질문 감사합니다. 머신러닝/딥러닝/인공지능등 기술분야에 입문 순서를 질문 주신것으로 이해했습니다. 우선 접근 난이도를 생각해보았을때, 인공지능을 서비스화하여 API 를 통해 접근 가능한, AWS 의 Amazon Rekognition, Comprehend, Textract, Translate 등 다양한 서비스의 이용이 조금 쉬울 수 있을것 같습니다. 해당 서비스를 이용해 보시다가 좀더ㅓ 내 업무에 알맞는 맞춤화 된 기능이 필요시에 머신러닝, 딥러닝으로 접근하면 조금 더 쉽지 않을까 하는 개인적인 생각이 있습니다.
답변 감사합니다.
[질문]이제는 온프레미스와 비교가 아니라 클라우드 간의 서비스나 비용을 따져볼 수 밖에 없는것 같습니다. 전송비용이라던지 다른 클라우드 서비스보다 비용이 비싸서 쓰기가 부담 스러운 부분이 있습니다. 가격 변동이 있을 수도 있는 것인지? 이를테면 신규 장비가 들어오면 구형장비는 비용을 할인해 준다던지... 이런게 될런지요?
비용적인 부담이 있으시다면 다양한 시나리오 형태로 컨설팅이 가능합니다.
Azure에서 제공하는 RI(Azure Reserved Virtual Machine Instances)서비스 부분도 활용하시는 것도 좋아 보입니다.
SBCK로 연락주시면 도움을 드리겠습니다.
[질문] 방송국의 시스템은 실시간 데이터 처리나 특정 시간에 많은 트래픽이 몰리는 상황때문에 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드등을 구축하였을때 transaction처리에서 딜레이가 생기것같은데 어떠한 툴이나 방법으로 해결하시나요?
Azure CDN의 경우 트래픽 폭증에 따른 원본서버 보존을 위한 Origin shield 기능등이 있으며 IaaS, PaaS 형태의 서비스에서는 Auto scaling 기능을 많이 활용하고 있습니다.
감사합니다.
[질문] 인공지능과 머신러닝에 대하여 공부를 많이 해야 할 것 같은데요. 혹시 Skill 로드맵을 그린다면 어떤 순서로 공부해 가야 할까요?