에버퓨어, ‘데이터-프라이머시’ 아키텍처 공개

에버퓨어(구 퓨어스토리지)는 모든 데이터에 대한 가시성과 통제력을 유지하면서 엔터프라이즈 AI 이니셔티브를 안전하게 가속할 수 있게 지원하는 신규 기능을 18일 발표했다.

신규 기능은 에버퓨어 데이터 인텔리전스(옛 1touch.io) 도입과 엔터프라이즈 데이터 클라우드(EDC)의 신규 업데이트를 중심으로 하며, 조직이 단편화된 데이터를 신뢰할 수 있는 AI-레디 인텔리전스로 전환할 수 있도록 지원한다.

전통적으로 기업 IT는 애플리케이션 중심 모델에 의존해 왔고, 이로 인해 핵심 데이터와 맥락이 영업·재무·물류와 같은 특정 기능을 위한 애플리케이션 사일로에 갇혀 있었다. 오늘날 이러한 앱 단위로 단편화된 접근 방식은 대규모 데이터 분산, 사각지대, 신뢰할 수 없는 데이터의 비용이 높은 복제를 유발하는 운영상의 병목 요인으로 작용하고 있다. AI의 가치를 실현하기 위해 기업은 데이터 중심 모델로 전환해야 한다.

데이터 프라이머시 모델에서는 정보가 개별 애플리케이션에 종속되지 않아, 공유되고 거버넌스가 적용되는 ‘기록 시스템(system of record)’이 된다. 데이터는 스스로를 설명할 수 있어야 하며, 어디로 이동하든 고유의 의미와 논리를 유지해야 한다. 거버넌스가 데이터 계층에 내재화돼, 수명주기 관리와 개인정보 보호 규칙이 외부 소프트웨어에 의해 통제되는 것이 아니라 정보 자체에 영구적으로 연결되도록 해야 한다. 애플리케이션과 에이전트는 이 기록 시스템의 데이터를 읽고, 여기에 기여할 수 있지만 데이터를 소유하지는 않는다.

에버퓨어 데이터 인텔리전스는 기업 정보를 소스에서 직접 검색·분류·맥락화한다. 에버퓨어 플랫폼을 비롯해 퍼블릭 클라우드, SaaS 애플리케이션, 서드파티 스토리지 등 모든 데이터를 대상으로 작동한다. 데이터 인텔리전스는 의미를 경직된 애플리케이션이나 하드웨어 사일로에 가두는 대신, 전사 데이터의 정의와 연결 관계에 맥락을 부여하고 AI에 필요한 안전 규칙과 맥락적 관계를 추가한다. 그 결과 AI 에이전트를 도입하는 기업의 경우, 정확하고 관련성 높은 데이터를 선별해 제공함으로써 응답 정확도를 극대화하는 동시에 컨텍스트 윈도우와 토큰 비용을 대폭 줄일 수 있다.

현재 사용 가능한 데이터 인텔리전스는 기업 전체 환경에 걸쳐 범용 탐색, 자동화된 거버넌스, AI 레디 컨텍스트 등의 핵심 기능을 제공한다.

범용 탐색은 SQL 서버, 오라클 등 주요 데이터베이스를 포함해 스토리지 형식과 관계없이 정형 및 비정형 데이터에 대한 가시성을 제공하며, 핵심 애플리케이션 데이터가 정확히 어디에 있는지 보여준다.

자동화된 거버넌스는 전체 시스템을 자동으로 스캔해 개인식별정보(PII)·개인건강정보(PHI) 등 민감 정보를 식별하고 데이터 계보를 추적함으로써, 안전한 컴플라이언스 준수를 위한 데이터 환경의 전체 지도를 제공한다.

AI-레디 컨텍스트는 원시 데이터를 실제 비즈니스 정의에 직접 매핑해 시맨틱 지식 그래프를 생성한다. 이를 통해 최신 AI 에이전트가 기업 전반의 정보를 즉시 이해하고 질의하며 안전하게 실행할 수 있다.

데이터 인텔리전스는 에버퓨어 플랫폼과 원활하게 연동돼 엔터프라이즈 데이터 클라우드 아키텍처의 가치를 한층 확장한다. 이제 기업은 전체 환경에서 정보가 저장·운영·보호되는 방식에 맥락 인식 인텔리전스를 직접 적용할 수 있다.

에버퓨어는 통합 데이터 플레인 업데이트를 통해 기업 전체에 걸친 공통 기반을 제공한다. 이를 통해 성능 사일로를 제거하고 자원 효율성을 극대화하며, 클라우드와 같은 확장성을 물리적 데이터 아키텍처에 직접 구현할 수 있도록 한다. 주요 업데이트 중 하나는 2026년 3분기에 제공 예정인 에버그린//원 오버드라이브다. 이 기능은 온프레미스 스토리지에 일시적인 클라우드형 성능 부스트를 제공해 영구적인 구독 업그레이드 없이도 기준 성능 대비 최대 25%까지 트래픽 급증을 원활하게 처리한다.

통합 데이터 플레인에서 작동하는 지능형 제어 플레인은 일상적인 운영에 AI를 직접 내재화해, 수동적이고 사후 대응적인 스토리지 관리를 스스로 최적화되는 안전한 환경으로 전환한다. 자연어 기반 오케스트레이션과 예측형 행동 분석을 활용해, 이러한 도구들은 운영 복잡성을 추상화한다. 워크로드 리밸런싱 및 모빌리티, 코파일럿 워크플로우 실행, 사이버 이상 징후 탐지 향상, 퓨전 컴플라이언스 및 에이전틱 진단 등의 기능을 제공한다.

에버퓨어는 조직이 데이터 중심 아키텍처로 전환할 수 있도록 EDC 성공 청사진(EDC Success Blueprint)을 선보인다. 이 단계별 로드맵은 엔터프라이즈 데이터 클라우드를 구축하고 확장하기 위한 검증된 방법론을 제공한다. 먼저 실용적인 준비도 평가를 통해 즉각적인 인프라 및 보안 리스크를 식별한 뒤, 10개 운영 핵심 영역에 걸쳐 수동 관리 환경을 고도로 자동화되고 효율적인 아키텍처로 전환하기 위한 명확한 경로를 제시한다.

기술 발전과 함께 지속적으로 진화하도록 설계된 EDC는 데이터가 어디에 있는지, 어떻게 연결되어 있는지, 무엇을 의미하는지를 정확히 보여주는 통합적이고 안전한 데이터 패브릭을 제공한다. 이는 전체 환경의 운영 방식을 완전히 변화시킨다. 거버넌스 정책은 애플리케이션 사일로가 아닌 데이터 고유의 의미를 기준으로 데이터를 보호하고, AI 워크플로우는 공유된 엔터프라이즈 맥락을 중심으로 최적화되며, 인프라는 실제 사용 행태에 맞춰 자동으로 적응한다.

에버퓨어의 찰스 쟌칼로 회장 겸 CEO는 “AI는 기존 IT 계층 구조를 완전히 뒤흔들며, 애플리케이션 중심에서 데이터를 최우선에 두는 데이터 프라이머시(Data-primacy) 구조로 전환하지 않는 기업은 뒤처질 수밖에 없다”며 “데이터는 기업의 핵심 자산이기 때문에, 맥락·의미·거버넌스를 데이터 계층에 직접 내재화하는 것이 앱과 AI 에이전트의 증가로 발생한 데이터 단편화를 해소하는 올바른 방법”이라고 설명했다.

그는 “기업은 단편화된 데이터를 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 실시간 인텔리전스 기반으로 통합해야 한다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network