[짊누] AHV 하이퍼바이저가 본격적으로 도입된 시기와 주요 이슈는 무엇이 있나요?
뉴타닉스 AHV 는 2015년 경부터 본격적으로 도입이 이뤄졌습니다.
기존 고객들은 ESXi 를 주로 사용하였고, AHV 는 무료로 제공되는 뉴타닉스에 내장된 하이퍼 바이저로 첫째 - 비용 효율성이 뛰어나며, 둘째 - 안정성 및 3rd Party 솔루션에 대한 인증이 빠른 속도로 이뤄졌습니다.
세번째는 뉴타닉스에서 개발된 다양한 소프트웨어들이 AHV와 더 긴밀하게 통합되어 있기 때문에, 뉴타닉스 포트폴리오에 대한 기반 하이퍼 바이저 이기 때문입니다.
세미나 시작부분을 놓쳤는데. 데이터이쿠를 도입하기 위해서는 어떤 플랫폼/솔루션을 셋업 후 유저들이 사용하는 것인가요? 도입을 위한 준비와 단계가 있을까요? 말씀을 들으면 파이썬/R과 달리 유저들 접근이 좋은 것으로 생각되는데 비교 자료도 있을까요?
데이터이쿠를 설치할 수 있는 서버 / 클라우드 환경만 있다면 사용을 위한 기본 셋업이 가능하며, 필요사 코드 환경과 plugin 환경이 추가 설치가 필요할 수 있지만, 기본적으로는 솔루션 설치를 위한 환경을 시작이라고 보시면 됩니다.
도입을 위한 준비와 단계로는 우선 설치를 위한 장소를 지정하고 사용하고자 하는 데이터 타입을 확인 후 사용자의 기본 교육을 통해 도입이 진행 됩니다.
파이썬과 R 은 언어로써 해당 언어를 활용하기 위해 다양한 환경이 제공 되지만, 데이터이쿠는 코딩 없이도 사용할 수 있다는 장점으로 유저들의 접근성이 좋습니다. 자료의 경우 별도로 안내 드리도록 하겠습니다.
[질문]노코딩 솔루션이 시장에 많이 나와있는데 LG화학에서 데이터이쿠를 선정해서 하신 이유는 무엇인가요? 그리고 데이터이쿠가 다른 솔루션과 차별화되고 더 우수한 기능이 있다면 간략히 설명부탁드립니다.
LG화학이 데이터이쿠를 선택한 여러가지 이유가 있지만 주요한 이유는 아래와 같습니다.
1. 현업 사용자도 직접 자신의 DX 과제를 수행하기에 적합한 플랫폼
2. 모델 배포와 평가를 포함한 MLOps 체계를 쉽게 구축할 수 있는 플랫폼
3. 기존 및 여타 솔루션 대비 월등히 합리적인 아키텍처 설계로 운영 효율성 및 비용 절감을 도와주는 플랫폼
[질문] 데이터이쿠를 사용하는 비전공자에게 가장 큰 장벽은 무엇인가요?
비전공자 분들에게는 아무래도 단어가 처음 마주하는 가장 큰 장벽이 될 수 있을 것 같습니다. 데이터 전처리를 하던 분들은 join, grouping, sampling 등의 단어가 익숙하고 분석가 분들 역시 익숙한 단어들이 있지만, 비전공자 분들의 경우 단어에서 오는 어색함이 있을 수 있습니다.
하지만 데이터이쿠는 온라인에서 다양한 교육과 문서를 제공하고 있기에 이런 부분은 단기간에 극복할수 있습니다.
[질문] 현업 부서는 코딩을 배워야 하나요, 아니면 다른 역량을 키우는 것이 더 중요한가요?
문제 해결 역량을 키우는 것이 최우선이라고 생각합니다
제 개인적인 경험으로 답변을 드리자면, 과거에는 자기 자신의 업무를 위해 self-study 항목을 정해가며 성장할 수 밖에 없었지만, 빅데이터와 클라우드 시대를 지나 AI 시대를 마주하며 더이상 self-study가 아닌 '우리 회사에 어떤 준비'가 되어 있고 '나에게 무엇이 필요한지'를 파악한 이후에 '조직이 나아가기 위해 지원받아야 하는 부분'을 명확히 하여 회사에 요구하는게 맞을 것 같습니다.
Excel도 그러하였지만, 결국 시대의 흐름에 맞게 필요한 지원을 회사로부터 받고, 그 지원을 통해 생산성과 결과물을 만들거는게 현업 부서가 나아가야하는 방향인 것 같습니다.
저도 과거 python을 했었지만, 너무 고통스러운 시간을 보낸 경험으로 조심스럽게 답변 남깁니다
잘 알겠습니다.
[질문]데이터이쿠와 비견되는 플랫폼들이 여럿 있는데 엘지화학은 어떤 점을 고려해 데이터이쿠를 선택했는지 궁금합니다.
여러가지 이유가 있지만 주요한 이유는 아래와 같습니다.
1. 현업 사용자도 직접 자신의 DX 과제를 수행하기에 적합한 플랫폼
2. 모델 배포와 평가를 포함한 MLOps 체계를 쉽게 구축할 수 있는 플랫폼
3. 기존 및 여타 솔루션 대비 월등히 합리적인 아키텍처 설계로 운영 효율성 및 비용 절감을 도와주는 플랫폼
데이터이쿠 입장에서 답변을 드리자면, 우선 전문가와 비전문가 모두가 사용할수 있는 플랫폼인 점 (no code)과 데이터를 쉽게 재 사용할 수 있는 Feature Store, 그리고 다양한 기능을 별도의 개발 없이 즉각 사용이 가능한 부분이 매력점인 부분으로 검토되었습니다.
[질문] Tibero가 Oracle와의 호환성이 높아서 Oracle에서 Tibero로 마이그레이션하는 사례가 많은 것으로 알고 있습니다. OpenSQL은 Oracle 외의 MariaDB나 MS-SQL Server 같은 DBMS 들과 호환성이 높은가요?
PostgreSQL 기반의 플랫폼인 OpenSQL은 T-up을 통해 기존 데이터베이스에서 안정적이고 편리한 전환 및 다양한 dbms와의 호환성을 제공하고 있습니다. 현재는 Oracle 및 Tibero 호환을 우선 지원하며, 추후 확장팩을 통해 호환 DBMS를 늘려갈 예정입니다.
[질문] 티베로DB일반적으로 사용시에는 문제없을 듯하나 TAC구조는 100% 정합성이 불가할 듯한데... 정말로 DBMS 2개가 동시에 DB로 쓰기할 때 정합성문제가 발생할 수도 있을 듯합니다. 이럴 확율은 정말없는지요? 있을 것을 대비해 해결방안이 있는지요?
안녕하세요. Tibero는 MVCC(다중버전동시성제어) 기능을 지원하여 다수의 사용자 사이에서 동시에 작용하는 다중 트랜잭션의 상호간섭 작용에서 Database를 보호하고 있습니다.
[질문] TAC에서 각 cluster간의 위치적 차이는 어떠한가요? 일반적인 HA 구성의 경우 이 두 클러스터간 지리적 간격이 크고, 이로 인한 시간적 지연이 발생하거나, network 장애시 복수개의 active clustger를 inconsistent하지 않도록 유지하는 것에 대한 부담이 클 것 같은데요
안녕하세요. HA솔루션의 경우에도 대부분의 고객사에서는 지리적 간격을 크게 두고 있지 않습니다. DR 구성 등에 있어서는 지리적인 간격을 크게 두는데요. HA 구성의 경우에도 지리적으로 큰 간격을 두어 구성가능하지만 정합성 및 성능에 있어서는 100퍼센트 보장하지 못 합니다. TAC 구성은 지리적으로 간격이 크지 않는 범위에서 구성이 필요합니다.
좋은 답변입니다. 저도 이래야 할 것 같다는 생각이 들더라구요.
[질문] 그래도 같은 지역은 아닌 서울 대전 정도의 거리차는 존잿하겠지요?
그러면 Multi-AZ 으로 여러 AZ에 Instance를 구성하는 것은 권장하지 않는 것이군요? TSC (Standby Cluster)도 ASYNC mode라면, Multi AZ로 구성해도 무방할지요?
[질문] 동일 데이터베이스가 클라우드 환경과 온프레미스 환경에서 가질 수 있는 차이점은 무엇이고, 티베로가 클라우드 환경에서 유리한 기술적 이점들은 어떤게 있는지 궁금합니다
안녕하세요. DB관점에서 보기 보단 인프라의 관점과 동일하게 클라우드 환경과 온프레미스 환경의 차이는 유연성과 관리 포인트의 차이로 볼 수 있으실겁니다.
티베로가 클라우드 환경에서의 장점은 Public, Private, HCI, 컨테이너 환경까지 전부 지원을 하고 있으며 Public 클라우드 환경에서도 TAC를 AWS와, KT 상에서 구성 가능합니다. Oracle의 RAC는 자사 클라우드인 OCI에서만 지원 가능한것과 큰 차이가 있습니다.
[질문] 보통 패킷분석하여 마케팅제안하는 솔루션들은 네트워크 주요 장비의 패킷미러를 사용해야함으로 네트워크장비에 패킷미러를 설정하는 제약이 걸리는데 AWS도 마찬가지로 해당 기능을 요구로 서비스를 제공하는데 이런 부분들처럼 솔라윈즈도 정보들을 수집하는데 필요한 제약들이 있을가요? agent & agentless 를 세팅하기 위한 제약이라고 할가요?
AWS 같은 경우는 AWS 계정과 연동하고. 또한 agent & agentless 방식 모두 가능합니다. 데이터 수집방법은 Polling 그리고 아래와 같은 스트리밍 방식이 있습니다.
스트리밍(Amazon CloudWatch 지표 스트림)
=>Kinesis Data Firehose를 사용하여?Firehose 요청 형식의?지표 수신을 지원하는?SolarWinds Observability?엔드포인트에 지표 배치를 전송. 지표는?SolarWinds Observability에?JSON 객체로 전송
[질문] 주요 경쟁제품은 무엇이고, 솔라윈즈만의 특장점 및 특화된 부분은 무엇인가요?
저희 솔라윈즈의 특장점은, on-premise부터 aws/azure 환경 의 모니터링 및 관리를 각각 할 필요없이 하나의 통합된 화면으로 관리하실 수 있습니다.
많은 고객분들이 솔라윈즈 통합 관측/모니터링을 선호하는 이유는 1. 하이브리드 환경 통합관리. 2. 쉽고 편리하게 관리. 3. Saas 서비스와 연동가능. 4. 솔라윈즈 통합 솔루션을 사용하므로서 다른 보안/모니터링 솔루션 수를 최소화.
[질문]현재 업계 동향 및 앞으로의 발전 방향에 대해서 문의드립니다
고객분들 마다 환경이 상이하지만, 현재 추세는 단순 on-premise , cloud 환경보다는 hybrid 환경을 갖은 고객사가 많이 늘어나고 있는 추세입니다. 이에 저희는 이에 on-premise 및 aws/azure 를 한 화면으로 보고 관리 가능한 HCO를 많이 제안하고 있는 추세입니다.
솔라윈즈는 모니터링회사를 넘어 옵저버빌리티회사로 진화하고 있습니다. 이는 모니터링을 넘어서 전체의 자산을 통합 관측하며 AIOps를 통하여 향후 발생할 수 있는 문제를 예측하 실 수 있습니다.
[질문] GAIA를 도입 시 기존 리가시 시스템과 DB는 폐기 후 재구축해야 하는지요? DB마이그가 가능하다면 App도 마이그하여 재활용이 가능한지요?
GAIA를 통해 배포된 앱을 도입하시는 시나리오를 말씀하시는 거라면, 앱 런타임 시 기존에 구축하셨던 DB 및 서비스와 통신하는 기능을 제공하고 있어 기존 시스템을 유지하실 수 있을 것으로 생각됩니다.
GAIA 앱 제작 플랫폼 자체를 도입하시는 시나리오를 말씀하시는 거라면, GAIA 플랫폼은 infra, DB, WAS 등 레이어를 통합된 형태로 제공됩니다.
앱을 제작하는 과정에서의 모든 정보는 데이터베이스를 통해 관리되고있기때문에, DB 마이그레이션을 통해 앱 제작 과정에서 사용되는 정보는 마이그레이션 하실 수 있습니다.
[질문] 해당 개발 플랫폼으로 작업 시 일반적인 웹 화면 이 아닌 모바일에 최적화된 화면으로 개발할 수 있나요? 예를들어 모바일 전용 웹 (Mobile Web)이나 반응형 웹으로 PC나 모바일에서 해상도별 화면을 지원하는지해서요.. 만약 그렇다면 하이브리드 App 껍데기 (예 cordova)를 사용하여 Web View 액티비티를 사용하여 모바일도 가능할듯 싶어서요.
네 현재 앱을 제작하시는 화면을 디바이스 별로 미리 설정하실 수 있도록 디바이스 설정 기능을 제공하고있습니다. 해당 기능을 통해 원하시는 환경 및 화면을 특정하시어 앱을 제작하실 수 있습니다.
반응형 웹 같은 경우도 가능한가요? 한 소스로 PC와 모바일에서 만족 가능한지요.
[질문] 티맥스 가이아 기반 노코드 방식으로 만든 결과물의 성능도 기존 풀코드 방식으로 만든 결과물 만큼의 성능을 제공할 수 있나요? 만약 풀코드 방식으로 만든 결과물보다는 성능이 다소 낮을 수 있다면 어느 정도 낮을 수 있나요?
사용자 입장에서는 코드 없이 마우스 및 키보드 이벤트로 앱이나 컴포넌트를 제작하게 제공되지만, GAIA 엔진 내부에서는 사용자가 제작한 컴포넌트 및 화면, 로직, 서비스에 대해 코드 제너레이션을 통해 html 및 js 형태의 코드를 생산하게 됩니다. 생성된 코드의 형태는 직접 코드로 구현한 것과 크게 차이가 있지는 않을 것이므로, 성능상으로도 크게 차이는 없을것이라고 생각합니다.
[질문] 도입을 원하는 기업이 준비해야 하는 사항은 무엇이고, 티맥스의 노코드 솔루션을 현업에 활용하기 위해 어느 정도의 교육이나 숙련기간이 필요한가요?
CRM, 홈페이지 제작 등 명확한 목적을 위한 솔루션 개발의 경우, GAIA Cube의 High Level Studio를 활용하시면 약간의 러닝커브를 거쳐 바로 필요한 APP을 만들어 현업에서 사용할 수 있습니다. 다만, 도입을 원하시는 기업의 상황마다 다르기 때문에 기업의 준비 필요사항과 교육에 관한 사항은 031-8018-9902로 전화 또는 ga_info@tmax.co.kr로 문의주시면 고객상황에 맞추어 상담을 통해 안내드리겠습니다. 감사합니다.
질문 생성형 인공지능을 활용하는 과정에서 경험할 수 있는 장애물이나 문제들은 무엇인가요? 그리고 그러한 것들을 신속하게 해결할 수 있는 방안은 무엇인가요?
안녕하세요? Dataiku 박성철입니다. 일반적으로 경험하시는 고민사항은 1. 보안 2. 비용 3. 통제(governance) 입니다. Dataiku 같은 LLM Platform을 이용하시면 이러한 부분에 해결점을 찾으실 수 있습니다. 그리고, 추가적으로 말씀드리면 역시 환각 현상에 대한 고민이 있고, 기업내의 정보를 추가적으로 임베딩해서 사용하는 부분에 대한 고민을 많이 하시고 계십니다. 또한, LLM이 정답을 제시해 주는 모델은 아니다 보니 어떤 업무에 적용할지에 대한 고민도 많이 하시고 계십니다. 전통적인 AI/ML이 적절한 경우가 많은데, 요즘 Chatgpt로 관심이 집중되면서 혼선도 발생하고 있기도 합니다. 보다 자세한 내용은 저희 담당자를 통해서 요청하시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.
[질문] 일반적으로 클라우드 환경을 구성하기 위한 랜딩존 마이그레이션의 핵심은 운영과 보안에 대한 정책을 수립하는 것으로 알고 있습니다. 기존 온프레미스 환경에서 클라우드 환경으로 전환하기 위해 마이그레이션 과정을 지원하는 도구가 있는지 궁금합니다. 만약, 지원한다면 베스핀 글로벌의 경우에는 어느 정도 수준으로 지원이 가능한지 궁금합니다.
(예) 비즈니스 환경, 운영 및 보안 상황 등