DGX Cloud의 경우 NVIDIA 상품이며, 사용자는 NVIDIA에서 제공하는 UI기반으로 job을 실행하는 구조이므로 뒷단의 Cloud업체는 중요하지 않습니다.
부하량 역시 월 단위로 할당받아서 독점해서 활용하는 구조이기 때문에, 전체 리소스가 제공된다고 이해해주시면 좋을 것 같습니다.
[질문] 그렇다면 그리 급하지 않은 job의 경우 스폿인스턴스등을 사용하여 학습을 하는 것과 같은 다양한 사용모델은 없는 것이네요?
네, 월 단위로 8-GPU가 할당된 서버를 할당 받는 단일 pricing 모델을 가지고 있습니다.
[질문] 답변 주셔서 고맙습니다. DGX Cloud의 경우, 사용자가 뒷단의 Cloud 업체에 대해 선택권도 안가지는 것인지 그리고 뒷단의 Cloud 업체에 대해 사용자가 아예 알 필요 없을 경우 여러 Cloud 업체의 대규모 장애가 발생해도 DGX Cloud는 안정적으로 활용 가능할 것 같은데 만약 모든 Cloud 업체들 중 일부 업체들만 정상 서비스가 가능한 대규모 장애가 발생하더라도 DGX Cloud가 안정적으로 서비스 제공 가능한 구조인지 궁금합니다.
안녕하세요, 말씀드렸던대로 Cloud업체 자체가 영향을 미치지는 않을 것으로 생각되지만, 특정 Cloud업체를 선호하신다면 해당 선택지 역시 존재하지 않을까 생각됩니다.
추가로, 서버를 할당받으실 때 고성능 network가 중요하기 때문에 여러 클라우드 업체중 단 하나의 클라우드 업체만 선택되게 될 것입니다.
말씀주신 SLA에 대해서는 필요시 아래 주소로 문의주시면 조금 더 자세한 정보전달이 가능하지 않을까 생각됩니다.
https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-cloud/
[질문] 그린플럼의 MPP 아키텍처는 하나의 서버 안에서 여러개의 DB 프로세스가 독립적으로 병렬 처리가 가능한지 궁금합니다.
그린플럼은 여러개 서버를 통합적으로 병렬처리하고, 또한 한 서버 안에 보통 8개 DB 프로세스가 있습니다. 그래서 4개 데이터 노드일 경우에는 4*8 해서 32개 DB 프로세스가 구동된다고 보시면 됩니다. 8노드이면 8*8 = 64개 프로세스가 독립적으로 수행됩니다.
[질문] 그렇다면 서버의 CPU 갯수가 성능에 미치는 영향이 좀 크겠네요? 처리하는 데이타의 양을 생각하면 GPU 활용이 성능에 미치는 영향은 어떠한가요?
[질문]MPP기반의 분석툴이면 다양한 원본소스들의 데이타가 적재된 데이터레이크의 대용량데이터를 분석을 위해서 COPY에서 사용해야할것 같은데, 분석 처리에 시간이 많이 걸리지 않을까요? 외부저장소를 연결하여 사용도 가능할까요?
Copy 대신 PXF를 이용해서 데이터 조회/적재를 합니다. 아래 링크 참조 부탁드립니다.
http://gpdbkr.blogspot.com/search/label/GPDB6_PXF_S3%EC%97%B0%EB%8F%99
[질문] 데이터레이크와 그린플럼 간의 데이터 연계에는 pxf라는 기술이 사용되는 것으로 아는데 이 pxf기술에 대해 간략하게 설명 부탁드립니다.
http://gpdbkr.blogspot.com/search/label/GPDB6_PXF_S3%EC%97%B0%EB%8F%99
오 아주 유익한 정보가 많네요..그린플럼에 대해 좀 더 자세히 알수 잇을 것 같네요. 감사합니다.
[질문] 코딩을 잘 모르더라도 그림플럼을 이용해서 데이터 분석이 가능한지 궁금하고, 비전공 신입직원이 사용법을 배우려면 권장되는 시간은 얼마나 될까요?
프로그래머가 만든 프로그램을 Greenplum에 적용 시킬 수 있다는 것을 강조 드리며, 습득력은 개인역량에 따라 다를것 같습니다.
[질문]In-Database 에서 데이터의 이동 없이 초대용량 데이터를 효율적으롷 분산병렬처리로 분석, 기계학습을 하기위해 가장 선행되고 중요한 선작업은 어떤게 필요한지요?
Data 저장단계에서 MPP 서버 전체에 DATA부분부터 잘 분산되어 저장되어야 됩니다.
[질문] 타 데이터 분석 플랫폼과 비교해서 가장 강점은 무엇인가요?
1.성능입니다. 모든 것이 병렬 처리됩니다. 쿼리 병렬 처리, 적재 병렬 처리, Python, R 도 병렬처리가 됩니다.
2.베어메탈, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드에서도 사용할 수 있습니다.
[질문]그린플럼 데이터 플랫폼으로 일반적인 분석 방법에서 대용량 분석이 힘들고 데이터가 존재하는 곳에서 분석 서버(SAS, Python)으로 데이터 전송 필요하고, 대용량이기 때문에 서버의 메모리 및 CPU 한계 발생하는것에 대한 해결방안이 궁금합니다.
SAS, 파이썬 같은 분석 서버에서는 한개의 서버에서 수행되지만, 파이썬 스크립트를 Greenplum으로 실행하게 되면 여러 노드에서 병렬 수행되기 때문에 분산 처리할 수 있어 한 서버의 메모리, CPU 한계를 해결할 수 있습니다.
no-code가 이론적으로 아주 유용하고 개발자가 아닌 일반 업무 전무가가 스스로 팰용한 프로그램을 만들면서 필요한 리즈를 충분하는데 아주 효과적인데 깊이 들어가면 또 개바이 필요한데 이럴때는 개발을 할 수 있는 하이브리드형태의 no-code가 필요할 것 같은데 kt 솔루션은 이런 형태를 지원하는것인가요?
메타버스 서비스, 플랫폼 등 실제 사회/인프라/소셜관계를 반영하는 세계관 또는 서비스를 구현하기 위해서는 오감을 자극할 수 있는 360도 VR, 스테레오 사운드 등 Reality 기술이 중요해 보입니다만, 데이터 경량화, 어지러움 등 경제적 / 사용자 경험 이슈를 극복하는 것이 쉽지 않아 보입니다. 이런 기술적 완성도 미확보 단계에서도 재미적 요소 제페토와 같은 메타버스 서비스 외 사업이 빠른 시일 내 성장할 것이라고 생각하시는지, 기술역량확보보다 중요한 것이 무엇이라고 생각하시는지요?
[질문] 챗봇이 실제로 얼마나 효과적으로 고객 요청에 응대하는지 측정하기가 쉽지 않다고 느낄 때가 많이 있습니다. 코어AI는 고객들 중에서 제품에 실제로 관심을 가지고 있는 고객을 정확히 찾을 수 있도록 돕는다고 하셔서 고객 응대의 효과성을 측정하는 방법이 함께 제공되는 것 같은데 어떤 방법이 가능한지 그리고 코어AI 데모를 진행하는 동안 그러한 효과성의 측정 결과를 제공받을 수 있는지 궁금합니다.
대화형 AI를 통해 직접 사용자가 입력한 자연어들을 분석할 수 있게 Kore.ai 에서는 Conversation Dashboard를 지원하고 있습니다. 실제 사용을 통해 사용자들이 입력한 자연어들을 분석하여 고객 응대의 효과를 측정하고 효과가 좋지 않다면 Update를 통해 고객 요청을 받아들일 수 있습니다.
[질문] 답변 주셔서 고맙습니다. 고객 요청을 받아들이기 위한 Update는 일반적으로 어떤 형태로 진행이 되나요?
[질문] 팬데믹으로 인해 컨택센터에 변화가 필요한 시점인데 상담원 업무 고충(단순/반복상담 응대 한계, 높은 이직률, 숙련된 상담원 부족 등) 및 Scalability 한계(적시 증설, 인력 확보 애로, 지속적인 운영 비용 증가 추세) 등으로 좋은 고객 경험 및 Value 제공에 어려움을 당면하고 있는데 이에 대한 Human과 AI의 콜라보레이션에 있어 차별성 있는 방안 제시가 궁금합니다.
고객지원 분야는 Kore.ai가 고객경험 최적화를 위해 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다. SmartAssist라는 제품을 통해 AICC등을 지원하고 있으며, 구체적 사례로는 단순한 고객의 질의 응답뿐 아니라. 필요에 따라 주문, 서비스 접수 등 고객 인터렉션을 통해 처리 가능 합니다. 또한 보이스를 통해서도 서비스 가능 합니다. 또한 상담사 지원을 위한 AgentDesktop이라는 솔루션을 제공하고 있습니다. 상담사가 고객과 통화시 각 단계별 필요한 행동을 추천해 주거나, 실시간 고객의 질의에 대한 답변을 상담사에게 추천해 주는 기능을 제공합니다.
네, 그렇군요, 답변 감사합니다.
상담사에게 사용자의 의도를 인식하고 답변 또는 Action 지원 가능한 AgentDesktop을 제공 하고 있습니다. 아래는 Salesforce와 연계된 사례 영상입니다.
https://www.loom.com/share/b64d7cfbe4b34170be8b5ecbbbe4857b
네, 알겠습니다. 답변 감사 드립니다.
[질문] NVIDIA DGX Cloud 설명해주실 때 화면에는 금액 $36,999이 나타나고 있었는데 Azure, Google Cloud, Oracle Cloud 모두 월 이용 금액이 $36,999로 동일한 것인지 그리고 부하량이 높을 때와 낮을 때 사이의 금액 차이가 있는지 궁금합니다.