작업 공간이 바뀌어도 데이터는 그대로, 독립 스토리지 기반의 AI 연구 연속성 확보

안녕하세요, Runyour 팀입니다.

엔터프라이즈 기업과 전문 연구 기관에서 GPU 인프라를 운영할 때, 연산 자원의 효율적인 배분만큼이나 중요하게 다루어야 할 과제가 있습니다. 바로 ‘연구 데이터의 지속성과 안전한 관리’입니다.

프로젝트 단위로 작업 머신이 교체되거나 반납될 때, 그 안에 축적된 수 테라바이트(TB)의 학습 데이터셋과 모델 체크포인트, 실험 산출물이 제대로 보호되지 않는다면 어떻게 될까요?

이는 불편함을 넘어 전사 차원의 막대한 연구 자산 손실로 이어질 수밖에 없습니다.

기존의 GPU 작업 환경은 머신 내부 디스크에 데이터를 직접 저장하는 방식이 일반적이었습니다.

이처럼 작업 공간(컴퓨팅 자원)과 저장 공간(스토리지)이 결합된 구조에서는 인프라를 재배치할 때마다 다음과 같은 운영 병목 현상이 발생합니다.

머신 스펙 변경 시 발생하는 데이터 이전의 비효율 : 더 높은 사양의 GPU 머신으로 변경하거나 작업 공간을 이전할 때마다, 기존 데이터를 일일이 백업하고 새로운 머신으로 재전송해야 하는 막대한 시간 낭비가 발생합니다.
자원 반납 시 연구 데이터 유실 위험 : 자원 배정 기간이 만료되어 작업 공간을 반납해야 할 때, 내부 디스크에 남아 있던 중요한 모델 체크포인트와 결과물까지 함께 삭제될 위험이 있습니다. 급하게 데이터를 백업해야 하는 불안정한 상황이 연출되기도 합니다.
동일 데이터셋의 불필요한 중복 복사 : 여러 프로젝트 팀이나 연구원이 동일한 대용량 데이터셋(예: 수백 GB의 이미지 데이터)을 활용해 실험할 때, 머신마다 데이터를 일일이 중복 복사하게 되어 귀중한 저장 공간이 낭비됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Runyour Cloud는 GPU 작업 공간(컨테이너 / 베어메탈)과 저장 공간을 완전히 분리하여 관리하는 차세대 데이터 운영 솔루션, '독립 스토리지'를 제공합니다.

마치 ‘필요한 컴퓨터에 자유롭게 연결해 쓰는 USB 외장 하드’와 같습니다. 머신이 바뀌거나 삭제되어도 귀중한 연구 데이터는 별도의 독립 스토리지에 안전하게 유지됩니다.

조직은 다양한 프로젝트 형태와 프로세스에 맞추어 이 독립 스토리지를 유연하게 구성할 수 있습니다.

💡 독립 스토리지의 핵심 활용 포인트

목적별 분리 관리를 위한 최대 3개 스토리지 구성
할당된 전체 저장 용량 내에서 최대 3개의 독립 스토리지를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 ‘학습 데이터셋’, ‘모델 체크포인트’, ‘실험 산출물’ 등 데이터 성격에 따라 공간을 물리적으로 분리하여 체계적으로 관리할 수 있습니다.

하나의 스토리지를 최대 10대 머신에 동시 연결 (병렬 실험 최적화)
하나의 독립 스토리지를 최대 10대의 작업 머신에 동시에 마운트(연결)할 수 있습니다. 대용량 데이터셋을 머신마다 복사할 필요 없이, 여러 연구원이 하나의 스토리지를 참조하여 효율적으로 병렬 실험을 수행할 수 있습니다.

웹 콘솔 기반의 직관적인 파일 브라우저
데이터를 확인하기 위해 매번 터미널이나 SSH 명령어로 번거롭게 접속할 필요가 없습니다. Runyour Cloud 웹 콘솔 환경에서 저장된 파일 상태와 디렉터리 구조를 마우스 클릭만으로 한눈에 파악하고 관리할 수 있습니다.

연구 데이터는 장기간에 걸쳐 쌓이는 핵심 자산입니다. 따라서 스토리지 회수나 용량 초과로 인해 학습 작업이 중단되는 현상을 막아주는 선제적 관리 체계가 필수적입니다.

Runyour Cloud는 꼼꼼한 알림 기능으로 관리자의 부담을 덜어줍니다.

용량 80% 도달 시 즉각 경고 : 대용량 학습 데이터나 체크포인트가 계속 쌓여 스토리지 사용량이 80%에 도달하면 즉시 경고 메일을 발송합니다. 용량 부족으로 인해 밤새 돌아가야 할 AI 학습이 중간에 멈추는 불상사를 사전에 방지할 수 있습니다.
회수 및 계약 만료 사전 안내 : 스토리지 회수 7일 전 메일 알림을 발송해 충분한 대응 시간을 확보해 줍니다. 또한, 계약 만료 시점에는 30일 전과 7일 전, 단계별로 알림을 보내 데이터를 안전하게 백업하거나 후속 운영 계획을 세울 수 있도록 지원합니다.