메타데이터
- 발신자: TLDR
- 원문 URL: https://blog.dshr.org/2026/07/microsofts-project-silica.html
- 발행일: 2026-07-31
- 카테고리: dev-engineering
직역 전문
2021년 미디어 출하량 데이터를 보면, 플래시(Flash)는 598엑사바이트에 686억 달러 매출, GB당 0.115달러였고, 하드디스크(Hard Disk)는 1,418엑사바이트에 280억 달러 매출, GB당 0.020달러였으며, LTO 테이프(LTO Tape)는 59.2엑사바이트에 5억 1,000만 달러 매출, GB당 0.003달러였다. 필자는 8년 전 "아카이벌 미디어: 좋은 사업이 아니다(Archival Media: Not a Good Business)"라는 글에서 아카이벌 미디어에 대한 전체적인 견해를 정리한 바 있다. 어떤 기술을 선택하든 경제성은 냉혹하다. 아카이벌 미디어는 하드디스크 대비 바이트 기준으로 4%만 출하되고 매출 기준으로는 1.8%에 불과한, 여전히 아주 작은 시장이다.
필자는 마이크로소프트 리서치의 '프로젝트 실리카(Project Silica)'에 대해 여러 차례 글을 썼으며, 가장 최근에는 작년 "아카이벌 스토리지(Archival Storage)" 글에서 다음과 같이 밝혔다. "기술을 상용화(commoditizing)한다"는 발상에는 회의적이다. 아카이벌 시스템은 IT 시장에서 틈새시장이며, 기업들이 돈을 쓰기 꺼리는 영역이다. 현실적으로 실리카 같은 쓰기 헤드(write head)가 대량으로 보급될 가능성은 낮다. 이런 시스템의 유일한 고객은 대형 클라우드 사업자들뿐이며, 이들은 경쟁사가 소유한 기술에 자신들의 아카이브를 맡기기를 꺼릴 것이다. 펨토초 레이저(femtosecond laser)의 대중 시장 응용처가 등장하지 않는 한, 비용 절감의 여지는 제한적이다. 그럼에도 이 기술을 더 생각해볼수록, 아직 실험실 단계이긴 하지만 경쟁하는 모든 아카이벌 스토리지 기술 중에서 시장에 영향을 미칠 가능성이 가장 높다고 본다. 대단하지는 않지만, 경쟁 기술들보다는 낫다는 뜻이다.
2026년 미국 의회도서관(Library of Congress)의 '스토리지 아키텍처 설계(Designing Storage Architectures)' 회의에서 마이크로소프트 리서치의 리처드 블랙(Richard Black)이 프로젝트 실리카에 대해 발표했다. 그는 "연구 단계가 완료됐다(research phase is complete)"고 밝히며, 성과를 담은 세 편의 주요 논문을 소개했다. 첫 번째는 2023년 10월 발표된 "Project Silica: Towards Sustainable Cloud Archival Storage in Glass"이고, 두 번째는 2024년 8월 발표된 "RASCAL: A Scalable, High-redundancy Robot for Automated Storage and Retrieval Systems"이며, 세 번째는 2026년 2월 발표된 "Laser writing in glass for dense, fast and efficient archival data storage"이다.
연구팀은 상용화의 전제조건이 펨토초 레이저의 비용 절감이라는 필자의 기존 견해에 동의하며, "상용화로 가는 실현 가능한 경로는 오직 레이저에 의해 좌우된다"고 밝혔다. 필자의 견해로는, 이것이 실현되려면 이 레이저에 대한 큰 시장이 존재해야 하는데, 아카이벌 미디어 시장은 그 정도로 크지 않아 기술이 '닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐'는 딜레마에 빠져 있다.
논문 1. 필자는 2024년 글 "마이크로소프트의 아카이벌 스토리지 연구(Microsoft's Archival Storage Research)"에서 이 논문을 다룬 바 있으며, 유리에 데이터를 저장한다는 아이디어 자체는 최소 2009년까지 거슬러 올라간다고 지적했다. 하지만 최근 몇 년 사이 마이크로소프트 리서치는 이 아이디어를 발전시켜, SOSP에서 68명의 저자가 참여한 논문으로 발표했다. 필자는 이를 2013년 페이스북(Facebook)의 콜드 스토리지 시스템 개발과 비교했다. 당시 페이스북은 스핀다운(spun-down)된 하드드라이브 기반 시스템과, 블루레이 디스크를 다루는 로봇 기반 시스템 두 가지를 개발했다. 페이스북은 이런 시스템에서 두 가지 중요한 속성을 확립했다. 첫째, 읽기 작업이 극히 드물기 때문에 핵심 성능 기준은 쓰기 대역폭이었다(읽기의 주된 이유는 소환장이 될 것으로 예상했다). 둘째, 경제성은 클라우드 규모로 운영하는 데 달려 있었으며, 이는 별도의 냉난방이나 전력 설비 없이 일반 창고 공간에 시스템을 둘 수 있다는 뜻이었다. 핵심 기준은 최악의 경우 전력 사용량이었다.
프로젝트 실리카의 설계는 애저(Azure)의 테이프 기반 아카이벌 계층 트래픽 분석을 토대로 이루어졌다. 이는 그 자체로 흥미로울 뿐 아니라 페이스북 클라우드 스토리지의 트래픽 패턴과도 대비된다. 마이크로소프트와 페이스북의 스토리지 계층구조 사이에는 중요한 차이가 있다. 마이크로소프트는 범용 데이터를 저장하고 사용자의 조작에 의존해 데이터를 아카이브 계층으로 내려보내는 반면, 페이스북은 9가지 특정 유형의 애플리케이션 데이터를 저장하며 각 유형의 워크로드에 대한 상세한 지식을 바탕으로 자동으로 데이터를 이전시킨다. 페이스북은 자동으로 데이터를 이전시킬 수 있기 때문에 아카이브 계층 위에 '웜(warm)' 계층을 둘 수 있고, 각 데이터 유형의 동작 방식을 상세히 알고 있어 각 유형을 언제 계층 아래로 내려보낼지 좋은 결정을 내릴 수 있다. 웜 계층이 대부분의 읽기 요청을 처리하고 하향 이전을 스케줄링하기 때문에, 페이스북의 아카이브 계층은 대형 쓰기가 꾸준히 흐르고 읽기는 거의 없어 하드웨어를 효율적으로 사용한다.
이는 실리카 논문 그림 2에 나타난 불규칙적인(bursty) 유입률과 대비된다. 아카이브 워크로드 분석(논문 2절)에 따르면, 읽히는 1MB당 평균 47MB가 쓰이며, 읽기 요청 1회당 174회의 쓰기가 발생한다. 월별로 다소 편차가 있지만 쓰기는 항상 한 자릿수 이상 압도적으로 많다. 작은 파일이 읽기 요청을 지배하는데, 4MiB 이하 파일이 읽기 요청의 58.7%를 차지하지만 이는 읽힌 데이터량의 1.2%에 불과하다. 반대로 256MiB보다 큰 파일은 읽힌 바이트의 약 85%를 차지하지만 전체 읽기 요청 건수의 2%도 되지 않는다. 게다가 요청 크기는 최소값과 최대값 사이에 약 10자릿수(10 orders of magnitude)의 차이가 있는 긴 꼬리 분포를 보인다. 데이터센터 내에서도 워크로드 편차가 있어, 중앙값과 꼬리값 사이에 최대 7자릿수 차이가 나며, 데이터센터 간에도 편차가 크다. 하루 단위로 보면 최대 일일 유입률은 평균 일일 유입률보다 약 16배 높다. 집계 기간을 30일 이상으로 늘리면 최대/평균 비율이 크게 줄어들어 약 2에 그치는데, 이는 30일 단위 구간별 평균 쓰기율이 서로 비슷함을 의미한다. 요약하면, 아카이벌 스토리지에 예상되는 대로 워크로드는 쓰기 중심이지만, 예상과 달리 입출력 작업은 작은 파일 접근이 지배한다.
논문 2. 이 논문은 프로젝트 실리카의 혁신적인 로봇공학을 다룬다. 연구팀은 구조화된 환경에서 소형 화물을 다루는 새로운 자동창고(ASRS) 로봇 'RASCAL'을 소개하며, 시스템 수준의 확장성과 이중화(redundancy)에 초점을 맞췄다고 설명한다. RASCAL은 소형 로봇 여러 대가 각 선반 가장자리의 레일을 따라 수평으로 이동하고, 한 레일에서 풀려나 위아래 두 칸 떨어진 레일에 다시 고정되는 방식으로 수직 이동하는 선반 배열로 구성된다. 설계 목표는 다음과 같다. 정비성(Serviceability) — 특수 도구나 전문 지식 없이도 로봇을 쉽게 추가·제거할 수 있어야 한다(테이프 로봇에서는 정비성이 큰 문제였다). 접근성(Addressability) — 어떤 로봇이든 선반 어디에 저장된 항목에도 접근할 수 있어야 한다(각 로봇이 선반의 아주 작은 부분만 가리기 때문에 다른 로봇들이 우회해 접근할 수 있다). 확장성(Scalability) — 로봇을 추가·제거해 검색 처리량을 조절할 수 있어야 하고, 큰 중단 없이 선반을 늘리거나 줄여 저장 용량을 조절할 수 있어야 한다(선반 무리를 추가·제거하려면 중앙 제어 컴퓨터를 업데이트해야 하지만 운영을 중단시키지는 않아야 한다). 가용성(Availability) — 로봇 하나의 고장이 접근 가능한 항목에 미치는 영향이 제한적이어야 하고, 라우팅에 큰 영향을 주지 않으며, 다른 로봇의 작업을 방해하지 않아야 한다(고장난 로봇은 바로 앞의 항목들만 접근을 막으며, 이는 전체의 아주 작은 부분에 불과하다).
연구팀은 이것이 이런 종류의 로봇의 실현 가능성을 보여주는 개념 증명(proof-of-concept)이라는 점을 분명히 하며, 실리카 태블릿을 테스트 사례로 사용했다고 밝힌다. 개념 증명 로봇은 폭 약 240mm, 레일에 장착됐을 때 높이 300mm, 깊이 90mm다. 피커(picker)를 더하면 폭이 70mm 늘어나고 전체 깊이는 약 150mm까지 늘어난다. 뒤집기(flipping) 동작 시 로봇은 구조물에서 최대 270mm, 날개 회전축에서 250mm까지 뻗어 나간다. 피커와 배터리를 포함한 로봇 전체 질량은 약 3.5kg이다. 수직 이동 방식은 수평 이동만큼 직관적이지 않은데, 등반(climbing) 동작은 한쪽 날개를 현재 레일에서 풀고 다른 쪽 날개는 그대로 고정한 채, 고정된 레일과 날개를 축으로 로봇을 바깥쪽으로 회전시킨 뒤, 풀린 날개를 원래 위치에서 위 또는 아래로 두 레일 떨어진 새 레일에 고정하는 방식으로 이루어진다. 이런 이동 시스템 덕분에 로봇은 독립성(independence)과 유연성(flexibility)이라는 두 가지 핵심 속성을 갖는다. 여기서 독립성이란 RASCAL이 작업을 수행하는 데 다른 로봇의 상태나 (엘리베이터 같은) 외부 이동 시스템에 의존하지 않는다는 뜻이다. 실제 배치된 실리카 시스템에서는 읽기가 드물기 때문에, 로봇의 임무는 거의 전적으로 빈 태블릿을 쓰기 헤드로, 쓰기가 완료된 태블릿을 선반의 보관 위치로 실어 나르는 일이 될 것이다. "최대 일일 유입률이 평균 일일 유입률보다 약 16배 높다"는 점 때문에 로봇은 과잉 프로비저닝돼야 하며, 대부분의 시간 동안 다수가 유휴 상태로 남는다. 이는 곧 배터리를 충전할 시간이 충분히 있다는 뜻이기도 하다.
논문 3. 이 논문은 유리에 데이터를 기록하고 읽는 물리학을 다룬다. 초록에 따르면, 연구팀은 유리에 펨토초 레이저로 직접 기록하는 방식에 기반한 광학 아카이벌 스토리지 기술 '실리카(Silica)'를 개발했으며, 이는 아카이벌 스토리지의 실질적 요구사항을 충족한다. 301개 레이어에서 1.59Gbit/mm³의 데이터 밀도를 달성해, 120mm 정사각형에 두께 2mm인 유리 조각에 4.8TB 용량을 구현했다. 시연된 쓰기 방식은 레이저 반복률에 의해 제한되는 빔당 25.6Mbit/s의 쓰기 처리량과 비트당 10.1nJ의 에너지 효율을 낸다. 나아가 저장 능력을 붕규산 유리(borosilicate glass)로도 확장했는데, 이는 더 저렴한 매체이면서 기록·판독 복잡도도 낮춘다. 붕규산 유리에 기록된 복셀(voxel)의 가속 노화 테스트는 데이터 수명이 1만 년을 넘을 것을 시사한다.
논문은 네 가지 주요 영역에서의 진전을 주장한다. 첫째, 데이터 기록(writing data) 측면에서 등방성(isotropic) 굴절률 변화에 의존하는 위상 복셀(phase voxel)과, 이방성(anisotropic) 변화에 기반한 복굴절 복셀(birefringent voxel)이라는 두 가지 효율적인 복셀 기록 방식을 제시한다. 두 방식 모두 최소한의 펄스로 복셀당 1비트 이상을 저장하는 고품질 복셀을 구현한다. 위상 복셀 기록은 다음과 같이 설명된다. 위상 복셀은 펨토초 레이저에 의해 유도된 등방성 변형으로, 국소적으로 굴절률이 변하고 광 산란은 최소화된다. 펄스 에너지를 변조해 심볼을 인코딩한다. 복셀 하나당 펄스 하나로 기록되므로, 복셀은 10MHz의 레이저 반복률로 기록된다. 빔 에너지는 음향광학 변조기(acousto-optic modulator)로 조절하며, 서로 다른 심볼은 서로 다른 굴절률 변화에 대응하고 이는 제르니케 위상차 현미경(Zernike phase-contrast microscopy)으로 판독할 수 있다. 나아가 레이저를 독립적으로 변조되는 4개의 빔으로 분할해 65.9Mbit/s의 처리량을 시연했으며, 매체를 손상시키지 않고도 이런 방식으로 처리량을 확장할 수 있음을 보였다. 4빔 처리량이 10MHz 레이저 펄스율의 4배를 넘는 이유는 각 펄스가 복셀당 최대 1.8비트를 기록하기 때문이다.
복굴절 복셀 기록은 다음과 같이 설명된다. 복굴절 복셀은 광학적으로 이방성인 회절한계 이하(sub-diffraction) 변형으로 구성되며, 그 평면 내 방향은 기록 펄스의 편광에 의해 결정된다. 이 방향을 다양하게 조절해 서로 다른 데이터 심볼을 인코딩하며, 편광 분해 이미징(polarization-resolved imaging)으로 판독한다. 새로운 유사 단일 펄스(pseudo-single-pulse) 방식은 단 두 개의 펄스만으로 길쭉한 나노보이드(nanovoid)를 형성하며, 이는 기존 연구를 개선한 것이다. 각 펄스를 둘로 나누어 하나는 보이드를 형성하는 시드 펄스(seed pulse), 다른 하나는 이전에 형성된 보이드를 늘리는 데이터 펄스(data pulse)로 사용한다. 이 방식으로 하나의 레이저 펄스가 새로운 시드 구조 형성과 기존 시드 구조를 데이터 복셀로 전환하는 작업을 동시에 수행하므로, 복셀은 10MHz의 레이저 반복률로 기록된다.
둘째, 복사 기반 복셀 기록 제어(emissions-based control of voxel writing) 측면에서, 연구팀은 여러 빔을 이용한 고처리량 기록을 시연했으며, 폐루프 피드백 시스템으로 레이저 출력을 실시간으로 감시·최적화해 기록 중 정밀한 에너지 안정성을 제공하고 대규모 배치된 여러 기록 장치 간 예측 가능성과 신뢰성을 높였다. 이런 정밀 제어는 매우 높은 체적 밀도를 달성하는 데 필요한 높은 정밀도를 위해 중요하다.
셋째, 수명(lifetime) 측면에서 연구팀은 붕규산 유리가 매우 안정적이라는 사실이 그 안에 기록된 데이터도 안정적임을 의미하는지 검토했다. 아레니우스 법칙(Arrhenius law)에 기반한 가속 노화 실험을 수행하고, 가시광 회절 측정으로 기록된 구조의 붕괴를 추적했다. 고온에서 얻은 측정값을 외삽한 결과 뛰어난 장기 안정성을 시사하며, 290°C에서도 변형 수명이 1만 년을 넘고 상온에서는 그보다 더 길다는 것을 나타낸다. 이 수명은 격리된 조건에서 위상 복셀의 열적 안정성을 반영한 것으로, 기계적 응력이나 화학적 부식 같은 외부 요인은 이 연구 범위에 포함되지 않는다. 가속 노화 테스트가 흔히 그렇듯, 500~440°C 구간에서 측정한 값을 실제 보관 온도로 외삽하는 데는 큰 폭의 추정이 개입되지만, 그 외삽 결과가 워낙 긴 수명을 시사하기 때문에 '방치해도 무방한(benign neglect)' 조건에서 매체는 사실상 영구적이라 할 수 있다.
넷째, 자주 간과되는 데이터 판독 및 디코딩(reading and decoding data)의 복잡성에 대한 접근법을 설명한다. 기존 연구를 바탕으로 잡음과 복셀 간 간섭(cross-talk)을 처리하기 위해 머신러닝 기반 디코딩을 적용했다. 이는 카메라로 촬영한 나노기공(nanopore) 이미지에서 비트를 추출하는 데 필요한 패턴 매칭을 구현하는 훌륭한 방법이다. 스토리지에서 가장 간과되는 부분은 실제로 잡음이 섞인 아날로그 신호를 매체에서 비트로 변환하는 문제다.
두 매체 유형 모두의 성능 수치가 제시됐다. 먼저 복굴절 복셀은 순수 석영유리(fused silica glass)에서 1.59Gbit/mm³의 데이터 밀도(플래터당 사용 가능 용량 4.84TB, 복셀 간격 0.500μm×0.485μm, 레이어 간격 6μm, 301개 레이어, 품질계수 0.85에서 8단계 방위각), 25.6Mbit/s의 쓰기 처리량, 비트당 10.1nJ의 쓰기 효율을 달성했다. 다음으로 위상 복셀은 붕규산 유리에서 0.678Gbit/mm³의 데이터 밀도(사용 가능 용량 2.02TB, 복셀 간격 0.5μm×0.7μm, 레이어 간격 7μm, 258개 레이어, 품질계수 0.92에서 4단계 에너지 레벨), 18.4Mbit/s의 쓰기 처리량, 비트당 8.85nJ의 쓰기 효율을 달성했다. 나아가 4개의 빔을 이용한 다중빔 시스템은 열 손상 없이 65.9Mbit/s의 처리량을 달성했으며, 열 시뮬레이션 결과 16개 이상의 빔으로도 기록이 가능할 것으로 나타났다. 비교하자면, 4TB M.2 2280 SSD는 1.34TB/mm³의 밀도를 가져 순수 석영유리와 비슷한 수준이지만, SSD 부피의 대부분은 실제 저장 매체가 아니라 PCB가 차지한다는 점을 감안해야 한다.
어떤 매체 유형이 더 나을까? 연구팀은 복굴절 복셀이 더 우수한 핵심 지표를 보이지만, 이를 효율적으로 형성하려면 고순도 석영유리가 필요한 반면, 위상 복셀은 붕규산 유리처럼 내구성 있는 투명 매체라면 어디에나 기록할 수 있다고 밝혔다. 위상 복셀의 경우 기록·판독 하드웨어도 더 단순해, 빔라인당 변조기 1개, 판독기당 카메라 1대만 있으면 된다. 두 방식 모두 10MHz 이상의 최대 레이저 반복률에 맞출 수 있다.
평가. 필자의 견해로는, 프로젝트 실리카는 뛰어난 연구일 뿐 아니라, 스핀다운 하드드라이브와 광학 매체 로봇을 사용한 페이스북의 초기 시스템들처럼, 아카이벌 미디어 시장의 극도로 어려운 경제성 문제에 기술적 해법을 만들려는 정말 칭찬할 만한 시도였다. 이 기술은 여러 중요한 속성을 갖고 있다. 매체가 매우 저렴하고 밀도가 높아, 미디어 교체를 유발하는 크라이더의 법칙(Kryder's Law) 경제성이 매체의 경제적 수명(기술적 수명이 아니라)에 미치는 영향이 최소화된다. 매체는 사실상 영구적이며 방치에도 견디므로, 일단 기록된 후의 운영비(opex)가 최소화된다. 매체는 한 번만 쓸 수 있고(write-once) 쓰기 헤드와 읽기 헤드가 물리적으로 분리돼 있어, 데이터가 멀웨어에 의해 암호화되거나 삭제될 수 없다. 긴 읽기 지연시간(latency)은 대량 데이터 유출도 어렵게 만든다. 로봇공학은 단순하면서도 고도로 이중화돼 있다. 어떤 셔틀 로봇이든 어떤 플래터에도 접근할 수 있다. 테이프와 달리 로봇 하나의 고장이 라이브러리의 아주 작은 부분만 접근 불가능하게 만들고 고장난 셔틀을 제거·교체하는 것만으로 쉽게 복구되므로, 테이프 라이브러리 로봇공학보다 훨씬 덜 성가실 것이다. 필요한 모든 기술은 이미 시장에 나와 있으며, 필요한 것은 오직 경제적 돌파구일 뿐 기술적 돌파구가 아니다. 연구팀은 대규모 아카이벌 스토리지의 핵심 과제인 쓰기 대역폭 개선에 힘써 왔으며, 현재 초당 수백 메가바이트를 기록할 수 있다. 페이스북의 아카이벌 스토리지 기술과 마찬가지로, 프로젝트 실리카는 완전한 데이터센터급 환경·전력 자원 없이도 클라우드 규모의 시너지를 누린다. 페이스북의 기술이 그랬듯, 프로젝트 실리카는 이 분야에 대한 수요가 있는 애저 아카이벌 스토리지라는 사내 고객을 확보하고 있다.
하지만 안타깝게도, 필자의 예측은 이 뛰어난 기술이 시장에서는 실패하리라는 것이다. 시장이 너무 작아 레이저 비용을 낮추기 어렵다. 기존 강자인 LTO 테이프는 이미 자리를 잡았고 신뢰할 만한 로드맵을 갖고 있으며, 잠재 고객들의 업무 프로세스에 깊이 내재돼 있어 기술 전환 자체가 위험 부담이 크다. 그리고 금리가 0이 아닌 현재 환경에서는, 미래의 운영비를 줄이거나(이 경우에는 거의 완전히 없애기 위해) 지금 더 많은 자본적 지출(capex)을 정당화하기가 어렵다.
4계층 심층 요약
1. 핵심 주장
마이크로소프트 리서치의 '프로젝트 실리카'는 펨토초 레이저로 유리에 데이터를 기록하는 아카이벌 스토리지 기술로, 연구 단계는 완료됐고 기술적으로는 뛰어나다. 그러나 필자는 시장이 너무 작아 레이저 비용을 낮출 수 없고, 이미 자리 잡은 LTO 테이프와의 경쟁 및 고금리 환경의 자본지출 부담 때문에 이 훌륭한 기술이 결국 상업적으로는 실패할 것이라고 예측한다.
2. 근거
- 연구팀 스스로도 상용화의 유일한 관건이 펨토초 레이저의 비용 절감이라는 데 동의했으나, 아카이벌 미디어 시장 자체가 레이저 시장을 키울 만큼 크지 않아 '닭과 달걀' 문제에 빠져 있다
- 아카이벌 미디어는 2021년 기준 하드디스크 대비 바이트로는 4%, 매출로는 1.8%에 불과한 극히 작은 시장이다
- LTO 테이프는 이미 확고히 자리 잡았고 신뢰할 만한 로드맵과 고객 업무 프로세스 내재화를 갖추고 있어 전환 리스크가 크다
- 금리가 0이 아닌 환경에서는 미래 운영비 절감을 위해 현재 자본지출을 늘리는 결정이 정당화되기 어렵다
- 실리카 시스템의 유일한 잠재 고객은 대형 클라우드 사업자들뿐이며, 이들은 경쟁사 소유 기술에 아카이브를 맡기기를 꺼릴 수 있다
3. 사례
- 프로젝트 실리카는 301개 레이어로 1.59Gbit/mm³ 밀도를 달성해 120mm 정사각형·두께 2mm 유리에 4.8TB를 저장했으며, 붕규산 유리 기준 가속 노화 테스트에서 데이터 수명이 1만 년을 넘는 것으로 나타났다
- RASCAL 로봇은 무게 약 3.5kg, 폭 240mm의 소형 로봇으로 레일을 따라 이동하며, 로봇 하나가 고장 나도 그 앞의 일부 항목만 접근 불가능해지는 높은 이중화 설계를 갖췄다
- 애저(Azure) 아카이벌 계층 트래픽 분석 결과 읽기 1건당 쓰기 174건이 발생하고, 4MiB 이하 소형 파일이 읽기 요청의 58.7%를 차지하는 등 예상 밖의 워크로드 패턴이 확인됐다
- 4TB M.2 SSD의 밀도(1.34TB/mm³)와 실리카의 밀도가 비슷한 수준까지 근접했다는 비교가 제시됐다
- 2013년 페이스북의 스핀다운 하드드라이브·블루레이 로봇 콜드 스토리지 사례가 유사한 선례로 언급됐다
4. 시사점
개발자/스타트업 관점에서 이 글은 "훌륭한 기술 ≠ 시장에서의 성공"이라는 냉정한 교훈을 준다. 아무리 뛰어난 R&D 성과라도 시장 규모, 공급망(레이저 등 핵심 부품의 비용 곡선), 기존 표준(LTO 테이프)의 관성, 그리고 거시경제 환경(금리)이 채택 여부를 결정한다는 점을 보여준다. 딥테크나 인프라 스타트업을 평가하거나 창업할 때는 기술적 우수성뿐 아니라 "누가 이 기술의 대체재를 전환할 유인을 가지고 있는가", "핵심 부품 비용을 낮출 만큼 큰 인접 시장이 존재하는가"를 반드시 함께 따져야 한다.
핵심 요약 (20줄)
- 마이크로소프트 리서치의 프로젝트 실리카는 유리에 펨토초 레이저로 데이터를 기록하는 아카이벌 스토리지 기술이다.
- 필자는 2026년 발표에서 프로젝트 실리카의 "연구 단계가 완료됐다"는 소식을 전했다.
- 연구 성과는 2023년, 2024년, 2026년에 걸쳐 발표된 세 편의 주요 논문에 담겨 있다.
- 아카이벌 미디어 시장은 하드디스크 대비 바이트로는 4%, 매출로는 1.8%에 불과한 매우 작은 시장이다.
- 연구팀은 상용화의 관건이 펨토초 레이저의 비용 절감뿐이라는 필자의 견해에 동의했다.
- 하지만 필자는 아카이벌 시장 자체가 레이저 가격을 낮출 만큼 크지 않다고 지적한다.
- 첫 번째 논문은 실리카의 설계를 애저의 실제 아카이브 트래픽 분석에 기반해 다뤘다.
- 분석 결과 읽기 1건당 평균 174건의 쓰기가 발생하는 쓰기 중심 워크로드가 확인됐다.
- 예상과 달리 작은 파일 접근이 입출력 요청 건수를 지배하는 것으로 나타났다.
- 두 번째 논문은 RASCAL이라는 소형·고이중화 자동창고 로봇을 소개했다.
- RASCAL은 레일을 따라 수평·수직으로 이동하며 도구 없이 쉽게 추가·제거할 수 있도록 설계됐다.
- 로봇 하나가 고장 나도 전체 시스템 중 극히 일부만 접근 불가능해지는 구조다.
- 세 번째 논문은 유리에 데이터를 기록·판독하는 물리적 원리를 다뤘다.
- 실리카는 120mm 정사각형, 두께 2mm 유리에 4.8TB를 저장하는 밀도를 달성했다.
- 붕규산 유리에 기록된 데이터는 가속 노화 테스트 결과 수명이 1만 년을 넘는 것으로 추정됐다.
- 실리카 매체는 한 번만 쓸 수 있어 랜섬웨어 등에 의한 데이터 암호화·삭제 위험이 낮다.
- 필자는 프로젝트 실리카가 기술적으로 훌륭하고 칭찬할 만한 시도라고 평가한다.
- 그럼에도 필자는 이 기술이 시장에서는 결국 실패할 것이라고 예측한다.
- 이미 자리 잡은 LTO 테이프의 로드맵과 고객 프로세스 내재화가 전환을 어렵게 만드는 요인으로 꼽힌다.
- 금리가 0이 아닌 환경에서 미래 운영비 절감을 위한 현재 자본지출 정당화가 어렵다는 점도 실패 요인으로 지목됐다.