클러스터로 운영하다가 재해 발생 시 2개의 클러스터를 크로스 DR 환경으로 활용도 할 수 있음

• ●비용 절감

MST를 사용해 AWS S3를 DR 스토리지 환경으로 사용함으로써 비용 절감 가능 : DR 클러스터를 미리 만들어 둘 필요 없이 단순 오브젝트 스토리지에 데이터만 저장해 둠 → 만약 재해 상황이 발생할 경우 저장된 데이터를 가져다가 퍼블릭 클라우드에 DR 클러스터 생성 후 복구 가능 → 매우 저렴하게 DR 환경 구현

• ●랜섬웨어에도 대응 가능

얼마나 빠르게 랜섬웨어 감염 전 환경으로 복구할 수 있는가, 알려진 랜섬웨어를 어떻게 피할 수 있는가 이 2가지가 관건 → VM 하나 당 수초 내에 복구 가능 + 인가된 사용자만 스냅샷을 삭제할 수 있도록 안전하게 스냅샷 데이터 관리

• ●워크로드 별로 RPO, RTO 설정해서 개별 관리 가능

• ●주기적인 테스트가 가장 중요하며, 이를 제대로 지원할 수 있음

• ●단일 관리 도구로 운영과 DR를 자동화로 관리할 수 있어야 함

• ●Nutanix 플랫폼으로 재해복구라는 IT 보험 들어놔야

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4.인프라 관리에서 클라우드 플랫폼으로 전환하기: 인사이트 및 모범 사례 / 김상우 이사 | Nutanix

이번 세션에서는 기존의 IT 인프라가 가진 한계점을 극복하기 위해 선택하는 퍼블릭 클라우드가 만능이 아닌 이유와 함께 Nutanix 플랫폼으로 어떻게 극복할 수 있는지에 대한 내용을 다룹니다.

• ●과거 IT 인프라의 한계

다양한 운영체제, 서버, 하이퍼바이저, DR, 다양한 관리툴을 활용해 운영되었음 → 다수의 IT 전문가 필요 → 운영 복잡도 증가 → 적시에 서비스 배포가 어렵고 다운타임 위험 직면함 → 보안적으로 불안정 → 다른 접근방식 필요

• ●인프라 관리에 너무 많은 시간이 소요됨

다양한 업체와 장비, 개별적인 관리 도구, 문제 발생 시 파악도 어려움, 개별적인 전문 지식도 요구됨 → 업그레이드 및 확장도 어려움(컴포넌트들의 호환성 검증 필요하기 때문) → 서비스 영향도 확인 후 처리하기 위해 너무 오랜 시간이 필요함 → 20%만 서비스 지원, 80%를 인프라 지원 중 → 이걸 개선하고 서비스 지원에 더 많은 시간을 할애해야 함

• ●클라우드가 만능은 아니다
  

IT 모든 문제를 해결해 주지 않음 : 빠르고 효율적이지만 비용이 크게 증가하고 다양한 SLA 요구사항에 지연시간에 민감한 앱에는 적합하지 않음 → 워크로드 특성을 고려하지 않은 맹목적인 클라우드 퍼스트 전략은 유효하지 않다 → 워크로드에 적합한 워크로드 선택이 주요하나 퍼블릭 클라우드의 장점만을 보고 클라우드로 이전하는 행태가 빈번함

• ●추가적인 문제 : 하이브리드 멀티 클라우드에 대한 선호도가 높아질 수 밖에 없는데, 운영 환경이 너무 복잡하다는 것이 큰 문제임
  

• ●복잡한 관리 : 개별 클라우드 서비스 마다 관리도구 따로, 사용성 따로 → 클라우드 전반에 대한 가시성 확보가 어려움 → 보안도 어려움
  

• ●통합 플랫폼 부재 : 관리 복잡도 상승을 해결하기 위해 단일화된 통합 관리 플랫폼 필요

• ●Nutanix로 손쉽게 단일화된 클라우드 운영모델 구현
  

인프라 표준화(HCI), 플랫폼 표준화(운영 관점의 자동화 모듈, 애플리케이션에서 필요한 모든 스토리지 서비스 기능, 통합 스토리지 서비스), 서비스 표준화(고객이 사용하려는 앱을 카탈로그화 해서 쉽게 선택할 수 있도록 지원)

• ●이 모든 기능이 Nutanix 플랫폼 내에 빌트인되어 있어 활성화 하는 것 만으로 사용할 수 있음
  

• ●이것을 온프레미스 뿐만 아니라 코로케이션, 엣지, 퍼블릭 클라우드까지 확장해서 운영 관리 가능
  

• ●단일 관리도구 : 워크로드 이동성 및 라이선스 이동성을 확보한 단일 멀티 클라우드 플랫폼
  

• ●유연하고 통합된 에코시스템 : 고객의 선택권 존중 → 하드웨어와 컨테이너, 그리고 클라우드 서비스 + API & Plug in도 다양하게 지원
  

• ●하이브리드 멀티클라우드를 위한 단일 플랫폼

위치에 상관없이 어디에서는 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있음, 인프라 + DB + VDI + DR 등 클라우드에서 요구되는 풀스택 지원(프라이빗 + 퍼블릭 모두 지원)

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5. 최신 워크로드에 최적화된 Nutanix 통합 스토리지의 강력한 오브젝트 서비스 활용하기 / 김준학 상무 | Nutanix

이번 세션에서는 데이터 중심으로 워크로드 운영 환경이 변화됨에 따라 이를 잘 지원하기 위해 오브젝트 스토리지가 필요한 이유, 그리고 Nutanix가 제공하는 오브젝트 스토리지의 특징에 대해 알아보겠습니다.

• ●데이터 시대의 변화 : 빅데이터 시대에서 데이터 레이크 시대로 변화됨

• ●변화의 이유

DB사이즈가 과거 5TB만해도 매우 큰 크기 → 그런데 지금은 훨씬 더 커짐 → 관심을 갖지 않았던 데이터들이 우리 회사 시스템으로 유입되고 있음 → 비정형 데이터 → 그러니 분석 니즈가 생길 수밖에 없음 → 그래서 AI/ML 및 이를 받쳐 줄 인프라가 필요 → 게다가 컨테이너 기반 앱은 빠르게 배포 + 언제 어디서나 존재할 수 있는 이동성 + 신속한 배포와 확장, 대규모 환경 관리 역량이 요구됨

• ●Nutanix Objects 스토리지 장점

웹기반으로 언제 어디서나 접근 가능, 글로벌 네임스페이스를 통해 모든 지역에 존재하는 스토리지를 하나로 통합해 관리 가능, 메타 데이터를 제공해 검색 능력 극대화, 컨테이너 최적화(S3 API)

• ●분산된 스토리지 환경은 운영 및 관리가 복잡함

Nutanix 통합 스토리지(NUS), 관리형 쿠버네티스 엔진으로 데스옵스 환경에 하나의 컨테이너 클러스터 배포 → NUS를 통해 다양한 스토리지 서비스 기능 제공 → 필요한 위치에 즉각적으로 배포할 수 있음

• ●오브젝트 스토리지를 활용한 빅데이터 업무 시나리오

비용에 대한 이슈로 인해 오브젝트 스토리지가 각광받고 있음, HDFS → S3로 변환(컴퓨팅 노드와 독립적으로 스토리지 노드 운영 필요, 여러 클러스터 간의 데이터 공유 필요, 네임노드 하나에서 장애 발생 시 전체가 장애 발생 SPOF, 비용 증가) → 그래서 오브젝트 스토리지를 사용해야

• ●데이터 검색 분야에서도 Nutanix Objects 스토리지가 강점을 보임

빅데이터 환경에서는 필요한 데이터를 찾기 위해 SQL Query를 사용하면 많은 데이터를 전수 조사해야 해서 높은 성능 필요 → S3 쿼리 엔진은 개체를 필터링해서 관심있는 데이터를 찾은 다음 쿼리를 날리기에 빠른 속도로 데이터 찾을 수 있음 → 하지만 오브젝트 스토리지에서는 메타 데이터만 복제해서 배치 작업을 돌림으로써 훨씬 효율적임

• ●비용 절감

데이터를 Hot, Warm, Frozen(Cold)로 구분해 Frozen 데이터는 더 낮은 성능의 스토리지에 저장 후 필요에 따라 웜이나 핫 스토리지로 가져올 수 있어 스토리지 구축 비용 절감 가능

• ●AI/ML을 위한 강력한 성능의 Nutanix Objects 스토리지
  

4개 노드의 NVMe/SSD 스토리지로 구성한 Nutanix Objects 스토리지 성능은 매우 뛰어남, 미션크리티컬 앱에도 적용 가능

• ●페더레이션을 통해 어디서나 데이터에 액세스 가능

글로벌 기업은 데이터 환경이 분산되어 있을 수밖에 없는데, 페더레이션을 통해 지역 별 스토리지를 그룹으로 묶을 수 있으며, 글로벌 네임스페이스를 통해 단일 브라우저에서 여러 곳에 분산된 데이터를 통합 관리 및 활용 가능

• ●효율적인 분석 환경 구현

Nutanix Objects 스토리지에 데이터를 올리고 이 데이터를 스노우플레이크와 연결해서 분석 가능 → 스노우플레이크 스토리지에 데이터를 저장할 필요가 없다는 것

• ●Nutanix Objects 스토리지의 완벽한 시각화

Data Lens : 전체 Nutanix Objects 스토리지의 사용 현황을 단일 화면에서 확인 + 로그를 통해 보안 감사도 가능, 어떤 유형의 데이터인지도 파악할 수 있으며 Hot, Warm, Frozen 상태로 개별 저장 가능 → 운영자가 한 눈에 바라볼 수 있어 미래에 어떻게 스토리지를 운영하면 되겠다는 인사이트를 얻을 수 있음

• ●데스옵스 환경 운영 효율화 지원

개발자는 인프라를 모르고 운영자는 쿠버네티스를 모름, 컨테이너 오브젝트 스토리지 인터페이스를 사용하면 자동화 기반으로 이러한 데브옵스 환경을 간편하게 운영 가능 → 개발자가 쿠버네티스에서 명령을 날리면 Nutanix 시스템에서 개발자가 신청한 용량 만큼을 자동으로 배분하고 권한도 부여 → 개발자와 운영자 모두 편한 데브옵스 환경 운영 효율화 지원

• ●활용 방안

최신 워크로드(AI/ML, 빅데이터 분석, 클라우드 네이티브앱), 전통적인 워크로드(백업, 아카이브, 녹취나 CCTV 등 미디어 콘텐츠)도 활용에 문제 없음

• ●구축 사례

OneNeck ReliaCloud Center : 미국의 5개 데이터 센터를 운영하는 기업으로 10PB의 Nutanix Objects 라이선스 보유 → 고객에게 인프라 서비스 DR, NAS, 보안 서비스 제공하며 SLA 100%를 제공하는 세계 유일의 데이터센터 기업임

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여기까지 .NEXT On Tour Seoul의 세션 5개를 정리했고요. 정리된 내용을 집중해서 잘 읽으신 분들을 위해 간단한 퀴즈 이벤트를 준비했습니다. 정답을 아시는 분은 댓글로 남겨주시면 추첨을 통해 5분께 스타벅스 기프티콘을 보내드릴 예정이니 많은 댓글 부탁드립니다.

퀴즈. 다음 중 .NEXT On Tour Seoul 세션 5개에 대한 내용 중 잘못된 것은?

 ① Nutanix 클라우드 플랫폼은 고객에게 선택의 자유를 폭넓게 제공함, 다양한 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼과 연동해서 사용할 수 있음

 ② Edge AI에서는 Edge단에서 생성되는 데이터를 Core 데이터센터와 퍼블릭 클라우드로 보내 보다 많은 컴퓨팅 자원을 활용해 분석할 수 있는 데이터 연속성이 중요함

 ③ 재해 발생 시 당황하지 않기 위해 평소에 재해복구 훈련을 하는 것이 중요, 그래서 운영 서버와는 별개로 DR 서버를 상시 운영하는 것을 추천

 ④ 퍼블릭 클라우드가 기존의 전통적인 IT 인프라가 직면하고 있는 문제를 모두 해결해 줄 수 없음, 그래서 하이브리드 환경이 중요하고 이를  단일 플랫폼에서 관리할 수 있어야 함

 ⑤ 빅데이터 시대에서 비정형 데이터 증가로 인해 데이터 레이크 시대로 변모함, 그래서 오브젝트 스토리지의 활용도가 높아졌으며, Nutanix 오브젝트 스토리지 서비스로 빅데이터 업무 시나리오도 충분히 커버할 수 있음

※ 퀴즈 이벤트 마감 되었습니다. ※

5개 세션의 정리된 내용을 꼼꼼히 읽으셨다면 쉽게 맞추실 수 있을거고요. 전체 세션 내용은 아래 URL에서 확인하실 수 있습니다.

• ●.NEXT On Tour Seoul 세션 다시보기 

더불어 위와 같이 Nutanix에서 세션 다시보기 이벤트도 진행하고 있으니 위 링크로 이동하시어 세션을 시청하신 다음 설문 참여 이벤트도 꼭 참여하시기 바랍니다.

그럼 2부에서 뵙겠습니다. 끝!