초기 데이터레이크는 데이터를 저장하기 위한 용도이다 보니 성능보다는 대용량 저장과 다양한 접근 환경 수용에 촛점을 맞추어 발전해 왔습니다. 최근에는 저장된 데이터를 AI/ML 등 업무 요건과 서버 인프라의 발전에 맞추어 빠르게 분석 처리하기 위한 요건들이 등장하고 있고 이에 따라 데이터레이크도 고성능 데이터레이크 기술로 발전하고 있습니다. 두번째 질문은 짧게 답변이 어려우므로 연락 주시면 찾아뵙고 설명드릴 수 있도록 하겠습니다.
[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] 1 데이터 레이크 아키텍처 발전하게 된 계기와 이유는 무엇인가요?
2 인공지능 분석을 하는 데 고성능 병렬 파일 스토리지를 최적으로 적용할 수 있는 방안은 무엇인가요?