AI 스토리지 인텔리전스

스토리지 시스템이 도서관 사서처럼 똑똑하게 생각하도록 가르쳐 AI 워크로드를 3배 더 효율적으로 만드는 스마트 소프트웨어

스토리지 효율성
65% 비용 절감
GPU 활용률
40% 응답 속도 향상

숨겨진 AI 인프라 위기

AI 시스템이 자신의 성공에 빠져 수백만 원의 손실을 초래하는 스토리지 교통 체증을 만들고 있습니다

스토리지 교통 체증

AI 모델이 데이터를 처리할 때, 완전히 다른 두 종류의 정보를 생성합니다: 몇 초간 지속되는 임시 작업 데이터와 영구적으로 보존되어야 하는 중요한 지식. 현재 스토리지 시스템은 이들을 동일하게 취급하여 엄청난 비효율성을 초래합니다.

🏢 사무용 빌딩 비유

만약 사무실 엘리베이터가 5분 방문자와 정규 직원을 똑같이 대우해서 둘 다에게 동일한 출입카드, 주차 공간, 책상을 할당한다면 어떨까요? 관리가 불가능하고 엄청나게 낭비적일 것입니다.

바로 지금 여러분의 AI 인프라에서 일어나고 있는 일입니다.

이런 "I/O 믹서 효과"는 비싼 GPU가 56%의 시간을 대기하게 만들고, 스토리지 소모를 3배 증가시키며, AI 시스템이 교통 체증에 갇힌 스포츠카처럼 성능을 발휘하지 못하게 합니다.

AI 인프라 병목 현상 시각화

BlueBoost: AI 스토리지 컨시어지

저희의 지능형 소프트웨어는 세계 최고 수준의 컨시어지처럼 작동하여, 어떤 데이터가 VIP 대우를 받아야 하고 어떤 데이터가 익스프레스 레인을 사용할 수 있는지 즉시 인식합니다

BlueBoost 인텔리전스 대시보드

작동 원리 (쉽게 설명)

BlueBoost는 AI 워크로드 패턴을 지속적으로 학습하고 스토리지 시스템에서 "메모지"와 "참고서"를 자동으로 분리합니다.

  • 실시간 패턴 인식
    메일 습관을 학습하고 그에 따라 패키지를 라우팅하는 스마트 우편 서비스와 같습니다
  • 예측적 데이터 라이프사이클 관리
    데이터가 몇 초부터 몇 년까지 얼마나 오래 필요할지 예측합니다
  • 무중단 통합
    기존 스토리지 인프라와 함께 작동 - 하드웨어 교체 불필요
  • 자체 학습 인텔리전스
    특정 AI 워크로드 패턴을 학습하여 시간이 지날수록 더욱 스마트해집니다

AI 인프라 가치 극대화

가장 큰 인프라 문제점을 경쟁 우위로 전환하세요

🚀

3배 스토리지 성능

쓰기 증폭을 제거하고 모든 바이트의 스토리지가 3배 더 열심히 작동하도록 만듭니다

💰

65% 비용 절감

하드웨어 교체 주기와 인프라 오버헤드를 대폭 줄입니다

2배 GPU 효율성

비싼 GPU 사이클을 스토리지 대기로 낭비하지 마세요 - 활용률을 44%에서 85%로 향상

🎯

40% 빠른 AI 응답

추론 지연 시간을 줄이고 더 나은 사용자 경험을 제공합니다

🛡️

3배 긴 하드웨어 수명

지능형 마모 레벨링을 통해 SSD 수명을 1년에서 3년 이상으로 연장

📈

미래 지향적 확장성

성장하는 AI 인프라 요구사항에 맞춰 진화하는 소프트웨어 기반 솔루션

AI 인프라 리더들의 신뢰

LLM 개척자부터 클라우드 거대 기업까지, BlueBoost는 세계에서 가장 까다로운 AI 워크로드를 최적화합니다

LLM 서비스 제공업체

대규모 언어 모델을 구축하고 배포하는 기업

클라우드 인프라

기업에 AI/ML 서비스를 제공하는 주요 클라우드 제공업체

기업 AI 팀

온프레미스 또는 하이브리드 클라우드에서 AI 워크로드를 실행하는 대기업

AI 연구소

최첨단 모델을 훈련하는 학술 및 기업 연구 기관

절감액 계산하기

BlueBoost가 어떻게 AI 인프라 경제성을 변화시키는지 확인해보세요

🧮 ROI 계산기

10 100 10,000
20% 44% 80%
$10K $50K $100K
$1K $10K $20K

📊 절감 가능성

현재 GPU 활용률 44%
BlueBoost 적용 후 85%
실질적 GPU 용량 증가 +93%
연간 SSD 비용 (현재) $1.0M
연간 SSD 비용 (BlueBoost) $0.33M
$580K
총 연간 절감액
285% ROI
4.2 회수 기간(월)

AI 효율성을 3배 향상시킬 준비가 되셨나요?

차세대 AI 인프라 최적화에 동참하세요. BlueBoost가 어떻게 특정 워크로드를 변화시킬 수 있는지 논의해보겠습니다.