기업 맞춤형 DX 전략과 ESG 이행을 위한 통합 컨설팅
스마트 플랜트 고도화를 위한 디지털 전환과 환경 인허가·사후관리까지 원스톱 지원
안전·환경·보건 통합 관리 시스템을 기반으로, 데이터 분석과 리포팅을 통해
기업의 신속하고 능동적인 법규 대응과 업무 효율화를 지원하는 인프라 솔루션
제조 현장 최적화를 위한 통합 설비 관리 시스템
설계, 시공, 운영 지원과 맞춤형 정책 연계를 통해 효율적이고 지속 가능한 생산 환경을 실현
AI·빅데이터 기반의 품질 분석 및 실험실 자동화를 통해,
생산 효율성을 극대화하고 데이터 관리 최적화를 지원하는 IT 인프라 솔루션
기업 경쟁력 강화를 위한 데이터 기반 통합 분석 솔루션
업무 효율성을 극대화 할 수 있도록 통합 데이터 분석 및 솔루션 제공
디지털 전환과 환경 모니터링을 위한 스마트 클라우드 솔루션
유연한 인프라 운영과 실시간 환경 모니터링을 통해 기업의 자산 관리 최적
지능형 데이터센터 구축을 위한 고성능 AI Infra 솔루션
효율적인 운영과 지속 가능한 친환경 인프라 실현
산업자동화 및 다양한 산업군에서 증명된 네트워크 및 인프라 관리 솔루션 제공
안정적이고 신뢰할 수 있는 스마트 산업 네트워크 환경을 구축
유·무선 네트워크, 전송망, 보안 및 LTE 솔루션을 통해
자동화된 네트워크 운영과 안정적인 통신 인프라 혁신을 지원
Everything you can think and imagine is here
우리 OT 네트워크는 앞으로 몇 년간의 데이터 증가를 감당할 수 있게 설계되어 있습니까? 산업 현장의 디지털 전환은 하룻밤 사이에 일어나지 않습니다. 서서히 진행되다가 어느 순간, 한때는 충분했던 네트워크가 조용히 전체 시스템의 발목을 잡는 병목 지점으로 변해버립니다. OT 네트워크가 산업 운영의 핵심 기반으로 전환되는 과정에서는 신뢰성과 성능, 보안, 가시성 세 가지 요소를 반드시 갖춰야 합니다. 이 글에서는 가장 시급한 과제, 즉 디지털화된 OT 네트워크의 폭증하는 데이터를 감당할 신뢰성과 성능 확보 방법에 초점을 맞춥니다. 신뢰성 있고 고성능인 운영 환경을 구축하려면 네 가지 핵심 역량이 필요합니다: 백본 용량 확장 / 결정론적 네트워킹의 융합 / 이더넷 도달 범위 확장 / 고전력 엣지 커넥티비티먼저 알아두면 좋은 핵심 용어● TSN(Time-Sensitive Networking, 시간 민감형 네트워킹): 시간 임계 트래픽을 위한 전용 전송 구간을 만들어, 트래픽 부하와 무관하게 결정론적 전달을 보장하는 이더넷 표준 모음입니다. ● SPE(Single-pair Ethernet, 단선쌍 이더넷): 일반 이더넷 케이블(4쌍·8가닥)과 달리 전선 한쌍(2가닥)만으로 데이터와 전력을 함께 전송하는 산업용 이더넷 표준으로, 최대 1,000미터·10Mbps까지 지원합니다. ● Ethernet-APL(Advanced Physical Layer): 위험 지역의 공정 환경에서 사용할 수 있도록 SPE를 개선한 물리 계층으로, 최대 200미터까지 연결할 수 있습니다. ● PoE(Power over Ethernet): 데이터 케이블을 통해 전력까지 함께 공급하는 기술로, IEEE 802.3bt 표준은 포트당 최대 90W까지 지원합니다. ● QoS(Quality of Service, 서비스 품질): 트래픽 우선순위를 제어하는 메커니즘이나, TSN과 달리 결정론적 전달은 보장하지 않는 최선형 방식입니다. ● STP(Spanning Tree Protocol): 이더넷의 전통적 이중화·장애 복구 프로토콜로, 복구에 최대 30초가 걸려 OT 환경에는 한계가 있습니다.과제 1: 노후 백본 용량과 새로운 데이터 수요의 충돌현황과거 OT 네트워크는 가볍고 예측 가능한 제어 트래픽을 처리하도록 설계되었습니다.하지만 오늘날에는 머신 비전 데이터, 상태 모니터링 텔레메트리, 분석 피드까지 함께 처리해야 합니다. 특히 검사용 카메라의 비압축 원본 이미지 스트리밍이 대역폭에 가장 큰 부담을 줍니다. 여기에 센서·PLC·SCADA 트래픽까지 겹치면 노후 백본은 금세 여유 용량을 소진합니다.설계 시 고려사항1GbE·10GbE 스위치로 대역폭을 늘리는 것이 첫걸음이지만, 대역폭을 아키텍처 전반에 어떻게 분배하느냐가 더 중요합니다. 코어만 업그레이드하고 분산 계층을 그대로 두면 엣지 구간에 병목이 생깁니다.이미징·분석 워크로드는 10GbE 코어+1GbE 분산 계층 조합으로 충분하지만, 트래픽이 집중되는 구간은 10GbE가 필요할 수 있습니다. 모듈형 스위치를 활용하면 실시간 수요 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다. 이중화도 중요합니다. 전통적 STP 기반 복구는 최대 30초가 걸려 OT 환경에는 부적합하므로, 50ms 이하 복구가 가능한 산업용 링 프로토콜을 우선적으로 도입해야 합니다. 미래지향적인 백본은 속도뿐 아니라, 분산 구간 병목 방지·하드웨어 유연성·초고신뢰 이중화가 함께 뒷받침되어야 합니다.과제 2: 하나의 네트워크 위에서 뒤섞이는 OT 트래픽의 중요도 차이현황현대 생산 현장에는 마이크로초 단위 정밀도가 필요한 시간 임계 제어 데이터와, 예측 불가능한 대용량 감시·센서 데이터가 함께 흐릅니다.과거에는 망을 물리적으로 분리해 관리했지만, 고도로 디지털화된 환경에서는 배선이 복잡해지고 비용이 배가됩니다.설계 시 고려사항두 데이터를 하나의 연결로 융합하는 것이 실용적이지만, 표준 QoS는 최선형 방식이라 결정론적 보장을 제공하지 못합니다.TSN(시간 민감형 네트워킹)은 시간 인지 스케줄링으로 전용 전송 구간을 만들어 진정한 결정론적 전달을 가능하게 합니다. 다만 TSN은 여러 표준의 집합이므로, 도입 전 종단 장치·스위치 간 상호운용성 검증이 필수입니다.TSN 기술은 트래픽 부하와 무관하게 중요한 제어 데이터가 예측 가능하게 전달되도록 보장하는 결정론적 환경을 만들어 줍니다.과제 3: 현장 레벨 장치까지 이더넷 도달 범위 확장하기현황예지보전, 효율성 향상 등 디지털 전환의 이점은 매력적이지만, 많은 핵심 현장 계측기가 여전히 레거시 아날로그 루프나 저속 필드버스로 동작합니다.전체 현장 설비를 이더넷 기반으로 교체하려면 막대한 다운타임과 투자 비용이 필요해 현실적이지 않습니다.설계 시 고려사항업계는 SPE와 Ethernet-APL이라는 두 가지 상호보완적 솔루션을 개발했습니다. 두 기술 모두 전선 한쌍(2가닥)만으로 통신한다는 공통점이 있지만, 목표로 하는 적용 분야는 다릅니다. 전략적으로 배치된 정션박스에 SPE·Ethernet-APL 지원 스위치를 도입하면, 대규모 개조 없이도 현장 데이터를 이더넷으로 취합할 수 있습니다. 기존 비이더넷 배선을 레거시 4~20mA·HART 루프용으로 재활용할 수도 있습니다. 구분 SPE (단선쌍 이더넷) Ethernet-APL 용도 산업 자동화 전반의 범용 옵션 위험 지역 공정 환경 전용 최대 속도 10Mbps SPE 기반 (환경 특화) 최대 거리 1,000m 200m 특징 데이터+전력을 하나의 선 쌍으로 전송 SPE의 개선된 물리 계층 SPE와 Ethernet-APL을 활용해 이더넷을 엣지까지 확장하면, 대규모 개조나 높은 CAPEX 없이도 제어 계층과 현장 계층을 연결해 운영을 디지털화할 수 있습니다.과제 4: 인프라가 부족한 곳에서 엣지 장치에 전원 공급하기현황IP 카메라, 무선 액세스 포인트, 산업용 IoT 노드를 도입할 때 해당 위치에 전원이 이미 있을 가능성은 낮습니다.위치마다 별도 배선을 까는 것은 비용·시간이 많이 들고, 복잡한 구조물이나 실외 설비에서는 전원 계획 자체가 큰 프로젝트가 됩니다.설계 시 고려사항PoE는 이 제약을 우회하는 실용적 수단입니다. IEEE 802.3bt 고전력 PoE는 포트당 최대 90W를 데이터와 같은 케이블로 공급합니다.유의점 : 포트당 출력이 아니라 스위치의 전체 전력 예산(power budget) 기준의 산정 필요 / 환경 내구성(동작 온도·EMC)과 이중화 전원 공급장치(EPS) 연결 가능 여부 함께 점검고전력 PoE는 동일한 배선으로 전원과 데이터를 함께 공급해 전력 부족 문제를 없애고, 설치를 단순화하며 배선 비용을 절감합니다.삼박자를 완성하다: 미래지향적 네트워크의 마지막 퍼즐신뢰성 있고 고성능인 네트워크 구축은 완전한 디지털 전환을 향한 첫걸음일 뿐입니다.레거시 현장 장치를 디지털 영역으로 통합하면 공격 표면이 늘어납니다. IEC 62443-4-2 요구사항에 따른 장치 강화, 엄격한 구역 분리, 패시브 모니터링은 시작에 불과합니다.네트워크 규모가 커질수록 중앙 집중적 가시성 없이는 펌웨어 격차·링크 성능 저하·설정 드리프트가 손쓸 수 없는 시점까지 방치될 수 있습니다.결국 성능·신뢰성·보안·가시성은 하나의 통합된 기반으로 함께 갖춰져야 합니다.네트워크 설계 전 확인할 질문 체크리스트1. 코어뿐 아니라 분산 계층까지 대역폭을 재설계했습니까?코어만 업그레이드하면 엣지 구간에 병목이 생길 수 있습니다.2. 50ms 이하로 복구되는 이중화 프로토콜을 사용하고 있습니까?STP 기반 복구(최대 30초)는 OT 환경에는 느립니다.3. TSN 도입 전 장치·스위치 간 상호운용성을 검증했습니까?TSN은 단일 구현체가 아니라 여러 표준의 집합입니다.4. 레거시 현장 장치를 SPE·Ethernet-APL로 이더넷에 통합할 수 있습니까?대규모 개조 없이 기존 배선을 재활용할 수 있는지 확인해야 합니다. 5. PoE 스위치의 전체 전력 예산이 실제 장치 구성을 감당합니까?포트당 출력이 아니라 스위치 전체 예산 기준으로 산정해야 합니다.한눈에 보는 핵심 정리01. 네트워크는 이제 배경 인프라가 아니라 핵심 기반입니다.신뢰성·성능, 보안, 가시성 세 가지를 함께 갖춰야 합니다.02. 백본 확장은 코어와 분산 계층을 함께 설계해야 합니다.코어만 업그레이드하면 엣지에서 병목이 발생합니다.03. TSN·SPE·Ethernet-APL·PoE는 각각 다른 문제를 해결합니다.결정론적 전달, 현장 확장, 전원 공급이라는 서로 다른 과제에 대응하는 기술입니다.04. 성능을 높일수록 보안·가시성 부담도 커집니다.IEC 62443-4-2 기반 보안 강화와 실시간 모니터링을 함께 준비해야 합니다.FAQQ1. 우리 공장의 네트워크를 무조건 10GbE로 전면 교체해야 하나요?반드시 그렇지는 않습니다. 트래픽이 집중되는 구간만 10GbE로 강화하고, 코어와 분산 계층을 함께 설계하는 것이 핵심입니다.Q2. TSN을 도입하면 기존 QoS 설정은 필요 없어지나요?TSN은 QoS의 대체재가 아니라 상위 계층의 결정론적 해법입니다. 도입 전 장치 간 상호운용성 검증이 필요합니다.Q3. 레거시 아날로그 현장 장치를 모두 교체하지 않고도 디지털화할 수 있나요?네. SPE와 Ethernet-APL로 기존 배선을 재활용하면서 현장 데이터를 이더넷으로 취합할 수 있습니다.Q4. PoE 스위치를 도입할 때 가장 흔한 실수는 무엇인가요?포트당 출력만 보고 선정하는 것입니다. 실제로는 스위치 전체의 전력 예산이 감당 가능한 장치 수를 결정합니다.Q5. 네트워크 성능만 개선하면 보안·가시성 문제도 해결되나요?아닙니다. 레거시 장치를 통합할수록 공격 표면은 늘어나므로 보안 강화와 실시간 모니터링을 함께 병행해야 합니다.지금 우리 OT 네트워크의 백본과 분산 계층은 향후 몇 년간의 데이터 증가를 감당할 수 있게 설계되어 있습니까?성능을 끌어올리는 과정에서 보안과 가시성이라는 나머지 두 축은 함께 준비되고 있습니까?위존과 함께 백본 확장, TSN 결정론, 이더넷 필드 확장, 고전력 PoE를 하나의 아키텍처 관점에서 점검해보세요.Industrial Networking Partner, WeZON(주)위존 MOXA 영업팀위존 본사: 서울시 강남구 강남대로 308, 랜드마크타워 7층대표번호 070-5126-8703 팩스 02-2182-8399 대표이메일 moxa@wezon.com#IIoT #IndustrialNetworking #TSN #PoE #EthernetAPL #SPE #OTNetwork #DigitalTransformation 출처(Source): Moxa, "What Does it Take to Build a Network That Keeps Up With Digitalization?," Moxa Article Library, published Aug 28, 2026. 원문 링크: https://www.moxa.com/en/articles/build-a-network-that-keeps-up-with-digitalization
2026-09-11위존 AI Infrastructure Insight(AI 인프라 인사이트) 시리즈 3편입니다. 이번에는 SDS(Software-Defined Storage, 소프트웨어 정의 스토리지)를 검토할 때 자주 나오는 질문,“Ceph와 DAOS 중 무엇을 선택해야 할까?”를 중심으로 살펴봅니다.Ceph면 되는 거 아닌가요? DAOS는 언제 필요한가요? SDS(Software-Defined Storage, 소프트웨어 정의 스토리지)를 검토하다 보면 꼭 나오는 질문입니다."Ceph면 되는 거 아닌가요? DAOS는 언제 필요한가요?"핵심은 단순한 성능 비교가 아니라 두 기술의 설계 목적과 워크로드 특성의 차이에 있습니다.Ceph는 오브젝트·블록·파일을 폭넓게 지원하는 범용 분산 스토리지이고, DAOS는 NVMe와 고속 네트워크를 기반으로 대규모 병렬 I/O가 필요한 HPC·AI 환경을 겨냥한 분산 스토리지입니다.따라서 “어느 것이 더 빠른가?”보다 “우리 워크로드에는 어떤 구조가 적합한가?”를 먼저 판단해야 합니다.먼저 알아두면 좋은 핵심 용어 SDS(Software-Defined Storage, 소프트웨어 정의 스토리지): 스토리지 기능을 특정 하드웨어에 종속시키지 않고 소프트웨어 계층에서 정의·제공하는 방식 Ceph(세프): 오브젝트·블록·파일 스토리지를 하나의 플랫폼에서 통합 지원하는 오픈소스 분산 스토리지 DAOS(Distributed Asynchronous Object Storage, 분산 비동기 객체 스토리지): NVMe와 저지연 패브릭을 적극 활용해 높은 병렬 I/O 성능과 낮은 지연시간을 지향하는 오픈소스 분산 스토리지 병렬 I/O(Parallel I/O, 병렬 입출력): 여러 노드·프로세스가 동시에 스토리지에 읽고 쓰는 방식으로, HPC·대규모 AI 학습에서 스토리지 성능을 좌우하는 요소 NVMe(Non-Volatile Memory Express, 비휘발성 메모리 익스프레스): PCIe 기반 SSD의 성능을 효율적으로 활용하도록 설계된 고속 스토리지 프로토콜입니다. Ceph와 DAOS는 무엇이 다를까? Ceph — 범용성과 운영 유연성Ceph는 오브젝트·블록·파일 스토리지를 하나의 플랫폼에서 지원합니다.다양한 인터페이스와 폭넓은 오픈소스 생태계를 기반으로 클라우드·가상화·엔터프라이즈 인프라 등 여러 환경에서 활용할 수 있다는 것이 강점입니다.따라서 다양한 스토리지 서비스를 통합 운영해야 하거나 범용성과 운영 유연성이 중요한 환경에서 우선적으로 검토할 수 있습니다.DAOS — 고성능 병렬 I/ODAOS는 NVMe 기반 스토리지와 고속 네트워크를 활용하여 대규모 병렬 I/O 환경에서 높은 처리 성능과 낮은 지연시간을 지향합니다.특히 여러 연산 노드가 동시에 대량의 데이터를 읽고 쓰는 HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅)와 대규모 AI 워크로드에서 강점을 발휘하도록 설계되었습니다.따라서 스토리지 I/O 성능이 전체 워크로드 성능을 좌우하는 고성능 환경에서 검토 가치가 높습니다.비교 기준CephDAOS설계 방향범용 분산 스토리지고성능 병렬 스토리지데이터 서비스Object · Block · FileObject 기반주요 강점다양한 인터페이스와 운영 유연성높은 병렬 I/O와 낮은 지연시간 지향주요 인프라다양한 서버·스토리지 환경NVMe·고속 네트워크 환경적합한 환경클라우드·가상화·범용 엔터프라이즈 인프라HPC·대규모 AI선택 기준범용성·통합 운영I/O 성능·병렬 처리범용성과 다양한 스토리지 서비스가 중요하다면 Ceph, 대규모 병렬 I/O 성능이 중요하다면 DAOS가 주요 검토 대상이 될 수 있습니다.SDS를 선택하면 끝일까?여기서 한 가지 더 봐야 할 것이 있습니다.스토리지 소프트웨어가 빠르다고 해서 데이터가 GPU까지 자동으로 빠르게 전달되는 것은 아닙니다.AI·HPC 환경에서는 데이터가Storage → Network → Server → GPU를 거쳐 이동합니다.이 과정에서 CPU가 네트워크·스토리지 I/O 처리에 많은 자원을 사용하거나 네트워크에서 병목이 발생하면, 스토리지 자체의 성능을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다.2편에서 살펴본 DPU(Data Processing Unit, 데이터 처리 장치)가 다시 등장하는 이유도 여기에 있습니다.DPU를 활용하면 네트워크·스토리지 관련 데이터 처리의 일부를 CPU에서 분리해 Offload하고 가속하는 아키텍처를 구성할 수 있습니다. Mango BoostX 역시 NVMe-oF, TCP/IP, RoCEv2 등의 네트워크·스토리지 프로토콜 처리를 하드웨어에서 가속하는 구조를 제공합니다. 따라서 AI 스토리지를 설계할 때는 “어떤 SDS를 선택할 것인가?”와 함께 “데이터가 어떤 경로로 이동할 것인가?”까지 살펴봐야 합니다.우리 환경에는 무엇이 맞을까? Ceph와 DAOS를 검토하고 있다면 다음 질문부터 확인해보는 것이 좋습니다.1. 어떤 워크로드를 처리하는가? 범용 엔터프라이즈 환경인지, HPC·대규모 AI 학습처럼 I/O 집약적인 환경인지 확인합니다.2. 어떤 스토리지 서비스를 필요로 하는가? Object·Block·File을 함께 운영해야 하는지, 고성능 Object Storage (오브젝트 스토리지)가 핵심인지 확인합니다.3. 어떤 인프라를 갖추고 있는가? NVMe와 고속 네트워크를 비롯한 고성능 스토리지 인프라를 활용할 수 있는지 살펴봅니다.4. 얼마나 많은 노드가 동시에 데이터에 접근하는가? 동시 I/O가 증가할수록 스토리지 자체뿐 아니라 네트워크와 데이터 경로의 영향도 커집니다.5. 스토리지에서 GPU까지 데이터 경로도 최적화되어 있는가? CPU 부담과 네트워크 병목까지 함께 확인해야 실제 워크로드 성능을 판단할 수 있습니다.한눈에 보는 핵심 정리 01. Ceph와 DAOS는 단순한 성능 순위로 비교할 대상이 아닙니다.Ceph는 범용성과 다양한 스토리지 서비스 제공에, DAOS는 고성능 병렬 I/O에 각각 다른 설계 방향을 가지고 있습니다.02. 선택 기준은 워크로드입니다.범용 엔터프라이즈·클라우드 환경과 HPC·대규모 AI 환경은 요구하는 스토리지 구조가 다릅니다.03. SDS 선택만으로 전체 성능이 결정되지는 않습니다.스토리지에서 네트워크를 거쳐 연산 노드와 GPU까지 데이터가 이동하는 전체 경로도 함께 고려해야 합니다.04. 결국 질문은 이것입니다.“무엇이 더 좋은가?”가 아니라“우리 워크로드에는 무엇이 맞는가?”FAQQ1. Ceph와 DAOS 중 어느 것이 더 빠른가요?단순한 성능 우열로 비교하기는 어렵습니다. 두 기술은 설계 목적과 최적화 대상이 다르며, 실제 성능 역시 하드웨어·네트워크·워크로드·구성 방식에 따라 달라집니다.Q2. Ceph는 어떤 환경에 적합한가요?Object·Block·File 등 다양한 스토리지 서비스를 하나의 플랫폼에서 제공해야 하거나, 클라우드·가상화·범용 엔터프라이즈 인프라처럼 운영 유연성이 중요한 환경에서 검토하기 좋습니다.Q3. DAOS는 언제 검토하면 좋을까요?HPC나 대규모 AI처럼 여러 연산 노드가 동시에 대량의 데이터를 처리하고, 스토리지 I/O 성능이 전체 워크로드 성능에 큰 영향을 미치는 환경에서 검토 가치가 높습니다.Q4. SDS만 바꾸면 AI 스토리지 성능이 좋아지나요?반드시 그렇지는 않습니다. 스토리지 자체뿐 아니라 네트워크 대역폭, CPU 처리 부담, I/O 경로 등 전체 데이터 경로를 함께 살펴봐야 합니다.Q5. DPU는 SDS와 어떤 관계가 있나요?Ceph·DAOS가 데이터를 저장하고 제공하는 스토리지 소프트웨어라면, DPU는 네트워크·스토리지 데이터 경로의 일부 처리를 오프로드하고 가속하는 데 활용할 수 있습니다. 즉 서로 대체하는 기술이 아니라 서로 다른 계층에서 인프라를 구성하는 기술입니다.SDS 검토는 대개 "Ceph냐 DAOS냐"에서 시작하지만, 그 질문만으로는 스토리지 성능이 결정되지 않습니다.Ceph와 DAOS는 선택의 문제이고, 그 선택을 실제 성능으로 연결하는 것은 데이터 경로 설계의 문제입니다. 같은 SDS라도 CPU 부담과 네트워크 병목을 얼마나 줄이느냐에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문입니다.위존은 단순히 SDS 소프트웨어를 비교하는 데 그치지 않고, DPU 기반 스토리지 가속까지 포함한 아키텍처 관점에서 고객의 워크로드에 맞는 스토리지 구성을 함께 검토합니다.지금 검토 중인 SDS는 우리 워크로드의 출발점과 맞습니까?그리고 그 선택이 실제 성능으로 이어질 데이터 경로는 준비되어 있습니까?위존과 함께 SDS 선택과 스토리지 경로 가속을 하나의 아키텍처 관점에서 점검해보세요.AI Infrastructure Optimization Partner, WeZON㈜위존 AI 인프라 운영팀T. 02-555-7033 F. 02-555-7010 E. info@wezon.co.kr#AIInfrastructure #SDS #Ceph #DAOS #DPU #StorageAcceleration #AIStorage #HPC #DistributedStorage
2026-09-02위존 AI Infrastructure Insight (AI 인프라 인사이트) 시리즈 2편입니다. GPU가 아무리 빨라도, 데이터가 제때 도착하지 않으면 기다릴 수밖에 없습니다. 이번 편에서는 GPU의 데이터 병목이 어디에서 발생하는지, 그리고 GPUDirect Storage (GPU 다이렉트 스토리지), RDMA/RoCE와 DPU (Data Processing Unit, 데이터 처리 장치)가 이 문제를 어떻게 해결하는지 쉽게 풀어봅니다. AI 인프라를 설계하다 보면 자주 마주치는 질문이 있습니다. “GPU는 충분히 좋은데, 왜 기대한 만큼 성능이 나오지 않을까?” 원인은 GPU 자체가 아니라 스토리지에서 GPU까지 데이터를 전달하는 경로에 있을 수 있습니다. 대규모 AI 학습이나 HPC (High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 환경에서는 GPU의 연산 성능이 높아지는 만큼 처리해야 할 데이터도 빠르게 증가합니다. 이때 스토리지와 네트워크의 데이터 공급 속도가 GPU의 처리 속도를 따라가지 못하면, GPU가 연산할 데이터를 기다리는 I/O Bottleneck (입출력 병목)이 발생할 수 있습니다. 즉, 고성능 GPU를 제대로 활용하려면 GPU 사양뿐 아니라 Storage → Network → GPU 로 이어지는 전체 데이터 경로를 함께 봐야 합니다. 01. GPU는 왜 데이터를 기다릴까? 기존 데이터 전송 구조에서는 스토리지에서 읽어온 데이터가 CPU와 시스템 메모리를 거쳐 GPU로 전달됩니다. 기존 데이터 경로 Storage → CPU/System Memory → GPU 데이터 규모와 처리량이 증가할수록 CPU가 처리해야 하는 데이터 복사와 I/O 작업도 함께 증가합니다. CPU가 데이터 이동에 많은 자원을 사용하고 GPU에 필요한 데이터 공급이 늦어지면, GPU 자체의 연산 성능이 충분하더라도 전체 시스템의 처리 성능은 떨어질 수 있습니다. 쉽게 말하면, GPU가 느린 것이 아니라 GPU까지 데이터가 도착하는 과정이 느린 것입니다. 고성능 GPU에 투자한 만큼 실제 성능을 활용하려면 GPU 자체뿐 아니라 데이터를 공급하는 구조까지 최적화해야 하는 이유입니다. 02. GPUDirect Storage는 무엇을 바꿀까? 이러한 데이터 경로를 개선하기 위한 기술이 **GPUDirect Storage, GDS (GPU 다이렉트 스토리지)**입니다. 기존 구조에서는 스토리지의 데이터가 CPU 시스템 메모리를 거쳐 GPU로 이동하면서 추가적인 데이터 복사가 발생합니다. GPUDirect Storage는 이러한 불필요한 데이터 복사를 줄여 스토리지와 GPU 메모리 사이에 보다 직접적인 데이터 경로를 구성합니다. 기존 방식 Storage → CPU/System Memory → GPU GPUDirect Storage 적용 Storage → GPU Memory 경로가 단순해지면 CPU의 I/O 처리 부담을 줄이고 GPU에 데이터를 보다 효율적으로 공급할 수 있습니다. 그런데 AI 인프라의 규모가 커지면 또 하나의 문제가 생깁니다. 스토리지가 네트워크 너머에 있다면? 대규모 AI·HPC 환경에서는 여러 GPU 서버가 별도의 고성능 스토리지를 공유하는 구조가 많이 사용됩니다. 이 경우 데이터가 이동하는 경로에 **Network (네트워크)**가 추가됩니다. Remote Storage → Network → GPU 따라서 스토리지의 속도만 빠르게 만드는 것으로는 충분하지 않습니다. 네트워크를 통해서도 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 전달할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 기술이 RDMA, RoCE, NVMe-oF입니다. 03. RDMA·RoCE·NVMe-oF는 어떤 역할을 할까? 용어는 어렵지만 각각의 역할을 데이터가 이동하는 과정으로 보면 이해하기 쉽습니다. RDMA — CPU 부담을 줄이는 고속 데이터 전송 RDMA (Remote Direct Memory Access, 원격 직접 메모리 접근)는 CPU의 개입을 최소화하면서 원격 시스템의 메모리에 데이터를 직접 전달할 수 있도록 하는 기술입니다. 데이터를 전송할 때 CPU가 지속적으로 관여하는 부담을 줄여 서버 간 고속 데이터 전송에 활용됩니다. RoCE — RDMA를 Ethernet 환경에서 RoCE (RDMA over Converged Ethernet, 이더넷 기반 RDMA)는 RDMA 통신을 Ethernet (이더넷) 네트워크에서 구현할 수 있도록 하는 방식입니다. 즉, Ethernet 기반의 네트워크에서도 RDMA를 활용한 고속·저지연 데이터 전송 환경을 구성할 수 있습니다. NVMe-oF — 원격 스토리지까지 빠르게 NVMe-oF (NVMe over Fabrics, 패브릭 기반 NVMe)는 네트워크를 통해 원격 NVMe 스토리지에 고속으로 접근할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. 쉽게 말하면 네트워크 너머에 있는 고속 스토리지를 효율적으로 사용할 수 있도록 연결하는 기술입니다. 이러한 기술을 활용하면 GPU 서버와 원격 스토리지 사이에서도 보다 효율적인 고속 데이터 경로를 구성할 수 있습니다. 하지만 데이터 전송량이 증가할수록 CPU가 처리해야 하는 네트워크·스토리지 작업도 증가합니다. 바로 이 지점에서 DPU가 필요해집니다. 04. 그렇다면 DPU는 왜 필요할까? GPU에 데이터를 더 빠르게 공급하려면 네트워크와 스토리지도 더 많은 데이터를 처리해야 합니다. 문제는 이 과정까지 CPU가 담당하면 정작 CPU가 애플리케이션 연산보다 데이터 이동과 I/O 처리에 많은 자원을 사용하게 된다는 것입니다. DPU는 이 부담을 CPU에서 덜어냅니다. DPU (Data Processing Unit, 데이터 처리 장치)는 네트워크·스토리지·보안과 같은 인프라 처리를 CPU에서 분리해 전담하고 가속하는 프로세서입니다. 위존이 제공하는 Mango BoostX™ DPU는 네트워크·스토리지·보안 등의 인프라 워크로드를 CPU에서 오프로드하고, NVMe-oF, TCP/IP, RoCEv2 등의 데이터 처리를 전용 하드웨어에서 가속합니다. 이를 통해 CPU와 GPU는 본연의 연산에 더 집중하고, 데이터는 보다 효율적인 경로로 이동할 수 있습니다. Mango BoostX™는 최대 400Gb/s Ethernet (이더넷) 연결을 지원하며, NVMe/RoCEv2, NVMe/TCP 등의 고속 스토리지 연결을 지원합니다. 또한 표준 PCIe와 Ethernet을 기반으로 기존 시스템 및 표준 프로토콜과의 연동을 고려한 구조를 제공합니다. 결국 DPU의 역할을 한 문장으로 정리하면,GPU를 더 빠르게 만드는 것이 아니라,GPU가 기다리지 않도록 데이터가 가는 길을 빠르게 만드는 것 이것이 Mango BoostX™ DPU가 AI 인프라에서 담당하는 역할입니다. 05. 기존 구조와 무엇이 달라질까? GPU 성능을 제대로 활용하려면 개별 장비의 성능보다 데이터가 이동하는 전체 구조를 살펴볼 필요가 있습니다. 구분 기존 CPU 중심 구조 GDS + DPU 기반 구조 데이터 이동 CPU/System Memory 경유 보다 직접적인 GPU 데이터 경로 구성 CPU 역할 애플리케이션 + I/O 처리 애플리케이션 연산에 보다 집중 네트워크·스토리지 처리 CPU에서 처리 DPU로 오프로드·가속 원격 스토리지 연결 네트워크 I/O 영향 증가 RDMA/RoCE·NVMe-oF 기반 고속 연결 인프라 설계 관점 개별 장비 성능 중심 Storage–Network–GPU 전체 경로 최적화 여기서 중요한 것은 DPU 하나를 추가하는 것 자체가 목적이 아니라는 점입니다. GPU와 스토리지 사이에서 발생하는 데이터 이동과 네트워크·스토리지 처리를 효율화하여 GPU가 연산에 집중할 수 있는 데이터 공급 구조를 만드는 것이 핵심입니다. 06. 우리 AI 인프라에도 DPU가 필요할까? DPU의 효과는 현재 운영하고 있는 워크로드와 인프라 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 제품 도입부터 결정하기보다 현재 GPU 인프라에서 실제 병목이 어디에서 발생하고 있는지 확인하는 것이 먼저입니다. 특히 다음과 같은 환경이라면 DPU 기반 데이터 경로 최적화를 검토할 수 있습니다. ● 대규모 AI 학습·HPC 환경: 처리해야 할 데이터 I/O가 많아 GPU가 지속적으로 대용량 데이터를 요구하는 경우● 원격 공유 스토리지 환경: 여러 GPU 서버가 네트워크를 통해 하나의 고성능 스토리지를 공유하는 경우● 데이터 로딩 대기 시간이 긴 환경: GPU 연산 과정에서 데이터 로딩이나 I/O 대기 시간이 반복적으로 발생하는 경우● CPU의 I/O 처리 부담이 높은 환경: 네트워크·스토리지 처리로 CPU 자원이 지속적으로 사용되는 경우● Scale-Out (수평 확장)이 필요한 환경: 향후 GPU 서버와 스토리지 노드를 지속적으로 확장해야 하는 경우 따라서 DPU 도입을 검토할 때 가장 먼저 확인해야 할 질문은 간단합니다. “DPU를 도입해야 할까?”보다 “현재 GPU가 기다리고 있는 구간은 어디일까?” 병목의 위치를 정확하게 알아야 적합한 인프라 최적화 방법도 결정할 수 있습니다. 한눈에 보는 핵심 정리 ① GPU가 기다리는 이유 - GPU 자체가 아니라 스토리지에서 GPU까지 데이터를 공급하는 과정에서 I/O Bottleneck (입출력 병목)이 발생할 수 있습니다.② GPUDirect Storage의 역할 - CPU 시스템 메모리를 경유하는 불필요한 데이터 복사를 줄여 스토리지와 GPU 사이의 데이터 경로를 효율화합니다.③ RDMA·RoCE·NVMe-oF의 역할 - 스토리지가 네트워크 너머에 있는 환경에서 고속 데이터 전송과 원격 스토리지 접근을 지원합니다.④ DPU의 역할 - 네트워크·스토리지 등의 인프라 처리를 CPU에서 분리하여 오프로드하고 가속합니다. 결국, Storage → Network → DPU → GPU 전체 데이터 경로가 함께 최적화되어야 고성능 GPU도 제 성능을 발휘할 수 있습니다. FAQ Q1. DPU를 도입하면 GPU 인프라에서 무엇이 달라지나요? DPU는 네트워크·스토리지 등의 데이터 처리를 CPU에서 분리해 전담하고 가속합니다. 이를 통해 CPU와 GPU가 본연의 연산에 더 집중할 수 있고, 스토리지에서 GPU까지 데이터를 공급하는 전체 경로를 보다 효율적으로 구성할 수 있습니다. Q2. GPUDirect Storage와 DPU를 함께 활용하면 어떤 장점이 있나요? GPUDirect Storage는 스토리지와 GPU 메모리 사이에서 CPU 시스템 메모리를 경유하는 불필요한 데이터 복사를 줄여 보다 직접적인 데이터 경로를 구성합니다. 여기에 DPU를 활용하면 네트워크·스토리지 I/O 처리를 CPU에서 분리할 수 있어 GPU에 데이터를 공급하는 과정에서 발생하는 CPU 부담과 데이터 병목을 줄이는 데 도움이 됩니다. Q3. 원격 스토리지 환경에서는 RDMA·RoCE·NVMe-oF가 왜 중요한가요? 여러 GPU 서버가 네트워크 너머의 스토리지를 공유한다면 스토리지 자체의 속도뿐 아니라 네트워크를 통해 데이터를 얼마나 빠르게 전달하느냐도 중요합니다. RDMA·RoCE는 고속·저지연 데이터 전송을 지원하고, NVMe-oF는 원격 NVMe 스토리지에 고속으로 접근할 수 있도록 해 GPU와 원격 스토리지 사이의 효율적인 데이터 경로 구성을 지원합니다. Q4. Mango BoostX™ DPU는 AI 인프라에서 어떤 역할을 하나요? Mango BoostX™는 네트워킹·스토리지·보안 등의 인프라 워크로드를 CPU에서 오프로드하고, NVMe-oF, TCP/IP, RoCEv2 등의 데이터 처리를 전용 하드웨어에서 가속합니다. 이를 통해 CPU의 인프라 처리 부담을 줄이고 GPU에 데이터를 효율적으로 공급할 수 있는 고성능 데이터 경로 구축을 지원합니다. Q5. 어떤 AI 인프라에서 DPU 도입을 우선 검토하면 좋을까요? 대규모 AI 학습이나 HPC처럼 데이터 I/O가 많거나, 여러 GPU 서버가 원격 스토리지를 공유하거나, 데이터 로딩과 네트워크·스토리지 처리로 CPU 부담이 커지는 환경이라면 우선 검토할 수 있습니다. 핵심은 단순히 DPU를 추가하는 것이 아니라 현재 인프라의 병목을 확인하고 워크로드에 맞는 데이터 경로를 설계하는 것입니다. GPU의 성능보다, GPU까지 가는 길을 봐야 합니다. AI 인프라의 경쟁력은 이제 GPU를 얼마나 많이 확보했는가만으로 결정되지 않습니다. 고성능 GPU에 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 공급하는지, 그 과정에서 CPU·네트워크·스토리지 자원을 얼마나 효율적으로 활용하는지가 실제 인프라 성능을 좌우합니다. 위존은 GPU·네트워크·스토리지를 개별 장비가 아닌 하나의 데이터 경로 관점에서 진단하고, MangoBoost DPU 기반의 AI 인프라 가속 및 최적화 방안을 제공합니다. 현재 구축한 GPU 인프라에서 데이터를 기다리는 구간은 어디일까요? 위존은 고객의 AI 워크로드와 기존 인프라 환경을 기반으로 Storage–Network–GPU 데이터 경로의 병목을 분석하고 최적화 방안을 함께 검토합니다. AI Infrastructure Optimization Partner, WeZON ㈜위존 AI 인프라 운영팀 T. 02-555-7033 F. 02-555-7010 E. info@wezon.co.kr #AIInfrastructure #DPU #GPUDirectStorage #RDMA #RoCE #NVMeoF #GPUInfrastructure #HPC #DataCenter
2026-08-27ICT 인프라 및 AX 최적화 솔루션 기업 위존(대표 박대현)이 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지정하는 ‘M.AX(Manufacturing AI Transformation) 전문기업’에 최종 선정됐다고 8일 밝혔다.M.AX는 산업통상자원부가 국내 제조업의 경쟁력 강화를 위해 추진하는 제조 인공지능 전환 프로젝트다. KEIT는 기술력과 전문성, 제조기업 대상 공급 실적, 시장 신뢰도, 기업 성장 가능성 등을 종합적으로 평가해 제조기업의 AI 도입과 활용을 지원하고 제조 AI 생태계를 활성화할 전문기업을 선정한다. 이번 평가에서 위존은 ‘AI 솔루션 전문기업’으로 선정됐다.위존은 통합 스마트제조 AI 플랫폼 ‘We.zard’를 개발해 제조 현장의 AI 전환을 지원하고 있다. ‘We.zard’는 생산·품질·설비·에너지 등 제조 데이터를 통합하고, AI 모델의 개발·학습·운영 과정을 지원하는 플랫폼이다. 회사는 이를 기반으로 지능형 생산계획(APS), 설비관리(CMMS), 에너지관리(FEMS), 품질관리(QMS) 등 제조 운영 솔루션 구축을 지원해왔다. 생성형 AI와 비전 AI, 디지탈트윈 등 AI 기술을 솔루션에 적용해 고객사의 데이터 기반 의사결정과 현장 운영 고도화를 지원하고 있다.최근에는 자동차 부품 제조 현장의 스마트팩토리 구축 사업에 참여해 품질예측, 설비 장애예측, 생산계획 최적화 등 제조 AI 기술을 구축·운영하고 있다. 이 가운데 We.zard 기반 설비장애예측 모듈은 실제 제조 현장의 26개 설비와 1738개 태그 데이터에 적용됐으며, 성능 시험평가 결과를 바탕으로 한국표준협회의 AI+ 인증을 취득했다.이 외에도 식품제조, 금속가공, 자동차부품, 반도체 생산설비 등 다양한 제조 현장에서 AI 기반 설비 예지보전과 품질예측 시스템 구축을 지원하고 있으며, 정부의 K-푸드·K-뷰티 등 주요 산업의 제조 AX 확산 정책에 발맞춰 향후 관련 산업으로 제조 AI 적용 분야를 확대해 나갈 계획이다.위존은 이번 선정을 계기로 스마트팩토리 구축 경험과 AI 기술을 연계해 제조 AX사업, 암묵지 AI, 피지컬 AI 사업을 강화할 방침이다. 회사 관계자는 “M.AX 전문기업으로서 AI 인프라 구축부터 제조 데이터 연계, AI 모델 적용, 스마트팩토리 솔루션 구축까지 AX 전환에 필요한 기술과 서비스를 제공하고, 기업별 공정과 운영 환경에 맞는 AX 적용 모델을 통해 국내 제조기업의 AI 활용을 지원하겠다”고 말했다.
2026-09-08위존이 망고부스트코리아와 전략적 파트너십 계약을 체결하고 국내 DPU 기반 AI·HPC 인프라 사업 확대에 나선다고 밝혔다.위존은 자체 개발한 스마트팩토리 솔루션을 통해 생산·품질·설비 운영을 고도화하고 산업용 네트워크를 기반으로 현장 데이터의 안정적인 수집과 연결을 지원하고 있으며 DX·AX·ESG 컨설팅 및 시스템 구축과 안전·보건·환경 통합관리 대응을 지원하고 있다.회사는 이러한 역량을 AI 인프라 및 클라우드와 연계해 제조 운영의 주요 영역에서 설비 예지보전, 품질예측, 생산 최적화와 위험 예측을 지원하는 산업 특화 AX 솔루션으로 고도화하고 있다고 전했다.특히 고성능 서버·GPU·스토리지 및 AI·HPC 인프라 구축 역량과 시스템 설계·검증 경험, 국내 기술지원 체계는 망고부스트의 DPU 솔루션을 고객 환경에 안정적으로 적용하고 상용화할 수 있다고 강조했다.위존에 따르면 DPU는 네트워크·스토리지·보안 처리를 전담해 CPU와 GPU가 AI 연산에 집중할 수 있도록 지원하는 데이터센터용 혁신 프로세서다.망고부스트의 ‘부스트엑스(BoostX)’ DPU는 고속 네트워크와 스토리지 처리를 가속해 데이터 병목을 줄이고 시스템 성능과 자원 활용률을 높인다.위존은 망고부스트의의 차별화된 DPU 기술을 서버·스토리지 및 AI·HPC 인프라에 적용해 고객 맞춤형 DPU 솔루션 사업을 본격화할 계획이라고 밝혔다.위존은 이번 협력을 기반으로 해 망고부스트 DPU 기반 스토리지 어플라이언스 공급을 우선 시작하고 AI 추론·학습 가속 솔루션과 기존 GPU 클러스터의 스토리지·네트워크 처리 고도화까지 사업 영역을 확대할 방침이다.또한 고객 환경에 맞춘 시스템 구성과 어셈블리, 품질검사(QC), 기술지원 및 유지보수를 아우르는 통합 서비스 체계를 구축해 다양한 AI·데이터 인프라 환경에 DPU 기술을 적용할 예정이다.양사는 제품 영업과 제안, 고객 요구사항 분석 및 기술 검토, 프로젝트 수행과 사후 지원 분야에서도 협력한다.이에 위존은 전담 기술인력과 테스트 환경을 확보해 DPU 기술 역량을 내재화하고 국내 고객 지원 체계를 강화할 것이라고 전했다.출처 : 테크월드(https://www.epnc.co.kr)
2026-08-13
