ZimaCube 2의 AI NAS가 정말 할 수 있는 놀라운 일

에바 왕

IceWhale author

에바 왕 는 기술 작가 및 상주 장인 ZimaSpace에서. 평생을 바친 기크로서 홈랩과 오픈소스 소프트웨어에 열정을 가지고 있으며, 복잡한 기술 개념을 쉽게 따라 할 수 있는 가이드로 번역하는 데 전문성을 갖추고 있습니다.에바는 셀프 호스팅이 어렵지 않고 재미있어야 한다고 믿습니다. 그녀의 튜토리얼을 통해 커뮤니티가 하드웨어 설정의 신비를 풀도록첫 NAS 구축부터 Docker 컨테이너 마스터링까지 돕습니다.

Surprising Thing ZimaCube 2’s AI NAS Can Really Do - Zima Store Online

소개

ZimaSpace는 항상 지능형 하드웨어가 실제 작업 흐름을 더 간단하고 빠르며 안전하게 만들 수 있는 방법을 탐구합니다. 이 글에서는 단순 저장 이상의 용도로 설계된 시스템인 ZimaCube 2가 파일을 관리할 뿐만 아니라 이해하는 AI NAS로 변신할 수 있음을 강조합니다.

이 블로그는 NAS에 AI를 결합해 스마트하고 자동화된 데이터 어시스턴트로 만드는 방법을 탐구한 Zero Noichi의 실습 영상 리뷰와 실험을 바탕으로 합니다. ZimaCube 2를 창의적으로 테스트하고 커뮤니티가 배울 수 있는 실용적인 아이디어를 공유해 준 Zero Noichi에게 진심으로 감사드립니다. 이 영상을 바탕으로 사진 분류, 문서 요약, 그리고 “디지털 라이프”를 더 자연스럽게 검색할 수 있는 AI NAS로 ZimaCube 2를 사용하는 방법을 안내합니다.

전통적인 NAS에서 AI NAS로

ZimaCube 2는 개인 클라우드 및 미디어 서버로 설계되었지만, 전통적인 NAS를 훨씬 뛰어넘습니다.

영상에서 ZimaCube 2는 ZimaBoard와 ZimaBlade를 포함하는 더 넓은 Zima 가족의 일부로 소개되지만, 여기서는 우선 NAS로 사용한 후 AI NAS로 업그레이드하는 데 초점을 맞춥니다. 제작자는 많은 사람들이 여전히 Google Drive, OneDrive, Dropbox에 파일을 저장하고 스마트폰 저장 공간을 비우기 위해 의존하지만, 이러한 서비스는 반복 구독료와 외부 데이터 처리를 수반한다고 설명합니다.

반면 NAS는 한 번 구매하면 하드웨어가 작동하는 동안 전기만 소비합니다. 이 영상은 NAS가 파일 공유와 내부 서버를 위해 기업 환경에서 시작된 과정을 설명하며, ZimaCube 2 와 같은 기기가 이제 그 모델을 가정 사용자에게도 접근 가능하게 만드는 방법을 보여줍니다. AI를 추가함으로써 시스템은 단순 파일 저장소에서 실제로 콘텐츠를 이해하고 조직할 수 있는 자기 인식 AI NAS로 진화합니다.

하드웨어 및 확장: ZimaCube 2가 단순 저장 이상의 용도로 설계된 이유

ZimaCube 2의 하드웨어가 AI NAS를 가능하게 합니다.

제작자는 ZimaCube 2를 개봉하며 견고한 알루미늄 섀시와 Mac 같은 기기 옆에 잘 어울리는 큐브형 폼팩터 등 서버급 디자인을 강조합니다. 내부에서 Pro 구성의 ZimaCube 2는 최대 64GB DDR5 RAM을 지원하는 Intel Core i5‑1235U 프로세서를 사용하며, Standard 구성은 Intel Core i3‑1215U를 사용합니다. 듀얼 PCIe 슬롯(Gen4 및 Gen3)과 저프로파일 확장 베이는 추가 네트워크 카드나 GPU 설치를 허용합니다.

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ZimaCube 2 개인용 클라우드 NAS (재고 있음)

ZimaCube2

주요 하드웨어 포인트는 다음과 같습니다:

최대 6개의 하드 드라이브를 위한 여러 개의 3.5인치 드라이브 베이
SSD용 네 개의 M.2 슬롯과 잠재적 RAID 구성을 위한 전용 NVMe 캐리어
Mac과의 10 GbE 네트워킹 같은 고속 연결을 위한 듀얼 Thunderbolt 4 포트
2.5 GbE LAN 포트와 표준 비디오 출력(HDMI 및 DisplayPort)

이 기반은 ZimaCube 2가 유연한 AI NAS로 기능하도록 하며, 스토리지, 컴퓨트, 확장이 데이터 집약적 워크플로우와 GPU 가속 AI 작업을 모두 지원하도록 설계되었습니다.

초기 설정: ZimaCube 2를 NAS로 전환하기

ZimaOS Plus는 NAS 설정을 간소화하여 누구나 빠르게 시작할 수 있도록 합니다.

박스에서 꺼내면 ZimaCube 2는 NAS 용도로 맞춤화된 리눅스 기반 운영체제인 ZimaOS로 부팅됩니다. 장치를 전원과 네트워크에 연결한 후, 제작자는 같은 LAN에 있는 다른 Mac에서 웹 기반 인터페이스를 열고, 언어를 선택하고, 로컬 계정을 생성한 뒤 로그인합니다.

거기서부터 단계는 간단합니다:

웹 콘솔을 사용해 ZimaOS에 접속하고 NAS가 온라인 상태인지 확인하세요
macOS Finder에서 “서버에 연결”을 통해 IP 주소(예: 192.168.0.xxx)를 사용해 연결하세요
같은 계정으로 로그인하여 공유 폴더와 데모 파일을 확인하세요

이 작업이 완료되면 ZimaCube 2는 이미 기본 NAS로 작동 중입니다: 파일을 탐색하고, 네트워크를 통해 데모 비디오를 스트리밍하며, 브라우저에서 PDF를 볼 수 있습니다. 추가 하드 드라이브를 장착하는 것은 사용 가능한 베이에 드라이브를 삽입하고, 웹 UI를 통해 포맷한 후, 새 저장 볼륨(예: 새로운 2TB 디스크)으로 활성화하는 것만큼 간단합니다.

이 기본 NAS 구성은 이후 AI NAS 기능들이 기반으로 삼을 것입니다.

스토리지 확장: 테라바이트에서 “평생의 데이터”까지

ZimaCube 2는 디지털로 소유한 거의 모든 것을 저장할 수 있을 때까지 확장되도록 설계되었습니다.

영상에서 제작자는 외장 Western Digital 하드 드라이브를 ZimaCube 2에 삽입하고 ZimaOS를 사용해 새 볼륨으로 포맷합니다. 이 과정은 몇 번의 클릭만으로 완료됩니다:

사용 가능한 베이에 드라이브를 삽입합니다
ZimaOS가 이를 감지하고 “새로운” 장치로 표시하게 합니다
디스크를 포맷하고 사용 가능하도록 설정합니다
NAS 관리 콘솔과 네트워크 공유 모두에 나타나는지 확인합니다

모든 드라이브 베이가 채워지고 NVMe 슬롯이 사용되면, ZimaCube 2는 사용된 드라이브에 따라 최대 100 TB의 총 용량에 도달할 수 있습니다. 제작자는 모든 슬롯을 대용량 드라이브로 채우는 데 약 50만 엔이 들 수 있지만, 이 정도 용량이면 평생의 사진, 비디오, 문서를 현실적으로 저장할 수 있다고 언급합니다.

이 거대한 저장 용량은 AI NAS에 필수적입니다. 시스템은 저장할 수 있는 데이터만 분석하고 인덱싱할 수 있기 때문입니다. ZimaCube 2가 더 많은 데이터를 보유할수록 AI 기반 검색 및 분류 기능이 더 강력해집니다.

ZimaCube 2 전면 I/O 패널 클로즈업, 10GbE LAN, Thunderbolt, USB, HDMI 포트를 강조하며 AI 및 NAS 워크플로우를 위한 연결성을 보여줍니다.

왜 NAS에 AI를 추가해야 할까요?

목표는 단순히 AI와 대화하는 것이 아니라 AI가 파일을 관리하도록 하는 것입니다.

제작자의 개념은 명확합니다: ChatGPT 같은 AI를 단순한 대화 도구로만 사용하는 대신, NAS에 저장된 파일을 분석하기 위해 로컬 AI 모델을 사용합니다. 여기서 ZimaCube 2가 진정한 AI NAS가 됩니다:

사진이 업로드되면 AI가 분석하여 설명적인 라벨을 붙입니다
문서가 저장되면 AI가 이를 읽고 금액, 이름, 주제와 같은 주요 정보를 추출합니다
자연어로 검색할 때 AI와 벡터 검색이 함께 작동하여 가장 관련성 높은 파일을 찾아냅니다

제작자는 AI가 다음을 해야 한다고 강조합니다:

사진을 자동으로 분류합니다(예: “가족 여행,” “요코하마,” “놀이공원,” “야경”)
사용자가 나중에 퍼지 쿼리를 사용해 검색할 수 있도록 백그라운드에서 태그를 추가합니다
주기적으로 사용하지 않는 파일을 검토하고 아카이브하거나 재구성할 것을 제안합니다

이 접근법은 AI NAS를 조용하지만 강력한 도우미로 만들어 최소한의 수작업으로 데이터를 정리, 라벨링, 조직합니다.

벡터 검색이 자연어 쿼리를 지원하는 방법

벡터 검색은 AI NAS가 단순한 파일 이름이 아니라 의미를 이해할 수 있게 합니다.

시스템은 정확한 텍스트 일치에 의존하는 대신, AI가 각 파일을 이해하는 방식을 저장하기 위해 벡터 임베딩(의미의 수치적 표현)을 사용합니다. 제작자는 이를 간단한 정신 모델로 설명합니다:

각 개념(예: “고양이,” “개,” “동물,” “귀여움”)은 수치 공간 내 위치에 매핑됩니다
사진이 분석되면 AI는 그 내용(예: 고양이, 야외, 귀여움)을 반영하는 벡터 세트를 부여합니다
사용자가 “동물”을 검색할 때, 시스템은 “동물”이라는 단어가 명시적으로 태그되지 않았더라도 그 개념과 가까운 벡터를 찾습니다

이는 다음을 의미합니다:

“오렌지 사진” 또는 “빨간 옷” 검색도 관련 이미지를 찾아냅니다
“일본 우주비행사” 같은 쿼리는 이름만 라벨링된 초상화 폴더를 찾을 수 있습니다
“최근에 찍은 그 카페 사진”과 같은 모호한 요청도 환경, 색상, 객체의 조합으로 해석할 수 있습니다

모든 파일에 대한 벡터 메타데이터를 저장함으로써, AI NAS는 인간이 콘텐츠를 기억하고 설명하는 방식에 더 가까운 결과를 제공합니다.

소프트웨어 계층 구축: ZimaOS 위의 NAS AI

AI 엔진은 NAS 기반을 대체하지 않고 ZimaOS 위에서 실행됩니다.

ZimaOS를 다시 작성하는 대신, 제작자는 “NAS AI”라는 별도의 소프트웨어 모듈을 만들고 SSH 및 터미널 접근 같은 표준 도구를 사용해 시스템 내에서 실행합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

ZimaOS 인터페이스에서 개발자 모드와 SSH 접근을 활성화합니다
웹 기반 콘솔을 열어 시스템 셸에 로그인합니다
“NAS AI” 소프트웨어를 ZimaCube 2에 업로드합니다
지정된 폴더를 모니터링할 수 있도록 프로그램을 실행합니다

그 후 AI 엔진이 시작합니다:

새 파일이 업로드될 특정 디렉터리를 감시합니다
문서(PDF, 보고서, 구성 파일, 코드 저장소)에서 텍스트와 메타데이터를 추출합니다
이미지를 분석하고 설명, 태그, 벡터 표현을 생성합니다

이것은 NAS와 AI 로직을 느슨하게 결합합니다: ZimaOS는 계속해서 저장소, 권한, 네트워크 공유를 처리하고, AI NAS 계층은 데이터 이해와 인덱싱에 전적으로 집중합니다.

상단 커버를 제거한 ZimaCube 2 내부 모습으로, 마더보드, CPU 쿨러, RAM, PCIe 확장 슬롯이 보이며 AI NAS의 하드웨어 기반입니다.

실습 데모: 문서, 코드, 사진

실제 파일은 AI NAS가 일상에서 어떻게 작동하는지 보여줍니다.

시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주기 위해, 제작자가 혼합 샘플 데이터셋을 준비합니다:

소스 코드 저장소 (예: Go, Python, React, 셸 스크립트)
NGINX 구성 파일과 같은 설정 파일
계약서, 라이선스, 보고서와 같은 다양한 PDF 문서
노트 및 목록 (예: 독서 목록 또는 메모)
음식, 경기장, 풍경, 카페, NASA 우주비행사 초상 사진을 포함한 사진 세트

이 파일들은 AI가 모니터링하는 NAS 공유 폴더로 복사됩니다. 업로드가 완료되면 AI NAS가 각 항목을 파싱하고 설명하기 시작합니다. 관리 UI에서 확인할 수 있습니다:

“개인 개발 및 학습 코드 디렉터리”로 인식된 폴더
“NGINX 구성 파일”로 설명된 설정 폴더
“초상화 사진”, “관광지”, “경기장 장면”으로 요약된 사진 라이브러리

이 자동 주석 덕분에 모든 파일을 수동으로 열지 않고도 각 폴더 안에 무엇이 있는지 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.

스마트 검색 예제: “카페 사진”에서 “총 송장 금액”까지

AI NAS는 파일명만으로는 불가능한 복잡한 검색을 가능하게 합니다.

이 비디오는 여러 구체적인 검색 시나리오를 안내합니다:

카페 사진 검색
- 사용자가 키워드로 “카페”를 입력합니다.
- 시스템은 음료, 테이블, 카페 분위기의 실내 장면 등 카페 같은 환경이 포함된 이미지를 반환합니다.
- 일부 결과는 더 정확하지만, 벡터 유사도 덕분에 점수가 높은 이미지가 상단에 나타납니다.
풍경 및 색상 기반 검색
- “풍경” 또는 “녹색” 같은 쿼리는 산, 자연 풍경, 녹색 톤이 지배적인 사진을 보여줍니다.
- “풍경”, “여행”, “녹색” 같은 태그는 AI에 의해 자동 생성됩니다.
“남자” 또는 “남성” 검색
- “남자” 같은 쿼리는 주제가 남성일 가능성이 높은 초상화와 이미지를 반환합니다.
- 얼굴이 그림자에 있거나 일부만 보일 때도 관련 이미지는 낮은 유사도 점수와 함께 나타나 벡터 기반 매칭의 유연성을 보여줍니다.
송장 총액 계산
- 사용자가 시스템에 “모든 송장의 총액을 요약해 주세요”라고 요청합니다.
- AI가 모든 관련 송장 문서를 스캔하고 금액을 읽어 합산 총액(예: 2,835,360엔)을 계산합니다.
- 결과에는 총합에 기여한 PDF 파일에 대한 참조가 포함되어 프로세스의 감사가 가능합니다.

이 예제들은 AI NAS가 수동 기록, 복잡한 폴더 명명, 엄격한 파일 검색을 더 인간 친화적인 인터페이스로 대체할 수 있음을 보여줍니다.

관계 그래프 및 엔티티 중심 뷰

AI NAS는 파일과 엔티티 간의 관계도 시각화할 수 있습니다.

단순한 검색 결과를 넘어서, 시스템은 파일, 태그, 사람 간의 연결을 보여주는 관계 그래프를 생성합니다. 예를 들어:

우주비행사 초상화 폴더가 특정 일본 우주비행사를 포함하는 것으로 인식됩니다
한 우주비행사를 중심으로 한 뷰는 그 사람이 등장하는 모든 이미지와 관련 태그 및 설명을 보여줍니다
기술 파일의 경우 “NGINX,” “구성,” “서버,” 또는 특정 프로그래밍 언어와 같은 태그가 관련 리소스를 함께 클러스터링하는 그래프에 나타납니다

이 구조는 다음을 더 쉽게 만듭니다:

사람, 주제 또는 프로젝트와 관련된 모든 파일 보기
코드, 설정, 문서가 서로 어떻게 연결되는지 이해
정적인 폴더 트리 대신 시각적으로 대용량 데이터셋을 탐색

이는 AI NAS가 원시 저장 공간을 지능적이고 탐색 가능한 지식 기반으로 전환하는 또 다른 방법입니다.

ZimaCube 2가 MacBook에 연결되어 AI NAS 시스템 설정 중 노트북 화면에 ZimaOS 인터페이스가 표시되고 있습니다.

개인정보 보호와 로컬 제어: 로컬 AI가 중요한 이유

로컬 AI는 민감한 데이터를 외부 서버가 아닌 자신의 하드웨어에 보관합니다.

제작자는 클라우드 AI 서비스와 로컬 AI NAS 접근 방식을 대비합니다:

Google Photos나 Gemini 같은 서비스는 이미 이미지를 해석할 수 있지만, 데이터를 외부 서버로 전송하여 처리합니다
가족 사진, 개인 문서 또는 회사 내부 파일의 경우, 일부 사용자는 외부 분석 및 저장에 불편함을 느낍니다
ZimaCube 2에서 로컬로 호스팅되는 AI는 모든 처리를 장치 내부에서 유지합니다

이들을 결합하여:

대용량 저장 공간(최대 약 100TB)
NAS에 최적화된 운영체제(ZimaOS Plus)
GPU에서 로컬로 실행되거나 신중하게 제어된 온라인 모델을 통해 작동하는 AI 엔진

사용자는 검색, 분류, 자동화를 위해 제3자 플랫폼에 의존하지 않는 개인정보 보호형 AI NAS를 구축할 수 있습니다.

미래 가능성: 홈 랩에서 비즈니스 워크플로우까지

ZimaCube 2의 AI NAS는 개인용에서 전문 환경까지 확장할 수 있습니다.

이 비디오는 이 시스템이 단일 사용자를 넘어 배치될 수 있는 시나리오로 마무리됩니다:

파일을 클라우드로 보내지 않고 AI 기반 문서 관리를 원하는 소규모 기업
수년간의 프로젝트 아카이브, 코드, 설정 파일을 자연어로 검색해야 하는 팀
“관람차와 함께하는 요코하마 가족 여행”을 검색해 바로 적절한 사진을 찾고 싶은 가정 사용자

ZimaCube 2는 확장 가능한 저장 공간, GPU용 PCIe 슬롯, 그리고 안정적인 NAS 중심 운영체제를 제공하므로 시간이 지나면서 이러한 요구에 맞춰 확장할 수 있습니다. AI 모델이 더 빠르고 효율적으로 발전함에 따라 ZimaCube 2는 이를 로컬에서 호스팅할 수 있어, 단순한 NAS를 열정가와 전문가 모두를 위한 장기적인 AI NAS 플랫폼으로 전환합니다.