1961년 앨런 셰퍼드는 미국인 최초의 우주 비행사가 되기 위해 작은 캡슐 안에 앉아 있었는데, 물론 지칠 줄 모르는 연기가 계속되었습니다. 그 시대의 상징적인 문구 중 하나에서 그는 이렇게 말했습니다, "내가 너희들보다 훨씬 쿨하니까, 너희들 문제 좀 해결하고 이 촛불을 켜자" - 스위치를 켜고 내 꼬리 아래에 있는 78,000파운드/초의 불꽃에 추진기를 점화해 모든 것이 계획대로 진행되기를 바란다고 말하죠. 또는 간단히 말해서 '가자, 내가 할 수 있어...'라고 말하기도 합니다
오늘 제가 큐물로에 합류한 후 가장 많이 받은 질문은 "왜요?"였습니다 두 번째로 많이 받은 질문은 "더그, 이번에는 무엇을 만들 건가요?"였습니다
잠시 시간을 내어 두 가지를 차례로 말씀드리겠습니다..
첫째, 아리스타에서의 시간이 정말 좋았습니다. 품질, 고객 성공, 고객 친밀도에 대한 높은 기준을 세우는 유능한 전문가들과 함께 일할 수 있어서 운이 좋았습니다. 아리스타에서의 시간은 좋은 제품을 만드는 것이 어떤 것인지에 대한 저의 모든 기대치를 재설정했습니다. 또한 시장의 흐름을 파악하고, 자본 효율성을 높이고, 함께 일할 뛰어난 인재를 고용하는 것이 중요하다는 것도 배웠습니다.
Qumulo를 살펴보기 시작했을 때 거의 무서울 정도로 많은 유사점을 발견했습니다. 고객에게 높은 가치의 기능을 제공하는 데 진정으로 관심을 기울이는 훌륭한 인재와 문화로 구성된 팀이었죠. '제품을 출시하고 고객이 알아서 하도록 하는 것'보다 '제대로 하는 것'을 우선시하는 혁신적인 엔지니어링 팀이었죠 저는 연결된 고객 성공 모델을 구축하는 혁신과 놀라운 잠재력을 가진 회사를 보았습니다.
또한 시장의 역학 관계와 큰 트렌드를 살펴보고 회사가 가장 의미 있는 트렌드를 포착하고 참여할 수 있는 좋은 위치에 있는지 살펴보는 데 많은 시간을 보냈습니다. 예를 들어
응용 AI - 이미 'AI 트레이닝/학습' 물결은 지나갔고, AI 학습에 이상적인 고성능 오브젝트 스토어를 구축하는 일련의 집중된 회사들에 의해 잘 제공되고 있었습니다. 하지만 트레이딩, 광고 게재, 자율 주행, 선거 영향력을 위한 학습 모델을 만들기 위해 수십만 대는 아니더라도 1,000대 정도의 GPU를 필요로 할 만큼 규모와 인적 자본을 갖춘 기업과 조직이 얼마나 될까요? 수십 개, 100개 정도?
그러나 자체 모델을 구축하고 개선할 인적 자본은 없지만 GPT 4o나 향후 출시될 GPT5와 같은 성숙한 LLM의 기능을 '충분하다'고 생각하고 기존 기업 데이터를 공개 또는 오픈 소스 AI 모델에 통합하고자 하는 기업이 얼마나 많을까요? 저는 이것이 훨씬 더 크고 주류이며 지속 가능한 시장처럼 느껴졌습니다.
네트워크 연결 -> 네트워크 통합: 또한 솔직히 말해서 '네트워크 연결 스토리지'라는 말이 계속 지겨워졌습니다 잠시 지나치게 투명해지자: '네트워크 연결' - 이더넷 포트에 연결하셨나요? 네트워크로 연결된 분산 시스템의 통합된 일부가 되는 것에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다! 그렇다면 왜 안 될까요? '네트워크 통합' - 이러한 과거의 사일로를 넘어 더 나은 분산 시스템을 구축하고, 실무자로서 우리 모두가 처음부터 원했던 방식으로 함께 작동하도록 설계된 기능과 기능을 갖춘 시스템을 구축할 수 있습니다! 간단한 예로, 일상적인 백업에 앞서 우선순위가 높은 복제본 재구축의 우선순위를 정할 수 있을까요? 모든 것이 443 포트를 통해 실행되는 TLS 1.3에서는 네트워크에서 거의 불가능합니다. 하지만 네트워크에서 스토리지 대상까지 신뢰 경계를 확장하고 코드형 인프라 모델과 통합하면 불가능한 것이 가능해지며, 가능한 것이 새로운 표준이 됩니다.
제가 좋아하는 것은 시스템 수준의 관점으로 기존 시장을 바라보고 질문을 던질 수 있다는 점입니다: "시스템 운영자, 스토리지 엔지니어링, 인프라 책임자의 마음을 사로잡을 수 있는 것은 무엇일까?" 동시에 우리가 개발 중인 분산 시스템을 우리가 서비스를 제공하기 위해 존재하는 조직의 경영진/비즈니스 우선순위와 직접적으로 매핑되는 기능과 기능을 제공하는 것과 불가분의 관계를 맺는 기능을 만들어내는 것입니다.
이제 스토리지의 핵심은 데이터입니다. 엔터프라이즈 데이터 세트는 무어의 법칙이 실리콘에서 흡수할 수 있는 것보다 더 빠르게 또는 더 높은 면적 밀도로 증가하고 있습니다. AI는 이전보다 더 빠른 데이터 증가와 더 많은 데이터 소비를 촉진하고 있으며, 향후 4~5년 안에 인류 역사상 가장 많은 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다.
'소프트웨어가 세상을 먹어 치우고 있다'거나 '데이터가 새로운 석유'라고 한다면, 그 데이터에는 효율적인 정제소, 안정적인 스토리지, 신중한 배포, '펌프 앤 덤프'가 아닌 신뢰성, 내구성, 품질에 집중하면서 오늘날 조직이 직면한 최우선 과제를 해결하는 청지기이자 관리인이 필요합니다.
이것은 앞으로 다가올 일에 대한 약간의 티저이지만, 어디서나 실행 가능한 모델, 클라우드 네이티브 구현, 글로벌 네임스페이스를 결합하면 데이터를 중요한 비즈니스 자산으로 간주하고 "모든 것을, 모든 곳에서, 한 번에"라는 영화 속 표현처럼 간단히 액세스할 수 있습니다.
"가자, 우리가 할 수 있어..."
dg
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