AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 투자를 검토하고 있습니다. AI구축 및 활용을 하기 위해선 무엇보다 광범위한 데이터 수집, 처리, 학습, 검증, 활용 등의 과정에서 병목현상이 없도록 시스템을 갖추는게 가장 중요할 것 같습니다. 그래서 이와 관련하여 몇가지 문의를 드립니다. 1. 수집된 데이터를 필요시 언제든 활용하기 위해선 무엇보다 스토리지의 확장성과 유연성이 필요할 것으로 보입니다. 이 점에 대해서 어떻게 솔루션을 제공하는지 궁금합니다. 2. 데이터 처리와 가공을 위해선 빠른 연산과 네트워킹 그리고 딥러닝을 처리하기 위한 라이브러리등 다양한 요소가 필요할 것으로 보입니다. 이에 대해 어떤 솔루션을 제공해주는지요?
1번에 대해 답변드립니다. 퓨어의 플래시블레이드는 블레이드 타입으로 구성되어 성능과 용량에 대해 유연하게 확장이 가능합니다. 블레이드 자체가 스토리지 컨트롤러와 데이터 저장영역이 함께 구성되어 있어 비즈니스의 확장에 따른 선형적인 성능 및 용량 확장을 제공합니다. 2번의 경우, 금일 소개될 래블업 소프트웨어를 통해 사전에 정의된 템플릿 기반의 라이브러리 및 AI 컴퓨팅을 사용자 기반으로 요청하고 빠르게 제공할 수 있습니다.
[질문] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 투자를 검토하고 있습니다. AI구축 및 활용을 하기 위해선 무엇보다 광범위한 데이터 수집, 처리, 학습, 검증, 활용 등의 과정에서 병목현상이 없도록 시스템을 갖추는게 가장 중요할 것 같습니다. 그래서 이와 관련하여 몇가지 문의를 드립니다. 1. 수집된 데이터를 필요시 언제든 활용하기 위해선 무엇보다 스토리지의 확장성과 유연성이 필요할 것으로 보입니다. 이 점에 대해서 어떻게 솔루션을 제공하는지 궁금합니다. 2. 데이터 처리와 가공을 위해선 빠른 연산과 네트워킹 그리고 딥러닝을 처리하기 위한 라이브러리등 다양한 요소가 필요할 것으로 보입니다. 이에 대해 어떤 솔루션을 제공해주는지요?