NVIDIA BlueField-4 STX, OCP 2026에서 더 작은 CMX 서버 공개
NVIDIA BlueField-4 STX가 OCP 2026에서 더 작은 서버 설계로 등장하면서, 아키텍처 발표보다 실용적인 컨텍스트 메모리 하드웨어에 관심이 쏠리고 있다. ServeTheHome의 10월 19일 보도에 따르면, 이 보드는 이전에 공개된 듀얼 Vera 구성 대신 단일 Vera 프로세서 패키지를 사용하는 것으로 보인다. 전용 메모리 스토리지 계층은 이를 운용하는 데 필요한 인프라를 정당화해야 하므로 이는 중요한 변화다.
NVIDIA의 컨텍스트 메모리 스토리지 플랫폼인 CMX는 학습된 모델을 실행하는 과정인 AI 추론에서 생성되는 재사용 가능한 정보를 대상으로 한다. 핵심 쟁점은 전용 컨텍스트 인프라와 기존 서버 메모리 및 스토리지를 통해 해당 정보를 처리하는 방식 사이의 선택이다. 더 작은 구현은 성능이나 운영 경제성을 확정하지 않은 채 스토리지 구축업체에 또 다른 구성 옵션을 제공한다.
Intel과 AMD 서버 플랫폼은 기존 스토리지 서버와 NVIDIA의 특화 접근 방식을 비교하는 구매자에게 여전히 중요한 기준점이다. 쟁점은 컨텍스트 스토리지를 분리하는 것이 또 하나의 시스템 계층을 정당화할 만큼 애플리케이션을 개선하는지 여부다. OCP 하드웨어는 이 논의를 더 구체적으로 만들지만, 현재 보도로는 중요한 구현 세부 사항이 여전히 확인되지 않았다.
NVIDIA BlueField-4 STX, 아키텍처에서 보드 설계로
OCP에서의 변화는 NVIDIA 스토리지 아키텍처의 최초 발표가 아니라, 더 작은 하드웨어 구현에 관한 것이다.
NVIDIA는 2026년 3월 16일 가속 스토리지를 위한 모듈형 레퍼런스 아키텍처인 STX를 발표했다. 가속 스토리지 아키텍처 발표에서 CMX는 최초의 랙 스케일 구현으로 제시됐다. NVIDIA는 파트너 플랫폼이 2026년 하반기에 제공될 것이라고 밝혔다.
따라서 10월의 관측은 이미 진행 중인 구현 이야기의 일부다. 이는 OCP에서 완전히 새로운 범주가 출범했다는 증거라기보다, 파트너들이 이 아키텍처를 어떻게 패키징할 수 있는지 보여준다.
ServeTheHome의 Patrick Kennedy는 SOCAMM 메모리, 소형 메모리 모듈 형식, 그리고 소형 확장 장치를 위한 M.2 슬롯을 갖춘 컴팩트 보드를 설명했다. 그의 CMX 서버 보도는 Vera 패키지로 보이는 부품을 확인하고, 이 보드를 이전의 듀얼 프로세서 설계와 비교했다.
Kennedy는 또한 검토한 보드나 사진에서 NVIDIA의 네트워크 어댑터 기술인 ConnectX-9가 보이지 않았다고 보도했다. 이 관측으로 네트워킹 구현은 아직 확인되지 않았다. 그렇다고 완전한 시스템에 해당 구성 요소가 없다는 뜻은 아니다.
이러한 세부 사항은 보드 통합이 아키텍처를 제품으로 전환하는 과정을 결정하기 때문에 중요하다. 스토리지 제조업체는 연결, 냉각, 유지보수 접근성 및 나머지 시스템 요소를 수용해야 한다. 컴팩트한 프로세서 보드는 다른 출발점을 제공하지만, 그 자체로 이러한 엔지니어링 질문에 답하지는 못한다.
보드, 이를 둘러싼 서버, 완전한 배포 환경은 구분해서 보는 것이 유용하다. 각 단계는 사진만으로는 확인할 수 없는 의존성을 새로 도입한다. 구매자는 매력적인 구성 요소 배치를 완성된 시스템 사양으로 받아들이지 않아야 한다.
단일 프로세서로의 전환으로 보이는 변화는 구성 선택에 대한 질문도 제기한다. 더 작은 설계는 서로 다른 용량 또는 처리 요구 사항을 가진 배포 환경에 적합할 수 있다. 공개된 증거만으로는 해당 구성들이 동일한 워크로드를 지원하는지, 혹은 파트너 포트폴리오 내에서 서로 다른 위치를 차지하는지 알 수 없다.
보도는 더 좁은 결론을 뒷받침한다. NVIDIA의 컨텍스트 스토리지 아키텍처가 더 컴팩트한 구현으로 등장하고 있다는 것이다. 그렇다고 이전의 모든 구성이 대체됐다는 주장을 뒷받침하지는 않는다.
그럼에도 이는 시스템 구축업체에 의미 있는 진전이다. 구체적인 하드웨어를 통해 아키텍처 다이어그램이 추상적으로 남겨둔 조립 및 통합 문제를 평가할 수 있기 때문이다. 이 진전이 구매 결정에 얼마나 영향을 미칠지는 최종 제품 사양이 결정할 것이다.
스토리지 구축업체가 마주한 새로운 종류의 메모리 결정
즉각적인 부담은 컨텍스트가 자체 배포 계층을 가질 가치가 있는지 판단해야 하는 인프라 팀에 놓인다.
NVIDIA BlueField-4 STX는 해당 팀에 스토리지 용량 이상의 문제를 고려하라고 요구한다. 전용 계층은 재사용 가능한 컨텍스트를 둘 별도의 위치와 그 운영 책임을 함께 도입한다. 이 결정은 하드웨어 선택만큼이나 애플리케이션 동작과 시스템 관리에 관한 문제다.
구매자에게 관련 있는 비교는 기존 서비스에서 시작한다. 대화가 재개되거나 워크로드가 이동하거나 사용 가능한 메모리가 제한될 때 해당 서비스는 어떻게 동작하는가? 이러한 관측은 특화된 컨텍스트 계층이 실제 제약을 해결하는지 판단하는 기준이 된다.
컴팩트한 서버 설계는 대안을 구체적으로 보여주는 데 도움이 된다. 제조업체에는 통합할 대상이, 구매자에게는 사양을 요청할 대상이 생긴다. 그러나 물리적 크기만으로 배포 환경이 지원할 수 있는 유용한 애플리케이션 작업량을 판단할 수는 없다.
재무적 문제 역시 프로세서 보드를 넘어선다. 운영자는 네트워킹, 소프트웨어 지원, 시설 요건, 인력 시간을 고려해야 한다. 한 구성 요소의 하드웨어를 줄인다고 해서 주변 서비스와 관련된 모든 비용이 자동으로 줄어드는 것은 아니다.
이러한 고려 사항은 구매자 유형에 따라 서로 다른 압박을 만든다. 스토리지 제조업체에는 패키징, 검증, 지원이 가능한 구성이 필요하다. 클라우드 운영자에게는 안정적으로 관리할 수 있는 서비스가 필요하다. 엔터프라이즈 고객에게는 결과물인 애플리케이션이 자체 요구 사항 아래에서 더 잘 작동한다는 증거가 필요하다.
이러한 이해관계는 겹치지만 동일하지는 않다. 제조를 단순화하는 구성이라도 상당한 배포 작업이 필요할 수 있다. 통제된 시연에서 잘 작동하는 구성이라도 기존 운영 환경에 통합하기는 까다로울 수 있다.
구매자에게 가장 강력한 대응은 명확한 경계를 둔 비교다. 기준선에는 기존 구성 요소 중 무엇이 계속 필요한지, 어떤 책임이 이동하는지, 어떤 새로운 의존성이 나타나는지를 명시해야 한다. 그렇지 않으면 유리한 구성 요소 결과가 불리한 시스템 결과를 가릴 수 있다.
조직적 문제도 있다. 모델 서빙, 네트워킹, 스토리지, 보안을 책임지는 팀은 소유권에 합의해야 할 수 있다. 새로운 컨텍스트 계층은 그 책임이 이러한 경계를 가로지르는 곳마다 운영상 결정을 만들어낸다.
개발자에게 이는 인프라 제안을 평가하는 방식에 영향을 준다. 긴 대화를 다루는 애플리케이션이라고 해서 자동으로 전용 컨텍스트 하드웨어가 필요한 것은 아니다. 개발 팀은 해결책을 선택하기 전에 컨텍스트 처리가 서비스를 제한한다는 증거를 확보해야 한다.
조달 팀에도 그 의미는 직접적이다. 공급업체에 하드웨어 구성을 측정 가능한 애플리케이션 문제와 연결해 달라고 요청해야 한다. 더 작은 보드는 가능한 구현 범위를 넓히지만, 배포의 이유는 여전히 애플리케이션이다.
컨텍스트 재사용, 스토리지와 애플리케이션 성능을 연결하다
CMX의 아키텍처적 논거는 단순히 더 많은 애플리케이션 파일을 보존하는 것이 아니라 추론 작업을 재사용하는 데 있다.
NVIDIA의 컨텍스트 메모리 아키텍처는 재사용 가능한 추론 컨텍스트를 위한 공유 스토리지 계층을 설명한다. 회사는 이를 빠른 로컬 메모리와 기존 공유 스토리지 사이에 배치하며, 소프트웨어가 컨텍스트의 위치를 조정하도록 제시한다.
모델 입력을 처리하는 동안 생성되는 저장된 어텐션 키와 값인 KV 캐시는 호환되는 추론 작업이 이전 계산을 재사용할 수 있도록 한다. 고대역폭 메모리 또는 HBM은 빠른 접근을 위해 데이터를 그래픽 프로세서 가까이에 저장한다. CMX는 이러한 즉각적인 메모리를 넘어 컨텍스트에 사용할 수 있는 배치 선택지를 확장한다.
이 구분은 발표를 해석할 때 중요하다. 문서를 위해 더 많은 스토리지를 구매하는 것과 중간 모델 계산을 보존하는 것은 서로 다른 문제를 해결한다. 둘 다 데이터를 다루지만, 유용성은 서로 다른 접근 패턴과 소프트웨어 결정에 달려 있다.
익숙한 리포지토리로 반복해서 돌아가는 가상의 코딩 어시스턴트를 생각해 보자. 소스 파일은 애플리케이션 데이터로 남는 반면, 호환되는 캐시된 추론 상태는 이미 수행된 작업을 나타낸다. 해당 상태를 유지하는 일은 서빙 시스템이 이를 적절히 찾아 활용할 수 있을 때만 가치가 있다.
이 사례는 보고된 고객 결과가 아니라 제안을 검토하는 방법이다. 평가는 무엇을 측정해야 하는지 제시한다. 반환되는 요청이 이점을 얻는지, 얼마나 많은 작업이 반복되는지, 캐시된 자료를 재사용할 수 없을 때 어떤 일이 일어나는지다.
마지막 조건은 주목할 필요가 있다. 시스템은 선호하는 컨텍스트를 사용할 수 없을 때도 유용하게 작동해야 한다. 성공적인 재사용에만 초점을 둔 평가는 구매자가 일반적인 변동이나 복구 동작을 이해하는 데 거의 도움이 되지 않는다.
따라서 소프트웨어 통합은 비교의 중심에 있어야 한다. 애플리케이션이 효과적인 배치 및 검색 결정을 내릴 수 없다면 추가 용량의 가치는 제한적이다. 하드웨어 사양만으로는 변화하는 워크로드 전반에서 이러한 결정이 얼마나 잘 작동하는지 알 수 없다.
같은 논리는 공유 리소스에도 적용된다. 고립된 서비스에서는 매력적으로 보이는 재사용도 다른 서비스가 접근을 두고 경쟁할 때는 별도 평가가 필요하다. 구매자는 단순한 시연 결과를 일반화하기보다 전체 운영 환경을 검토해야 한다.
이 점은 더 넓은 이야기에서 OCP 보드의 역할을 분명히 한다. 이는 제안된 계층의 또 다른 물리적 구현을 나타낸다. 그 가치는 완전한 시스템이 이 구현을 유용하고 반복 가능한 애플리케이션 동작으로 전환할 수 있는지에 달려 있다.
전용 컨텍스트 스토리지를 위한 가장 강력한 근거는 배치 결정을 서비스 결과와 연결할 것이다. 이러한 결과에는 응답성과 지속 가능한 유용한 작업량, 그리고 이를 유지하는 데 필요한 리소스가 포함돼야 한다. 컨텍스트가 어디엔가 들어맞는다는 사실만 보여주는 것은 이점이 아니라 용량을 입증할 뿐이다.
기존 서버는 여전히 중요한 비교 대상
NVIDIA의 특화 접근 방식은 기존 서버 기반 인프라가 제공하는 운영상의 익숙함과 경쟁해야 한다.
이 비교를 위해 Intel이나 AMD가 AI 스토리지를 지원할 수 없다고 묘사할 필요는 없다. 기존 서버는 이미 배포, 유지보수, 소프트웨어 요구 사항을 이해하고 있는 팀에 실용적인 대안으로 남아 있다. 조직이 서비스를 계속 제공해야 할 때 익숙함에는 가치가 있다.
NVIDIA의 방식은 구매자에게 더 긴밀히 조정된 하드웨어 및 소프트웨어 설계를 수용하라고 요구한다. 잠재적 이점은 데이터 이동과 컨텍스트 처리를 전용 가속이 필요한 인프라 책임으로 다루는 데서 나온다. 그에 따른 의무는 이러한 특화가 완전한 서비스를 개선한다는 점을 보여주는 것이다.
경쟁 구도 역시 NVIDIA와 모든 스토리지 공급업체 간의 단순한 대결보다 복잡하다. 3월 발표에서 회사는 Dell Technologies, HPE, IBM, NetApp, VAST Data를 스토리지 파트너로 언급했다. 제조 파트너로는 AIC, Supermicro, Quanta Cloud Technology가 포함됐다.
이러한 관계는 기존 공급업체를 구현 노력 안에 배치한다. 고객은 완전히 별도의 공급업체를 채택하는 대신 익숙한 벤더를 통해 STX 기반 시스템을 평가할 수 있다. 그러나 파트너십이 모든 결과 구성의 상호 교환 가능성을 뜻하는 것은 아니다.
지원 체계는 평가에 영향을 미칠 것입니다. 증상이 서버, 네트워크, 서빙 소프트웨어에 걸쳐 나타날 때 구매자는 사고의 책임 주체가 누구인지 알아야 합니다. 조율된 아키텍처에도 명확한 운영 계약이 필요합니다.
NVIDIA의 8월 direct storage access 업데이트는 더 큰 방향성을 보여줍니다. NVIDIA는 소프트웨어가 GPU 스토리지 스택을 통해 스토리지에 접근할 수 있도록 하는 오픈소스 cuFile 인터페이스를 발표했습니다. 또한 상호운용성을 위한 업계 협력도 설명했습니다.
이러한 노력은 특수 시스템이 다른 인프라와 공존해야 하기 때문에 중요합니다. 고객은 주변 소프트웨어와 장비를 고려하지 않은 채 독립된 보드 하나만 평가하는 경우가 드뭅니다. 상호운용성은 새 구성을 얼마나 쉽게 도입할 수 있는지, 그리고 이후에 얼마나 많은 선택권을 유지할 수 있는지에 영향을 줄 수 있습니다.
그렇다고 관련 통합이 모두 완료되었다는 뜻은 아닙니다. 오픈 인터페이스와 프로덕션 호환성은 서로 다른 질문에 답합니다. 구매자는 여전히 지원되는 조합, 문서화된 제한 사항, 장애를 재현할 방법이 필요합니다.
따라서 비교에는 운영 유연성도 포함되어야 합니다. 배포를 점진적으로 확장할 수 있는가? 팀이 지원 범위 내에서 구성 요소를 업데이트할 수 있는가? 하드웨어의 유효 수명이 끝나기 전에 애플리케이션의 방향이 바뀌면 어떻게 되는가?
이러한 질문은 분석을 실제 구매 선택에 기반하도록 유지합니다. 특정 작업에서 특수 시스템이 장점을 보이더라도, 기존 서버 설계는 여전히 매력적일 수 있습니다. 반대로 익숙하다는 이유만으로 다른 접근 방식이 애플리케이션에 더 적합하다는 증거에서 기존 설계를 보호해서는 안 됩니다.
OCP 공개는 검토 대상 하드웨어 옵션을 넓힙니다. 그렇다고 이러한 비교의 필요성이 사라지거나 그 결과가 정해지는 것은 아닙니다.
보드 사진만으로는 시스템 경제성을 입증할 수 없다
현재 이용 가능한 증거는 구현 업데이트를 뒷받침하지만, 성능·구성·운영 관련 주장은 별도의 검증이 필요합니다.
보드 사진은 눈에 보이는 구성 요소를 식별하고 패키징 방식을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 완전한 스토리지 서비스의 동작을 입증할 수는 없습니다. 이러한 증거 유형을 분리해서 다루면 합리적인 하드웨어 관찰이 근거 없는 애플리케이션 주장으로 확대되는 일을 막을 수 있습니다.
NVIDIA의 3월 STX 발표는 기존 스토리지보다 최대 5배 높은 토큰 처리량을 주장했습니다. 토큰은 모델이 처리하거나 생성하는 텍스트 단위입니다. NVIDIA는 또한 이 아키텍처의 고성능 스토리지 비교에서 최대 4배 높은 에너지 효율을 주장했습니다.
이는 정의된 비교에 관한 NVIDIA의 주장입니다. 소형 OCP 보드에 대해 독립적으로 검증된 결과는 아닙니다. 이를 해당 구현에 적용하려면 구성, 소프트웨어, 워크로드, 기준선 간의 연결을 입증하는 증거가 필요합니다.
적절한 대응은 결과가 나온 조건을 요청하는 것입니다. 구매자는 어떤 애플리케이션이 실행됐는지, 비교가 어떻게 구성됐는지, 어떤 리소스가 계산에 포함됐는지 이해해야 합니다. 이러한 세부 정보가 없다면 배수 수치는 개별 배포에 거의 지침이 되지 못합니다.
평균 수치 역시 중요한 질문을 남깁니다. 애플리케이션은 전반적으로 만족스럽게 보일 수 있지만, 일부 요청은 받아들일 수 없는 지연을 겪을 수 있습니다. 평가는 경쟁 상태에서, 그리고 선호하는 컨텍스트가 없을 때 서비스가 어떻게 동작하는지 보여줘야 합니다.
더 작은 구성은 또 다른 불확실성을 만듭니다. 프로세서 수가 줄어든 것으로 보인다고 해서 시스템 비용, 전력 사용량 또는 처리량이 비례해 변한다는 뜻은 아닙니다. 다른 구성 요소와 구성 선택도 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
보안도 같은 증거 논의에 포함됩니다. NVIDIA는 5월에 인프라 소프트웨어 프레임워크인 DOCA를 통한 context access controls를 발표했습니다. 이 발표는 권한이 부여된 파일 접근, 활동 가시성, 네트워크 격리를 위한 기능을 설명했습니다.
이러한 기능은 특정 고객 구성이 필요한 모든 정책을 적용한다는 증거라기보다 NVIDIA가 밝힌 방향성을 보여줍니다. 배포 평가는 실제로 제공되는 제어 기능과 운영자에게 남는 책임을 살펴봐야 합니다.
공유 컨텍스트의 경우 구매자는 접근 권한이 어떻게 부여되는지, 오래된 상태가 어떻게 폐기되는지 물어야 합니다. 또한 권한이 변경된 뒤 어떤 일이 발생하는지도 살펴봐야 합니다. 이는 보고된 하드웨어의 결함을 주장하는 것이 아니라, 실질적인 수용성 질문입니다.
“메모리”라는 단어에도 또 다른 경계가 있습니다. 추론 상태를 유지한다고 해서 AI 애플리케이션이 정확한 정보를 기억하거나 더 나은 답변을 생성한다는 의미는 아닙니다. 애플리케이션 품질은 별도의 평가가 필요합니다.
관련 구분은 personal knowledge base에서도 나타납니다. 소스 정보를 정리하는 일은 모델 계산을 유지하는 일과는 별개의 과제입니다. 구매자는 요구사항을 작성할 때 이 목표들을 분리해야 합니다.
따라서 신중한 해석은 구체적입니다. NVIDIA BlueField-4 STX에는 또 하나의 보고된 하드웨어 형태가 있으며, 완전한 구성과 배포 결과는 여전히 문서화와 테스트가 필요한 사안입니다.
출하 구성, 워크로드 결과, 운영 증거를 지켜보라
다음으로 유용한 신호는 소형 하드웨어를 지원되는 제품, 재현 가능한 결과, 운영 중인 배포 환경과 연결해야 합니다.
향후 몇 달 동안 파트너 문서는 OCP 공개가 무엇을 바꾸는지 평가하는 가장 명확한 방법을 제공할 것입니다. 동일한 구성 관련 질문에 답하지 못한다면 사진이 더 늘어나도 가치는 제한적입니다.
첫 번째 신호는 완전하고 주문 가능한 시스템 사양입니다. 구매자는 지원되는 메모리 구성, 네트워킹 세부 사항, 확장 옵션, 냉각 요구 사항, 플랫폼 운영에 필요한 소프트웨어를 확인해야 합니다. 이러한 세부 사항은 보드 관찰을 제품 비교로 전환할 수 있습니다.
명확한 사양은 소형 설계가 실질적인 배포 선택지를 확장한다는 해석을 강화할 것입니다. 모호함이 지속된다면 그 결론은 잠정적으로 남습니다. 발표된 플랫폼과 지원되는 구성은 서로 다른 이정표입니다.
가용성에도 정확한 의미가 필요합니다. 공급업체는 고객이 프로덕션 지원과 함께 배포할 수 있기 전에 하드웨어를 시연할 수 있습니다. 구매자는 어떤 구성이 출하되는지, 어디에서 지원되는지, 어떤 기능이 이후 소프트웨어에 의존하는지 물어야 합니다.
두 번째 신호는 재현 가능한 애플리케이션 테스트입니다. 유용한 비교는 모델과 워크로드를 일관되게 유지하면서 컨텍스트 처리 방식이 어떻게 달라지는지 설명해야 합니다. 기준선을 식별하고 양측에 필요한 인프라도 포함해야 합니다.
결과는 유지된 컨텍스트를 재사용할 수 없는 요청과 함께 재사용 요청도 다뤄야 합니다. 또한 수요가 공유 리소스를 두고 경쟁할 때의 동작도 검토해야 합니다. 그래야 이 아키텍처가 서비스의 다양한 운영 조건 전반에서 도움이 되는지 드러납니다.
지속적인 애플리케이션 개선의 증거는 특수화의 근거를 강화할 것입니다. 장점이 매우 유리한 좁은 환경에만 국한된다면 이 시스템이 적합한 범위는 제한됩니다. 어느 결과든 설명 없는 헤드라인 배수보다 구매자에게 더 큰 도움이 됩니다.
세 번째 신호는 배포 환경에서 나온 운영 증거입니다. 여기에는 업그레이드 동작, 사고 책임 주체, 접근 제어, 복구가 포함됩니다. 이러한 세부 사항은 매력적인 구성이 초기 설치 이후에도 관리 가능한지를 보여줍니다.
NVIDIA의 3월 Vera Rubin platform 발표에는 Mistral AI 기술 리더십의 지지 발언이 포함됐습니다. 이러한 발언은 아키텍처에 대한 관심을 보여줍니다. 하지만 명확한 구성 및 운영 세부 사항을 갖춘 배포 사례를 대체하지는 못합니다.
유용한 고객 사례는 서비스에서 무엇이 바뀌었고 운영자가 어떤 작업을 수행해야 했는지 설명해야 합니다. 장점과 함께 제한 사항도 식별해야 합니다. 이러한 증거가 있어야 다른 조직이 그 경험이 자체 환경에 적용되는지 판단할 수 있습니다.
개발자에게 실질적인 다음 단계는 하드웨어를 선택하기 전에 컨텍스트 처리가 애플리케이션 동작에 영향을 주는 지점을 파악하는 것입니다. 인프라 구매자에게는 완전한 구성을 요청하고 현재 운영 중인 서비스와 비교하는 일입니다. 스토리지 제조업체에게는 소형 구현이 통합과 지원을 어떻게 변화시키는지 설명하는 일입니다.
NVIDIA BlueField-4 STX를 평가 목록에 유지하되, 자신의 워크로드와 연결된 증거를 요청하십시오. 반복 가능한 애플리케이션 추적부터 시작해 컨텍스트가 재사용될 때, 사용할 수 없을 때, 또는 리소스를 두고 경쟁할 때 현재 시스템이 어떻게 동작하는지 기록하십시오. 공급업체에는 제안한 구성에서 동일한 작업을 실행하고 추가 종속성을 모두 설명해 달라고 요청하십시오. 배포와 복구는 응답성과 함께 의사결정에 포함되므로, 결과를 검토할 때 운영 담당자도 참여시키십시오. OCP 공개는 이 논의에 더 구체적인 하드웨어 출발점을 제공합니다. 다음 제품 문서와 측정 결과를 활용해 전용 컨텍스트 스토리지가 실제로 서비스가 가진 문제를 해결하는지 판단하십시오.
