컴퓨팅 리소스 (서버)와 데이터를 저장하고 공유할 스토리지, 그 인프라를 이어줄 스위칭 패브릭은 필수 입니다. 분석 대상 용량이 비교적 적을 경우 컴퓨팅 서버 내부 디스크로도 구성하는 경우가 있지만 대부분은 다수의 컴퓨팅 자원을 도입하고 그 서버들이 공유할 수 있는 외장 스토리지로 많이 구성하십니다. 분석 성능을 위해 CPU, GPU를 얼마나 구성할지, 스토리지 성능을 얼마나 구성할지에 따라 확보할 성능은 천차만별이라 보시면 이해가 쉽겠습니다.
어떤 목적을 위한 AI 플랫폼을 구축할 것인지,. 데이터 의 양 ( Training /inference)/ 훈련에 사용할 모델에 따라 어느 정도규모의 GPU 또는 GPU farm을 구축할 것인지를 산정할 필요가 있습니다. 그리고 Training을 완료해야 하는 Timeline이 있다면 그에 따라 H/W 구성이 다를 수 있습니다. 다양한 고려 사항이 있지만, 필수 구축 되어야 하는 부분은 GPU 서버와 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 그리고 GPU서버와 스토리지간 원활한 데이터 통신을 위한 네트워크 구축 정도가 필수로 불 수 있을 것 같습니다.
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
[질문] AI플랫폼 구축 시 인프라 환경 적인 측면에서 필수로 구축되어야 하는 부분은 무엇인지? 하드웨어의 성능은 어느정도로 확보해야 하는지? 궁금합니다.