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] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
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?