Hitachi Vantara, VSP One Object에 데이터 이동 없는 레이크하우스 쿼리 기능 추가

Hitachi Vantara는 2026년 11월 11일, VSP One Object가 스토리지 플랫폼에서 지원되는 개방형 형식 데이터를 직접 쿼리할 수 있다고 발표했다. 배포를 간소화하기 위해 4노드로 시작하는 구성을 제공한다. 이번 업데이트에는 기업용 AI 애플리케이션과 에이전트를 위한 Hitachi iQ Studio 거버넌스 기능도 추가됐다.

이번 발표는 오브젝트 스토리지, 레이크하우스 분석, AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하고 관리하는 소프트웨어를 연결한다. VSP One은 Hitachi iQ의 데이터 기반을 제공한다. Hitachi iQ는 검증된 AI 인프라와 소프트웨어를 결합해 애플리케이션과 에이전트를 기업 데이터, 모델, 도구 및 워크플로에 연결한다.

AI 스토리지 도입을 위한 더 작은 시작 구성

4노드 구성은 AI에 적합한 오브젝트 스토리지를 조직이 더 작은 규모로 도입할 수 있게 하며, 배포 간소화를 통해 초기 설정을 쉽게 하고 수요에 따라 용량을 확장할 수 있도록 설계됐다. Hitachi Vantara는 소규모 객체 처리 성능을 지속적으로 개선해 AI, 분석 및 S3 워크로드의 데이터 접근 속도를 최대 5.5배 높였다고 밝혔다.

확장된 다중 사이트 복제 및 지역별 기능은 장애가 발생하는 동안에도 데이터를 계속 이용할 수 있고 보호되며 접근 가능하도록 설계됐다. 여러 사이트에 걸쳐 분산된 AI 및 분석 워크로드에서 이러한 기능은 쿼리 속도와는 다른 운영상의 요구, 즉 문제가 발생했을 때도 기반 데이터에 계속 접근할 수 있도록 하는 문제를 해결한다.

데이터가 있는 곳에서 실행하는 레이크하우스 쿼리

VSP One Object는 Iceberg, Parquet, JSON 및 CSV 데이터를 직접 쿼리할 수 있다. Hitachi Vantara는 새로운 기능을 통해 CPU를 80% 적게 사용하면서 분석 쿼리 성능을 최대 5배 높일 수 있다고 밝혔다. 오브젝트 스토리지 플랫폼에서 쿼리를 실행하면 지원되는 데이터를 별도의 분석 시스템으로 복사할 필요가 줄어들어 중복 데이터 세트와 데이터 파이프라인, 그리고 이를 유지하는 데 필요한 인프라를 줄일 수 있다.

Hitachi Vantara의 데이터 이동 없는 분석에 관한 설명은 데이터를 내보낼 때 발생하는 두 가지 거버넌스 문제를 짚는다. 복사본은 원본과 달라질 수 있으므로, 오래된 추출본이나 다른 필터가 적용된 추출본을 바탕으로 생성한 설명은 예측의 근거가 된 데이터와 일치하지 않을 수 있다. 동일한 데이터를 제자리에서 분석하면 설명과 예측의 정합성을 유지할 수 있다. 또한 모델에 입력된 테이블, 열 및 변환 과정을 거치는 계보를 더 명확하게 추적할 수 있다.

회사는 이 접근 방식이 에너지 및 의료 워크로드에 적합하다고 설명한다. 사례로는 전력망 분석을 위해 센서 시계열 데이터를 자산, 정전 및 청구 데이터와 결합하는 것, 그리고 민감한 기록을 별도의 분석 환경에 복제하지 않고 영상 메타데이터와 구조화된 보고서를 쿼리하는 것이 포함된다.

Hitachi iQ Studio의 모델 및 에이전트 거버넌스

Hitachi iQ Studio는 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축, 배포, 관리 및 통제하기 위한 기업용 소프트웨어다. 새롭게 추가된 파일 시스템 및 NFS 지식 소스를 통해 검색 증강 생성(RAG)에 활용할 수 있는 정형 및 비정형 기업 데이터에 대한 접근 범위가 확대된다. RAG는 AI 응답과 에이전트에 기업 맥락을 제공하며, 이를 위해 조직이 먼저 해당 데이터를 모두 이동하거나 재구성할 필요는 없다.

새로운 Model Gateway는 로컬 모델과 외부 모델에 대한 접근을 통제한다. 이번 릴리스에는 에이전트를 도구에 연결하기 위한 거버넌스 적용 Model Context Protocol 연결, ServiceNow 지원, 그리고 기업용 AI 애플리케이션과 에이전트 전반의 역할 기반 접근 제어, 관측 가능성 및 수명 주기 관리도 추가됐다. 이에 따라 거버넌스의 범위가 스토리지 계층을 넘어 모델 접근, 도구 및 에이전트 운영까지 확대된다.

최고제품책임자 Octavian Tanase는 이러한 범위를 회사의 프로덕션 AI 관련 메시지와 연결하며 다음과 같이 말했다. “AI 전략은 이제 데이터 전략과 분리할 수 없습니다.”

AI를 프로덕션 환경에 도입하는 기업에는 인프라와 거버넌스 관련 의사 결정이 더욱 긴밀하게 연결된다는 의미가 있다. 데이터 이동을 줄이면 분석을 간소화하고 계보를 보존할 수 있지만, 이 접근 방식의 유용성은 배포가 초기 구성에서 확장되는 동안에도 접근 제어, 관측 가능성 및 복제가 일관되게 유지되는지에 달려 있다.