[질문] 지금 저 아키텍쳐를 보며 드는 가장 큰 질문은 저런 아키텍쳐가 유용한 경우가 어떤 것인가입니다. Data movement는 기본적으로 비효율적인 것이고, storage silos 가 프로그램의 성능을 제한할 수 있지만, AI training의 ensembles (하나의 테이타셋을 이용하여 여러 알고리듬을 동시에 돌리는 ensemble learning)을 제외하면 DNN에서 저런 아키텍쳐가 필요하다는 생각이 안듭니다. 어떤 경우 저런 아키텍쳐가 유용한가요?
대규모 기관/기업에서 AI 풀 혹은 클라우드 형식으로 여러가지 서비스를 자체 지원을 하고 있는 경우가 많습니다. 그래서 하나의 서비스 단위는 BeeGFS 혹은 ONTAP AI를 사용하고, 데이터 파이프라인을 만들어서 또 다른 서비스를 지원할 수 있는 것이 하나의 유즈케이스가 되겠습니다.
[질문] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
[질문] 지금 저 아키텍쳐를 보며 드는 가장 큰 질문은 저런 아키텍쳐가 유용한 경우가 어떤 것인가입니다. Data movement는 기본적으로 비효율적인 것이고, storage silos 가 프로그램의 성능을 제한할 수 있지만, AI training의 ensembles (하나의 테이타셋을 이용하여 여러 알고리듬을 동시에 돌리는 ensemble learning)을 제외하면 DNN에서 저런 아키텍쳐가 필요하다는 생각이 안듭니다. 어떤 경우 저런 아키텍쳐가 유용한가요?