AutoLISP 관련 기능은 어떤게 있는지요?
AutoLISP 관련된 사항은 하기 링크에서 확인이 가능합니다.
https://knowledge.autodesk.com/search-result/caas/CloudHelp/cloudhelp/2017/ENU/AutoCAD-AutoLISP/files/GUID-3B8EDFF1-A130-434F-B615-7F2EC04322EE-htm.html
이건 좀 오늘 웨비나와 다른 내용일수 있는거 같은데요
전에 어떤 다큐멘터리 영화를 보니까 앙코르와트 근처를 헬리콥터를 타고 다니면서 지형을 스캔해서 표고차를 3D로 추출하여 과거 문화재의 위치와 크기를 추적하더군요 이때 스캔으로 3d 형상화한 지형의 내용을 2d 또는 그래픽으로 표현 하던데 지금 웨비나 프로그램을 사용하는 건가요?
해당 내용은 다큐멘터리에서 사용한 프로그램이 어떤 것이었는지 정확히 알 수 없으므로 저희 Autodesk Map 3D 프로그램을 사용했는지 정확히 답변 드리기가 어렵습니다.
추가적으로, 최근 드론을 이용한 촬영 데이터를 이용하여 3D Cloud point 로 변환하고(Recap 및 드론과 호환되는 어플리케이션 이용), 이를 Civil 3D, Infraworks 그리고 현재 웨비나중인 Map3d를 이용하여 좌표값을 맞추시면 현재 현황에 부착하여 확인할 수 있습니다.
답변 감사합니다
[질문] 기존2D 도면을 3D로 일괄변환가능한가요? 가능한 도면파일 포맷과 최대사이즈도 궁금합니다.
2D to 3D 일괄변환은 불가능합니다. ( 관련 링크 참조 : https://knowledge.autodesk.com/ko/support/autocad/learn-explore/caas/CloudHelp/cloudhelp/2018/KOR/AutoCAD-Core/files/GUID-ECFB3220-6484-4D0B-BB7E-B06AD9F4E856-htm.html )
AutoCAD Map 3D에서는 컴퓨터 그래픽, 문서 관리, 매핑 및 GIS(지형 정보 시스템)에 사용되는 대부분의 일반 이미지 파일 형식을 지원합니다.
지원되는 이미지 형식은 아래 링크를 확인해 주세요.
https://knowledge.autodesk.com/ko/support/autocad-map-3d/learn-explore/caas/CloudHelp/cloudhelp/2018/KOR/MAP3D-Use/files/GUID-EE63F4D8-B5CE-4158-87AA-1B376761CC64-htm.html
질문- 캐드쪽도 GPU기반 HPC 클라우드 시장이 도입검토가 되고있는지요?
현재 Autodesk 에서 나온 클라우드 기반 제품은 하기 링크에서 찾아보실 수 있습니다.
https://www.autodesk.co.kr/solutions/cloud-based-online-cad-software
그러나 문의 하신 GPU 기반의 클라우드 제품은 출시 되지 않았습니다.
*** 산업 부문에서 대량의 파일을 저장, 관리 및 이동에는 데이타 워크플로우에 의존합니다.
특히, 한 프로젝트에 관한 파일이 여러 파일 시스템에 분산되어 있어 프로젝트 전반에서 스토리지 사용 현황을 파악하기가 어렵습니다.
문제는 파일 크기가 커지면서 스토리지 인프라, IT 인력 및 예산에 대한 부담이 가중되고 있고, 스토리지 가격은 계속 떨어지고 있는 반면, 복잡한 스토리지 인프라를 관리하는 비용은 계속 증가하고 있는게 현실이죠.
DELL EMC Data Capital 솔루션은 복잡한 스토리지 환경에서 대량의 파일 기반 데이터를 관리하는 데 드는 운영비와 자본비를 모두 줄여줄수 있는지 문의합니다.
DellEMC에서 제공하는 Isilon과 ECS는 수십 PB 이상의 단일 볼륨을 제공하기 때문에 기존에 사일로 형태로 분산되어 있는 스토리지를 통합하여 관리할수 있기 때문에, 증가하는 데이터를 관리하는 운영비와 자본비를 줄여줄수 있습니다.
예산 관련 부분도 이번 웨비나에 소개가 되면 좋을듯 합니다.
*** 수십 PB 이면, 기존 하둡에서 실시간 처리가 쉽지? 않을텐데요. 추가 솔루션을 사용하고 계신지요? 예를 들언, Splunk 같은 ???
쇼핑몰에서 사용하기에 적절할지 궁금합니다. 상품검색이나 구매시 쿼리속도가 느리면 이탈율이 커질텐데요~ 쿼리의 복잡성은 거의 없기때문에 누적 데이터가 쌓여도 인덱싱 관리가 잘되어 최적화에 문제가 없을지 궁금합니다.
빅쿼리는 굉장히 큰 규모의 데이터를 빠르게 처리해서 결과를 전달해주는 것이 목적입니다. 따라서 빠른 응답 처리 또는 굉장히 큰 규모의 트래픽을 수용해야 한다면, 구글 클라우드의 빅테이블을 고려하시는 것이 좋습니다. 빅테이블에 대한 정보는 https://cloud.google.com/bigtable/에서 확인하시기 바랍니다.
[질문] 배치 처리는 정기적 처리 후 데이터가 적재가되어 업무 시스템에 영향도를 많이 주는데 여기에 스트리밍 데이터까지 병행하여 쌓는다면 쌓여지는 데이터에 대한 처리는 어떻게 해야 효과적으로 관리를 할수 있는지요?