요즘 고객사들, 너나 할 것 없이 AI 도입 이야기를 꺼내죠.
GPU 서버는 사야 하는데 데이터는 어디에 어떻게 쌓아야 할지 막막하다는 분들이 많습니다.
사실 AI 인프라에서 잘 보이지 않는 병목 중 하나가 바로 스토리지인데요.
HPE Alletra MP X10000(이하 X10K)는 그 고민을 정면으로 해결하는 차세대 오브젝트 스토리지입니다.
기존 오브젝트 스토리지가 단순히 많이 저장하는 것에 초점을 맞췄다면,
HPE Alletra MP X10K는 여기에 압도적인 속도와 안정성을 더했습니다!
핵심 수치로 먼저 보는 X10K
▶️경쟁사 대비 단일 버킷 성능 150배
▶️ 일반 S3 대비 대용량 읽기 속도 2배
▶️ 최대 데이터 절감률 60:1
▶️ AI 응답 속도 최대 20배 향상 (KV 캐시 오프로딩 시)
오브젝트 스토리지, 왜 지금인가요?
스토리지에는 크게 두 가지가 있습니다.
- 파일 스토리지(NAS): 파일을 열고 수정하는 작업에 강합니다.
- 오브젝트 스토리지: 수백 명이 동시에 대량 데이터를 읽어야 하는 AI·분석·백업 환경에 최적입니다.
최근 대세는 정형·비정형 데이터를 한 곳에 쌓고 AI 쿼리까지 한 번에 처리하는 Data Lakehouse 구조인데요.
이 구조가 제대로 돌아가려면 고성능 S3 스토리지가 필수입니다.
그리고 HPE Alletra MP X10K가 딱 그 자리를 채우는 거죠!
X10K, 뭐가 다른가요? 3가지 핵심 강점!
⚡ 성능 — 동시 접속 500명에서도 꺾이지 않는다
경쟁사 대비 단일 버킷 성능이 최대 150배 차이 나고,
GPU 수십 대가 동시에 데이터를 끌어가는 AI 학습 환경에서도 성능이 유지됩니다.
여기에 NVIDIA와 공동 개발한 RDMA 기술이 더해집니다.
CPU를 거치지 않고 GPU 메모리와 스토리지가 직접 통신하는 방식으로, 대용량 읽기 기준 일반 S3 대비 2배 빠릅니다.
그리고 용량을 늘려도 성능이 그대로 유지되는 Scale-out 구조도 강점이죠.
* RDMA(Remote Direct Memory Access) : RDMA는 CPU를 우회해서 메모리에 직접 접근하는 네트워크 기술, NVIDIA의 GPUDirect RDMA는 이를 GPU 메모리까지 확장해서 AI 학습 시 GPU 간 통신 병목을 크게 줄여주는 기술임
🛡️ 내구성 — 디스크 3개가 동시에 나가도 데이터는 안전하다
일반 RAID 6는 디스크 2개 장애까지만 버티지만, X10K의 Triple Parity는 3개까지 커버합니다.
페타바이트급 환경일수록 이 차이가 크게 느껴지는데, Zero Data Loss 기반 보호 덕분에 어떤 상황에서도 데이터를 잃지 않습니다.
⚙️ 관리 — Load Balancer 없이도 알아서 돌아간다
DSP(Data Services Partition) 아키텍처가 데이터를 자동으로 분산 처리합니다.
노드에 장애가 생기면 수 초 내 자동 재배치되고, L4 Load Balancer 없이도 무중단 운영이 가능합니다.
Cloud Console 통합 운영, 실시간 장애 감지, 직관적인 복구 프로세스까지 갖춰 운영팀 부담도 한결 줄어듭니다.
HPE Alletra Storage MP X10000 브로셔
업계 최초 NVIDIA 공인 오브젝트 스토리지
X10K는 단순한 마케팅 문구가 아닙니다.
업계 최초로 NVIDIA가 공식 인증한 오브젝트 스토리지입니다!
NVIDIA GPU와 X10K가 DASE 아키텍처 기반으로 연결되어,
Raw 데이터가 AI 애플리케이션에 바로 사용 가능한 형태로 자동 변환되는 파이프라인을 공식 지원하죠.
데이터 보강 → 분류 → 임베딩 → 라이프사이클 관리 → 유사도 검색 순서로 처리되어 RAG, 대시보드, 분석 툴에 바로 연결됩니다.
GPU 서버를 도입하는 고객사라면,
"NVIDIA 공인 스토리지와 함께 써야 진짜 AI 인프라" 라는 메시지로 어필해보세요.
이런 고객에게 제안하세요
국내 오브젝트 스토리지 수요의 약 55%가 X10K의 주력 시장으로 생각됩니다.
AI·데이터 분석과 고속 백업을 중심으로 타깃을 잡으세요.
CASE 01 · Data Lakehouse — 데이터 분석 환경 구축
Spark, Trino, Starburst 등 분석 툴을 Iceberg·Delta Lake 기반으로 운영하는 고객입니다.
고성능 S3가 전체 쿼리 속도를 결정하는 구조라, X10K가 직접적인 성능 개선으로 이어집니다.
CASE 02 · Agent AI — AI 인프라 고도화
PyTorch·TensorFlow로 모델 학습, Milvus로 RAG 시스템 운영 중인 고객입니다.
KV 캐시를 X10K에 오프로딩하면 AI 응답 속도 최대 20배 향상됩니다.
CASE 03 · 고속 백업 — 백업 현대화
최대 1.2PB/시간, 기존 대비 9배 빠른 백업이 가능합니다.
Commvault·Veeam·NetBackup과 연동되며, 데이터 절감률은 60:1까지 달성할 수 있습니다.
CASE 04 · Instant RAG — AI 검색 빠른 구축
코드 없이 RAG 기반 챗봇·문서 검색을 구축할 수 있습니다.
자체 SDK로 메타데이터를 자동 추출해 개발 기간도 단축됩니다.
⚠️ X10K는 저가 아카이빙·장기보관보다 고성능 Data Lakehouse, AI, 고속 백업 포지션입니다.
고객의 실제 애플리케이션 환경을 먼저 파악하고 제안하시면 좋습니다.
여기까지 HPE Alletra MP X10000에 대해 소개해드렸습니다.
좀더 자세한 내용이 궁금하시다면,
디케이앤유를 통해 문의 주시거나!
아래의 HPE 공식 사이트를 참고하셔도 좋을 것 같습니다.
HPE Alletra Storage MP X10000 보러가기
요즘 가장 많이 듣는 고객 고민 두 가지,
"AI를 하고 싶은데 어디서부터 시작하죠?"
"GPU를 샀는데 학습이 왜 느리죠?"
두 질문 모두 답의 절반은 스토리지에 있습니다.
AI 성능은 결국 데이터에서 결정됩니다!
GPU 서버 도입을 검토 중인 고객사가 있다면, 스토리지까지 함께 제안해보세요.
HPE 제품 견적/기술 문의는 DKNYOU 파트너 포털 Q&A로 편하게 남겨주세요!
디케이앤유 문의하기
요즘 고객사들, 너나 할 것 없이 AI 도입 이야기를 꺼내죠.
GPU 서버는 사야 하는데 데이터는 어디에 어떻게 쌓아야 할지 막막하다는 분들이 많습니다.
사실 AI 인프라에서 잘 보이지 않는 병목 중 하나가 바로 스토리지인데요.
HPE Alletra MP X10000(이하 X10K)는 그 고민을 정면으로 해결하는 차세대 오브젝트 스토리지입니다.
기존 오브젝트 스토리지가 단순히 많이 저장하는 것에 초점을 맞췄다면,
HPE Alletra MP X10K는 여기에 압도적인 속도와 안정성을 더했습니다!
핵심 수치로 먼저 보는 X10K
▶️경쟁사 대비 단일 버킷 성능 150배
▶️ 일반 S3 대비 대용량 읽기 속도 2배
▶️ 최대 데이터 절감률 60:1
▶️ AI 응답 속도 최대 20배 향상 (KV 캐시 오프로딩 시)
오브젝트 스토리지, 왜 지금인가요?
스토리지에는 크게 두 가지가 있습니다.
최근 대세는 정형·비정형 데이터를 한 곳에 쌓고 AI 쿼리까지 한 번에 처리하는 Data Lakehouse 구조인데요.
이 구조가 제대로 돌아가려면 고성능 S3 스토리지가 필수입니다.
그리고 HPE Alletra MP X10K가 딱 그 자리를 채우는 거죠!
X10K, 뭐가 다른가요? 3가지 핵심 강점!
⚡ 성능 — 동시 접속 500명에서도 꺾이지 않는다
경쟁사 대비 단일 버킷 성능이 최대 150배 차이 나고,
GPU 수십 대가 동시에 데이터를 끌어가는 AI 학습 환경에서도 성능이 유지됩니다.
여기에 NVIDIA와 공동 개발한 RDMA 기술이 더해집니다.
CPU를 거치지 않고 GPU 메모리와 스토리지가 직접 통신하는 방식으로, 대용량 읽기 기준 일반 S3 대비 2배 빠릅니다.
그리고 용량을 늘려도 성능이 그대로 유지되는 Scale-out 구조도 강점이죠.
* RDMA(Remote Direct Memory Access) : RDMA는 CPU를 우회해서 메모리에 직접 접근하는 네트워크 기술, NVIDIA의 GPUDirect RDMA는 이를 GPU 메모리까지 확장해서 AI 학습 시 GPU 간 통신 병목을 크게 줄여주는 기술임
🛡️ 내구성 — 디스크 3개가 동시에 나가도 데이터는 안전하다
일반 RAID 6는 디스크 2개 장애까지만 버티지만, X10K의 Triple Parity는 3개까지 커버합니다.
페타바이트급 환경일수록 이 차이가 크게 느껴지는데, Zero Data Loss 기반 보호 덕분에 어떤 상황에서도 데이터를 잃지 않습니다.
⚙️ 관리 — Load Balancer 없이도 알아서 돌아간다
DSP(Data Services Partition) 아키텍처가 데이터를 자동으로 분산 처리합니다.
노드에 장애가 생기면 수 초 내 자동 재배치되고, L4 Load Balancer 없이도 무중단 운영이 가능합니다.
Cloud Console 통합 운영, 실시간 장애 감지, 직관적인 복구 프로세스까지 갖춰 운영팀 부담도 한결 줄어듭니다.
HPE Alletra Storage MP X10000 브로셔
업계 최초 NVIDIA 공인 오브젝트 스토리지
X10K는 단순한 마케팅 문구가 아닙니다.
업계 최초로 NVIDIA가 공식 인증한 오브젝트 스토리지입니다!
NVIDIA GPU와 X10K가 DASE 아키텍처 기반으로 연결되어,
Raw 데이터가 AI 애플리케이션에 바로 사용 가능한 형태로 자동 변환되는 파이프라인을 공식 지원하죠.
데이터 보강 → 분류 → 임베딩 → 라이프사이클 관리 → 유사도 검색 순서로 처리되어 RAG, 대시보드, 분석 툴에 바로 연결됩니다.
이런 고객에게 제안하세요
국내 오브젝트 스토리지 수요의 약 55%가 X10K의 주력 시장으로 생각됩니다.
AI·데이터 분석과 고속 백업을 중심으로 타깃을 잡으세요.
CASE 01 · Data Lakehouse — 데이터 분석 환경 구축
Spark, Trino, Starburst 등 분석 툴을 Iceberg·Delta Lake 기반으로 운영하는 고객입니다.
고성능 S3가 전체 쿼리 속도를 결정하는 구조라, X10K가 직접적인 성능 개선으로 이어집니다.
CASE 02 · Agent AI — AI 인프라 고도화
PyTorch·TensorFlow로 모델 학습, Milvus로 RAG 시스템 운영 중인 고객입니다.
KV 캐시를 X10K에 오프로딩하면 AI 응답 속도 최대 20배 향상됩니다.
CASE 03 · 고속 백업 — 백업 현대화
최대 1.2PB/시간, 기존 대비 9배 빠른 백업이 가능합니다.
Commvault·Veeam·NetBackup과 연동되며, 데이터 절감률은 60:1까지 달성할 수 있습니다.
CASE 04 · Instant RAG — AI 검색 빠른 구축
코드 없이 RAG 기반 챗봇·문서 검색을 구축할 수 있습니다.
자체 SDK로 메타데이터를 자동 추출해 개발 기간도 단축됩니다.
여기까지 HPE Alletra MP X10000에 대해 소개해드렸습니다.
좀더 자세한 내용이 궁금하시다면,
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아래의 HPE 공식 사이트를 참고하셔도 좋을 것 같습니다.
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요즘 가장 많이 듣는 고객 고민 두 가지,
"AI를 하고 싶은데 어디서부터 시작하죠?"
"GPU를 샀는데 학습이 왜 느리죠?"
두 질문 모두 답의 절반은 스토리지에 있습니다.
AI 성능은 결국 데이터에서 결정됩니다!
GPU 서버 도입을 검토 중인 고객사가 있다면, 스토리지까지 함께 제안해보세요.
HPE 제품 견적/기술 문의는 DKNYOU 파트너 포털 Q&A로 편하게 남겨주세요!
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