[더테크 이지영 기자] 자율주행 AI 비전 인식 기업 스트라드비젼이 급증하는 연구 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 IBM 테이프 기반 아카이브 인프라로 전환했다. 장기 보관과 빠른 데이터 접근성을 동시에 확보해 연구 생산성과 비용 효율을 높이기 위한 전략이다.

스트라드비젼은 IBM의 ‘IBM 스토리지 딥 아카이브(IBM Storage Deep Archive)’와 차세대 테이프 스토리지 ‘IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리’를 도입해 기존 클라우드 중심 아카이브 환경에서 발생하던 복구 지연과 비용 부담 문제를 해결했다. 자율주행 알고리즘 고도화를 위해 생성되는 대규모 영상·센서 데이터는 장기간 안정적으로 보관되면서도 필요 시 빠르게 복구돼 재학습과 검증에 활용될 수 있어야 한다.

기존 클라우드 환경에서는 데이터 저장 비용은 낮았지만 복구에 10시간 이상 소요되고 반복 접근 시 추가 비용이 발생해 연구 일정 지연과 운영비 증가가 발생했다. 이에 스트라드비젼은 장기 보관에 최적화된 테이프 기반 아카이브를 선택했다.

새롭게 구축된 아카이브 환경은 초기 10PB에서 시작해 테이프 추가만으로 최대 30PB까지 무중단 확장이 가능하다. 데이터 증가 속도에 맞춰 유연하게 확장할 수 있는 구조와 함께 안정적인 쓰기 성능과 내구성을 확보해 대규모 자율주행 데이터 저장에 최적화된 인프라를 구축했다.

연구 효율성도 크게 개선됐다. 기존 수 시간 이상 걸리던 데이터 복구 시간이 5분 이내로 단축되면서 모델 재학습과 검증을 즉시 수행할 수 있게 됐다. 또한 S3 인터페이스를 지원해 기존 클라우드 환경과 동일한 방식으로 데이터를 관리할 수 있어 도입 부담도 낮췄다.

스트라드비젼 측은 아카이브 전환을 통해 데이터 리콜 속도와 운영 비용 측면에서 뚜렷한 개선 효과를 확인했다고 밝혔다. IBM은 이번 사례가 대규모 연구 데이터를 장기간 운영하는 기업들이 데이터 증가 부담을 줄이고 핵심 연구에 집중할 수 있는 저장 인프라 전략을 보여준 사례라고 강조했다.