자율주행 연구 데이터 장기 보관하고 신속하게 활용, IBM 스트라드비젼의 대규모 자율주행 데이터 관리 혁신 지원

자율주행차량용 인공지능(AI) 비전 인식 기술 기업 스트라드비젼(STRADVISION)이 급증하는 자율주행 연구 데이터를 장기 보관하고 신속하게 활용하기 위한 핵심 인프라로 IBM의 차세대 테이프 스토리지 ‘IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리(IBM Diamondback Tape Library)’를 포함한 ‘IBM 스토리지 딥 아카이브(IBM Storage Deep Archive)’를 도입했다. 

스트라드비젼은 기존 클라우드 환경에서 발생하던 복구 지연과 비용 부담 문제를 해소하고자, 확장성과 신속한 데이터 접근성을 동시에 제공하는 IBM 기반 아카이브 체계로 전환했다. 

스트라드비젼은 자율주행 알고리즘 고도화를 위해 대규모 영상·센서 데이터를 지속적으로 생성하고 있으며, 이 데이터는 장기간 안정적으로 보관되는 동시에 필요 시 즉시 복구돼 재학습과 검증 작업에 활용될 수 있어야 한다. 기존 클라우드 환경에서는 저장 비용은 낮았으나 데이터 복구에만 10여 시간이 넘게 소요되고 반복적 접근 시 추가 비용이 발생해 연구 일정 지연과 운영비 증가로 이어지는 한계가 있었다. 스트라드비젼은 이러한 문제를 해결하기 위해 IBM의 테이프 기반 아카이브 솔루션을 선택했다. 

이번에 구축된 IBM 스토리지 딥 아카이브 환경은 스트라드비젼이 직면한 확장성 과제를 해결하는 핵심 인프라로 자리 잡았다. 초기 10PB 용량에서 시작해 테이프 추가만으로 약 30PB까지 무중단 확장이 가능해, 데이터 증가 속도에 탄력적으로 대응할 수 있는 유연한 아키텍처를 구현했다. 또한 안정적인 쓰기 성능과 장기 보관에 적합한 내구성을 확보해 방대한 자율주행 데이터를 위한 최적의 저장 구조를 갖췄다. 

IBM 솔루션 도입은 연구팀의 작업 효율성에도 직접적인 변화를 가져왔다. 기존 클라우드 아카이브 대비 데이터 복구 속도가 대폭 향상되면서 최대 수 시간이 걸리던 복구 절차가 5분 이내로 단축됐다. 이에 따라 모델 재학습 및 검증 작업을 즉시 수행할 수 있게 돼 연구·개발 단계의 병목이 해소됐다. 또한 S3 인터페이스로 불리는 클라우드 스토리지 표준 방식을 지원해, 기존 클라우드 환경과 동일한 방식으로 데이터를 다룰 수 있어 도입 부담이 크지 않았다. 

스트라드비젼 데이터 이노베이션 센터 데이터 엔지니어링 온규호 그룹장은 “아카이빙은 결국 비용과 보관 안정성의 균형을 확보하는 것이 핵심 과제다. IBM 솔루션은 대규모 연구 데이터를 장기간 운영하는 데 필요한 안정성과 확장성을 제공해 기존 환경에서 찾기 어려웠던 효율을 확보하게 했다. 데이터 리콜 속도와 운영 비용 측면에서도 우위가 뚜렷해 아카이브 전환의 효과가 분명하게 나타나고 있다”고 말했다. 

IBM 스토리지 사업부장 윤재민 상무는 “대규모 연구 데이터를 장기간 운영하는 환경에서는 안정성과 비용 예측 가능성이 무엇보다 중요하다. 스트라드비젼의 아카이브 전환은 이러한 요구에 부합하는 IBM의 저장 인프라 역량이 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 사례다. IBM은 검증된 아카이브 기술을 바탕으로 기업들이 데이터 증가 부담을 줄이고 핵심 연구에 집중할 수 있도록 지원해 나갈 계획”이라고 밝혔다.