안녕하세요, 퓨어스토리지 강신우 차장입니다.
엣지에 있는 데이터는 빠르게 응답을 위해서 엣지에서 처리되는 것이 맞습니다. 다만, 분석 또는 여러가지 컴플라이언스 이유로 데이터의 특성에 따라 엣지에서 처리된 데이터가 다시 코어로 전송된 후 처리되야 하는 필요성이 있습니다. 또한 이러한 데이터는 다시 클라우드로 전송되어 처리되야 하는 경우도 있습니다. 이로 인해 전체적인 트렌드가 엣지-코어-퍼블릭클라우드 로의 유연한 이동성 보장이 점차적으로 중요해지고 있습니다. 결국은 데이터에 대한 이동성을 보장할 수 있는 아키텍처가 앞으로 더욱 더 중요해지고 있으며, 퓨어스토리지가 이런한 부분에 대해 유연하게 데이터에 대한 이동성을 보장하는 플랫폼을 제공하고 있습니다.
오랜만이네요..^^
잘 지내시죠?..
안녕하세요! 너무 오랜만이라 너무 반갑습니다!!
[질문]
사용자 계정 기반 서비스할때
다음 세가지 고민을..
첫째, 한번 로그인해서 여러시스템에 자동적으로 접근해서
사용하면 좋겠는데...
둘째, 다양한 솔루션 시스템에
tenant 및 사용자별로 접근권한을 가지고 통제가 되면 좋겠는데..
세째, 여러 고객사의 사용자관리를 고객사별로 쉽게 구분하면서 안전하게 통합관리하면 좋겠는데...
현실적으로 방법이 있을까요,,
[답변] 안녕하세요?RSA 입니다.
첫째, SSO로 해결하실 수 있습니다.
둘째, 인증 통합 후 네트워크 구간 별 접근제어 정책으로 해결하실 수 있습니다.
셋째, 인증 후 사용자의 정보를 구분하여 접근제어 정책으로 해결하시 수 있습니다.
[질문] 딥러닝 기반 비전 검사 모형은 내부에 있는 현업 담당자가 오류(품질 정도)를 마킹을 해서 데이터를 만들어 주면 된다고 하셨는데, 그렇게 준비해야 하는 데이터의 량이 얼마나 필요할까요? (물론 대상마다 다르겠지만) 해당 비전 모듈을 도입하려면 (비록 전문 비전 프로그래머가 투입되지는 않아서 비용에 대한 세이브는 이미 많이 되었지만 대신에) 현업 담당자의 노력이 들어가야하는데 평균 투입 노력은 어느 정도(몇 M/M or 데이터 건수) 생각해야하나요?
일반적으로 유형별 이미지는 20~50장 정도면 대략 95% 이상의 정밀도의 결과를 예상할 수 있습니다. 학습 데이터는 양보다는 질이 중요합니다.
유형 별로 정제된 학습 셋을 얻는 시간은 상황에 따라 달라서 정량적으로 표현하기는 어려울 듯 합니다.
[질문] 기계를 학습 시킨다면 기계가 올바르게 인식했을때 상을 주고, 잘못 인식했을때 벌을 주는 형태가 되어야 할 건데요. 전문가가 아닌 일반인이 기계를 학습 시키기 위해 어떤 자료를 얼마나 제공해야하고 상벌은 어떻게 줘야 하고 예기치 못한 상황이 발생했을때 어떻게 조치해야 하는 지 등에 대해 어려움 없이 잘 처리 할 수 있을까요..?
산업용은 정확도가 가장 중요한 요소이므로 항상 가장 실력이 좋은 교육자가 교육을 해주어야 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 일반인이 학습한다면 일반인 수준의 결과, 전문가가 학습하면 전문가 수준의 결과가 도출되겠지요.
데이터는 유형별로 약 50 장 이상의 이미지를 제공해 주면 좋습니다.
[질문] 새로운 제품이나 새로운 불량에 대해서는 항상 학습을 시켜야 하나요?
새로운 유형의 불량이라면 학습을 시켜야 합니다. 다만 형태가 변형되는 등의 변화에 대해서는 일반화가 충분히 가능하여 매번 학습할 필요는 없습니다.
[질문]구글 클라우드 데이터랩만의 강점은 무엇인가요?
Google Cloud 의 Cloud Service Resource 를 쉽게 연동하여 사용할 수 있다는게 큰 강점입니다.
클라우드는 처음이라...
데이터는 일반 운영데이터를 적재 분석 및 시각화를 하게 되는건가요?
네, 적재 된 데이터를 datalab 을 이용하여 시각화 하는 것입니다.
[질문] 분산된 스토리지가 최적화되려면 클라우드도 엣지클라우드처럼 중앙집중식이 아닌 현장 끝단에 있는 엣지클라우드형태가 같이 보편화되어야 하는거 아닌가요? 어찌보면 작은 데이터센터들이 많이 보급되는 것이 필요한 시대가 된건 아닌지? 자율주행차도 그렇고 조금이라도 레이턴시가 발생하면 치명적일 수 있어서... 게다가 도서관이나 박물관 등에서는 이미 엣지클라우드나 이러한 분산스토리지형태가 확산되면 좋을 것 같은데.. 어떤 기준으로 예측할수 있을까요?