기업 10곳 중 6곳이 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드 밖으로 옮긴 것으로 나타났다. '클라우드 만능주의'에서 벗어나, 온프레미스와 프라이빗 클라우드를 아우르는 하이브리드 아키텍처로 전환하는 흐름이 빨라지고 있다는 분석이다. 클라우데라는 세계 기업 아키텍트·클라우드 인프라 담당자·데이터 아키텍트 1500명을 대상으로 진행한 설문조사를 담은 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서를 발표했다고 12일 밝혔다. 보고서에 따르면 글로벌 응답자의 66%가 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스로 AI 워크로드를 이전했다고 답했으며, 아태지역에서도 63%가 같은 답을 내놨다. 향후 2년간 하이브리드 우선 전략을 최우선으로 추진하겠다는 응답도 25%에 달해, 단일 인프라가 아닌 하이브리드 아키텍처가 기업용 AI의 표준으로 자리잡고 있다는 분석이다. 이 같은 전환의 배경에는 기존 인프라의 한계가 있다. 응답 기업의 77%가 현재 AI를 활용하고 있다고 답했지만, 95%에 달하는 기업이 지난 1년간 거버넌스·컴플라이언스·규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 답했다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 현재의 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 밝혀, 기존 인프라가 AI 확장을 뒷받침하기에는 한계가 있음을 보여줬다. AI 도입이 인프라 운영 방식 자체를 바꾸고 있다는 응답도 많았다. 응답자의 75%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 바뀌었다고 답했고, 84%는 AI 워크로드로 인해 인프라 비용이 늘었다고 밝혔다. 아시아태평양 지역에서는 이런 흐름이 더 뚜렷했다. 아태지역 응답자의 84%가 AI 도입으로 데이터 저장·아키텍처 운영 방식이 변화했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 요구사항을 충족하기 위해 아키텍처의 대대적 개편이 필요하다고 응답했다. 데이터 거버넌스는 AI 확장의 핵심 관문으로 떠올랐다. 응답자의 73%는 AI로 인해 데이터 거버넌스가 더 복잡해졌다고 답했고, 55%는 거버넌스·컴플라이언스·규제 문제로 지난 12개월간 6개 이상의 AI 프로젝트를 지연하거나 취소했다고 밝혔다. 데이터가 여러 환경으로 분산되는 흐름도 거버넌스 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. 응답자의 97%는 최소 월 1회 이상 데이터를 다른 환경으로 이동시킨 적이 있다고 답해, 클라우드·프라이빗 클라우드·온프레미스...
기업 66% “AI, 퍼블릭 클라우드 밖으로”…하이브리드 전환 가속
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