AI/Data Lake 환경에서는 대체로 고성능 파일시스템을 필요로 하기 때문에 발표에서도 잠시 언급했던 GPFS나 Lustre 환경을 주로 사용하는데 이러한 파일시스템들은 초고성능 NAS와 유사하게 동작하는데 Scale-out이 가능해서 노드가 늘어날 수록 용량과 성능도 향상됩니다. 이런 환경에 오브젝트 스토리지를 적용하려면 별도의 아카이빙 노드에 S3 인터페이스를 구현해야 하는 조건이 붙습니다.
[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.
[질문] AI/Data Lake같은 대용량 데이터 처리를 할때 CPU/GPU가 중요하다고 하는데 HDD도 중요하다 생각되는데 이를 말씀하신 대로 object 형태로 원하는 대로 구성해서 사용할 수 있을까요?