NASA도 레드햇 선택…"4천개 레거시 VM 현대화" 작성일 05-14 59 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[레드햇 서밋 2026] "ISS·아르테미스 운영 혁신…배포 시간 획기적 단축"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uLTZMWXSA8"> <p contents-hash="889e61e2b3dde953c55214f943eac7b32188d9cf76cd8b3dde98fd9885aed3d7" dmcf-pid="7RIy4hTsN4" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 레드햇 플랫폼으로 우주 인프라를 현대화하고 있습니다. 4천 개 넘는 기존 가상머신(VM)을 재편해 실시간 데이터 처리 속도와 운영 효율도 높였습니다. 향후 인공지능(AI) 기반 임무 지원 체계까지 정비할 방침입니다."</p> <p contents-hash="d11c112574093cf9c8d299bb5aed34fc587bdacf9b5ab1144d9bcec139687af9" dmcf-pid="zeCW8lyOAf" dmcf-ptype="general">조시아 존슨 미국항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는<span> '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 기반 인프라 전환 성과와 AI 활용 계획을 공개했다. 마셜 우주비행센터는 달 탐사 프로젝트 '아르테미스'와 국제우주정거장(ISS) 임무를 지원하는 핵심 조직이다. 추진 시스템과 발사체, 과학 데이터 운영을 담당하고 있다.</span></p> <p contents-hash="d57a1f7f7f4f3c843e1caca29ffca5d28686110c8a9d167d0f86f17fa18dc028" dmcf-pid="qdhY6SWIaV" dmcf-ptype="general">NASA는 현재 아르테미스 2호 임무를 위해 907개 가상 워크로드를 운영했으며, 34만개의 매개변수를 처리한 바 있다. 이를 통해 엔지니어들이 실시간으로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터를 지속적으로 분석하는 식이다. 여기에 수백 차례 모의 발사와 수천 시간에 달하는 리허설도 이뤄졌다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9814ef18453c0b5a5bad8da35f295a5f9ca80195cf249f4aff9a9bfcabc5c51f" dmcf-pid="BJlGPvYCo2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="조시아 존슨 미국 항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트가 플랫폼 활용 사례를 설명하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/ZDNetKorea/20260514034302308uagm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="u2rGqDsAkS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/ZDNetKorea/20260514034302308uagm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 조시아 존슨 미국 항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트가 플랫폼 활용 사례를 설명하고 있다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="c3687c3cea5295baf612b864852db87b5ef6c0f08f7c7c505c5bdb1ae6249098" dmcf-pid="biSHQTGhN9" dmcf-ptype="general">마셜 우주비행센터는 이처럼 방대한 우주 임무 데이터를 안정적으로 다루기 위해 기존 인프라 현대화에 나섰다. 전통적인 워크로드와 차세대 워크로드를 한 플랫폼에서 통합 관리할 필요성이 커지면서 컨테이너와 가상화를 동시에 지원하는 레드햇 플랫폼을 선택한 것이다. </p> <p contents-hash="643e20b1114f00508568e852a94352437b552e4056e2153275cc79fe72cea225" dmcf-pid="KnvXxyHlNK" dmcf-ptype="general">존슨 아키텍트는 "우리 센터는 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재정비했다"며 "'마이그레이션 툴킷 포 버추얼라이제이션'을 활용해 대규모 운영 환경을 이전하고 프로덕션 준비도를 끌어올렸다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="8e41c9bd150e5b5156f306bf55890b21889a84c3989ee4e812d61e9b83edb3fd" dmcf-pid="9LTZMWXSkb" dmcf-ptype="general">그 결과 인프라 재편 효과가 가시화된 것으로 나타났다. NASA는 운영 인프라 전반에서 약 40% 수준 비용 절감 효과를 거뒀고, 기존 가상화 공급업체를 유지했을 경우 예상됐던 200~300%의 비용도 발생하지 않은 것으로 나타났다. 워크로드 배포 시간은 기존 며칠에서 수분 단위로 단축된 것으로 전해졌다. </p> <p contents-hash="3e93d0994aac029a674b6dd4c3b2146864e7c4974f92397e9b49da1d93f04b93" dmcf-pid="2oy5RYZvkB" dmcf-ptype="general">존슨 아키텍트는 "이런 변화는 ISS와 아르테미스 임무에 필요한 실시간 데이터 제공 역량을 높이는 데 기여했다"고 강조했다. 이어 "연구진과 운영자는 임무 현장에서 필요한 데이터를 더 빠르게 확보할 수 있게 됐다"며 "복잡한 우주 운영 체계에 대한 대응 속도도 높아졌다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="af64eb89b59f7c145a5ce9ddbd7b1e10166acd296f79de132c910e7c2b720bc7" dmcf-pid="VgW1eG5Tcq" dmcf-ptype="general">NASA는 다음 단계로 AI 기반 임무 지원 체계를 준비하고 있다. 마셜 우주비행센터는 레드햇 솔루션과 AI 노드를 활용해 사전 구축형·맞춤형 모델을 제공하고, 과학자와 운영자 데이터 분석 부담을 줄인다는 계획이다.</p> <p contents-hash="8871436da696e85635d305f35b9d995644dc3b9d0c03bd3bba0943d8324adaf7" dmcf-pid="faYtdH1yjz" dmcf-ptype="general">존슨 아키텍트는 "현재 과학자와 과학 탑재체 운영자는 본연 연구 업무뿐 아니라 네트워크와 소프트웨어, AI까지 폭넓게 이해해야 하는 상황에 놓였다"며 "우리는 AI로 방대한 데이터 흐름을 걸러내고 상관관계를 분석하며 우선순위를 제시할 것"이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fcc15010de0b7c5811cc229501a97045ae14c28e1a123e27e5d4cb79cc39cc8a" dmcf-pid="4NGFJXtWA7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="존슨 아키텍트는 AI를 강력한 역량 증폭 도구로 본다고 강조했다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/ZDNetKorea/20260514034303564vnyu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7Db2n53Gal" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/ZDNetKorea/20260514034303564vnyu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 존슨 아키텍트는 AI를 강력한 역량 증폭 도구로 본다고 강조했다. </figcaption> </figure> <p contents-hash="5b86d5ed8ec295913d1e3a6a1f16992600599e1b05aa67518ca91f21de3fe565" dmcf-pid="8NGFJXtWgu" dmcf-ptype="general">향후 데이터 현대화 방향으로는 '마이크로 모델' 접근법이 제시됐다. 거대한 단일 모델보다 목적에 맞는 소형 모델을 활용해 임무별 데이터 처리와 분석을 정교하게 수행하는 방식이다.</p> <p contents-hash="a1747e71e814f21dffab5963bed8fdc55b53866dab70a389913207c3bf13fdc7" dmcf-pid="6jH3iZFYjU" dmcf-ptype="general">존슨 아키텍트는 "우리는 AI 모델을 인간의 판단을 대체하는 존재가 아니라 우주에서 강력한 역량 증폭 도구로 보고 있다"며 "AI가 데이터 흐름을 걸러내고 연관성을 분석하며 우선순위를 정리하면 운영자는 데이터 분류보다 의사결정에 집중할 수 있을 것"이라고 기대했다.</p> <p contents-hash="42e8544681e248df6b915dec68e8c8750c17085f2a1a04e41d081e652d225fbf" dmcf-pid="PAX0n53Gop" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "8년 출전 정지 위기"...'인류 최초' 하프마라톤 58분 벽 깬 영웅의 추락, 도핑 조작 혐의 추가 기소 05-14 다음 ‘로드FC 공무원’ 한상권 “문제 다 알려줬으니 공부해와” 05-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
