GPU와 고성능 객체 스토리지가 주도하는 AI 혁신
우리는 고성능 객체 스토리지입니다
대규모 AI 성능 구현
RustFS는 분산 아키텍처와 객체 스토리지 기능을 활용합니다. 모델 학습 동안 RustFS의 분산 구성은 데이터 병렬 접근과 I/O 작업을 가능하게 하여 지연을 줄이고 학습 시간을 단축합니다. RustFS의 높은 처리량은 AI 모델이 사용하는 데이터를 빠르게 검색·배포할 수 있게 하여 추론 지연을 최소화합니다. 더 중요한 점은 RustFS 성능이 100 TB에서 100 PB, 그 이상까지 선형적으로 확장된다는 것입니다. 이는 종단간 AI 워크플로를 최적화하고, 모델 개발과 서비스를 향상시키며, 더 효율적인 AI 워크로드와 빠른 응답을 제공합니다.
인공지능 생태계의 핵심
RustFS는 AI 워크로드를 위한 S3 호환 객체 스토리지의 사실상 표준입니다. 이 보편성 덕분에 AI/ML 생태계가 RustFS와 폭넓게 통합됩니다. 말로만 하지 않습니다. 선호하는 프레임워크에서 직접 확인해 보세요.
학습과 추론을 위한 스케일
기업은 AI 애플리케이션과 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 데이터를 지속적으로 수집·저장합니다. 이 데이터는 재학습을 통해 정확도를 높이는 데 사용됩니다. RustFS의 확장성은 스토리지 용량을 수요에 맞춰 확장할 수 있게 하여, 원활한 데이터 접근과 고성능 컴퓨팅을 보장합니다. 이는 AI/ML 애플리케이션의 성공에 필수적입니다.
탄력적인(내결함성) AI 스토리지
RustFS는 대규모 데이터(학습 데이터셋, 모델, 중간 결과 포함)를 내결함성 방식으로 저장할 수 있게 합니다. 이러한 탄력성은 하드웨어 장애나 시스템 중단 시에도 데이터를 항상 접근 가능하게 하므로 AI/ML에 매우 중요합니다. RustFS의 분산 아키텍처와 복제 기능 덕분에 AI/ML 파이프라인은 중단 없이 실행되며 정확한 인사이트와 예측을 제공하여 AI 기반 애플리케이션의 전반적 신뢰성을 높입니다.
AI 워크로드를 위한 신뢰할 수 있는(Always On) 스토리지
RustFS의 액티브-액티브 복제 기능은 지리적으로 분산된 여러 클러스터에 걸친 동시 접근을 지원합니다. 이는 데이터 가용성과 성능을 향상시켜 AI/ML에 특히 유리합니다. 글로벌 협업과 낮은 지연의 데이터 접근이 필요한 AI/ML 워크로드는 가장 가까운 클러스터에서 데이터를 읽을 수 있어 지연을 줄일 수 있습니다. 또한 장애 조치 기능을 통해 클러스터 장애 상황에서도 데이터에 대한 중단 없는 접근을 제공합니다.
대규모 언어 모델(LLM)을 위한 스토리지 솔루션
RustFS는 LLM이 요구하는 방대한 데이터를 위한 신뢰할 수 있고 확장 가능한 스토리지 솔루션으로, LLM과 매끄럽게 통합됩니다. 조직은 RustFS를 사용해 사전학습된 LLM, 미세조정 데이터셋 및 기타 아티팩트를 저장할 수 있습니다. 이는 학습과 서빙 단계에서 데이터 접근과 검색을 용이하게 합니다. RustFS의 분산 특성은 병렬 데이터 접근을 가능하게 하여 전송 병목을 줄이고 LLM 학습과 추론을 가속화합니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 위한 컨텍스트 스토리지
RustFS는 RAG와 관련 데이터의 고성능 객체 스토리지 백엔드로 사용할 수 있습니다. RAG 구성에서 RustFS는 도메인 특화 응답 생성을 위해 LLM이 참조하는 코퍼스를 저장합니다. AI 지원 애플리케이션은 이 코퍼스에 접근하여 문맥에 더 적합하고 정확한 자연어 응답을 생성할 수 있으며, 생성 콘텐츠의 전반적 품질을 향상합니다.
클라우드 운영 모델 — S3에서 시작
RustFS는 컨테이너화, 오케스트레이션, 자동화, API, S3 호환성을 중심으로 한 클라우드 운영 모델을 채택합니다. 이는 여러 클라우드에 걸친 데이터 저장·접근을 단일 인터페이스로 제공하게 합니다. 대부분의 AI/ML 프레임워크와 애플리케이션이 S3 API를 기준으로 설계되어 있어, 업계 최고 수준의 호환성은 필수입니다. 수십억 회 이상의 Docker pull 기록은 RustFS 호환성이 광범위한 개발자·애플리케이션에 의해 검증되었음을 보여줍니다.
엣지 AI 스토리지
엣지 환경에서는 네트워크 지연, 데이터 손실, 소프트웨어 비대화가 성능을 저하시킬 수 있습니다. RustFS는 세계 최고 수준의 속도를 갖춘 객체 스토리지로, 100 MB 미만의 바이너리 크기로 어떤 하드웨어에도 배포할 수 있습니다. 또한 Bucket Notifications 및 Object Lambda 같은 기능은 새로운 시스템에 데이터를 도입하자마자 즉시 추론을 수행할 수 있는 시스템 구축을 쉽게 합니다. 고고도 드론의 온보드 객체 감지부터 자율주행 차량의 교통 궤적 예측까지, RustFS의 AI 스토리지는 미션 크리티컬 애플리케이션이 데이터를 빠르고 단순하며 내결함성 있게 저장·활용하도록 지원합니다.
AI/ML 워크로드를 위한 수명 주기 관리
현대적인 AI/ML 워크로드에는 정교한 수명 주기 관리가 필요합니다. RustFS의 수명 주기 관리 기능은 데이터 관리 작업을 자동화하고 저장 효율을 최적화하며 운영 오버헤드를 줄입니다. 수명 주기 정책을 통해 자주 접근되지 않는 AI 데이터를 비용이 더 낮은 스토리지 계층으로 자동 이동시켜 중요한 워크로드를 위해 리소스를 확보할 수 있습니다. 또한 보존 및 삭제 정책을 통해 규제 준수를 지원합니다.
AI/ML 파이프라인을 위한 객체 보존
많은 AI/ML 워크로드는 데이터의 불변성과 변경 시점의 통제에 의존합니다. 고급 객체 보존 기능은 시간 경과에 따른 데이터의 무결성과 컴플라이언스를 보장합니다. 보존 정책을 통해 모델과 데이터셋의 일관성을 유지하고, 실수 또는 무단 삭제/수정을 방지할 수 있습니다. 이는 데이터 거버넌스, 규제 준수 및 실험 재현성을 위해 중요합니다.
핵심 AI 데이터셋 보호
RustFS는 다양한 보호 기능을 제공합니다. 이레이저 코딩과 사이트 간 복제를 통해 하드웨어 오류나 데이터 손상으로부터冗長성과 내결함성을 보장합니다. 또한 저장 및 전송 중 데이터 암호화를 지원하여 무단 접근으로부터 데이터를 보호합니다. IAM(Identity and Access Management) 지원으로 세분화된 접근 제어를 제공하여, 권한 있는 사용자 또는 애플리케이션만 데이터에 접근·수정할 수 있게 합니다.