협동로봇 하면 아무래도 현장에 있는 작업자와의 충돌 등으로 인한 안전사고에 대한 우려가 굉장히 큰데, 이에 대해서 충분히 신뢰할 수 있을 정도의 안전장치가 마련되어 있는지가 궁금합니다. 또한 혹시라도 지금까지 운영하면서 안전사고 발생건수가 있었다면 사례도 공유해 주시면 좋겠습니다.
[질문] 저희 회사는 AI/ML 분야에에 대한 업무를 많이 수행하다보니 스토리지에 대한 고민이 많습니다. 성능과 비용의 경계선상에서 항상 고민하게 됩니다. 특히 성능면에선 데이터처리속도가 무엇보다 중요한 요소인데요. 이런 현업의 고민에 대해 기존 스토리지 업체들과 어떤 차별화된 솔루션을 제공해주는지 궁금합니다.
Dataiku가 제공하는 AI 플랫폼은 대부분의 스토리지 솔루션과 연계하여 사용할 수 있습니다. 그러므로 저희가 직접 고성능 스토리지를 제공하고 있지는 않습니다. 최근에 특히 오브젝트 스토리지 기반의 고성능 스토리지를 제공하는 업체들이 많습니다. S3와 호환되는 솔루션은 쉽게 연동하여 사용할 수 있으니 관련 업체와 협업해 보시기를 권장드립니다.
[질문] 업그레이드나 패치시 다운타임을 제로화 하기 위해서 필수요소가 궁금합니다.
서비스 중단 없는 클라우드 운영을 위한 전략으로는 크게 2가지가 있다고 생각합니다.
1. Blue-Green Deployment
두 개의 별도 환경을 준비하여 한 쪽은 실제 서비스, 다른 한 쪽은 업데이트를 진행합니다. 업데이트가 완료되면 트래픽을 업데이트된 새 환경으로 전환합니다.
2. Canary Release
새로운 버전을 일부 사용자에게만 먼저 제공하여 검증하고 이 결과를 분석하여 문제가 없는 것을 확인한 후 전체 사용자에게 업데이트를 확장합니다.
[질문] App Modernization을 통해 TCO 절감을 위해서 구체적으로 거쳐야 하는 단계 내지는 과정은 무엇이 있는지요?
단기적인 절감보다는 장기적인 관점에서 진행을 하면 명확한 TCO에 대한 절감을 목표로 해야한다고 생각합니다.
1. 현재 상태 평가
기존 시스템 분석: 현재 사용중인 애플리케이션과 인프라의 특성과 구조를 파악합니다.
비즈니스 요구사항 분석: 비즈니스 목표와 요구사항을 정확히 이해하고 정리합니다.
2. 전략 수립 및 로드맵 개발
3. 아키텍처 설계 및 데이터 마이그레이션 전략 수립
4. 개발 및 테스팅 환경 구현
5. 운영전환 및 배포,운영인력 훈련 및 지원
6. 운영환경 유지관리 및 최적화
이러한 단계를 거치면서 비용, 시간, 자원 등을 절약하고, 시스템의 효율성과 유연성을 향상시킬 수 있어 TCO를 절감할 수 있습니다.
답변 감사합니다. 답변을 보고 추가로 문의 드리자면, AM을 통해 장기적인 관점에서 TCO 절감이 현행 인프라 대비 얼마나 개선될 수 있는지 어떻게 Estimate 하고 의사결정권자를 설득할 수 있을지 궁금합니다.
1. 오픈소스 활용 개발 or API 연결 개발 둘 중 어느 방식일까요? 2. 회사의 정보를 활용해서 자체 LLM 서비스를 구축하기 위해서 문서(PPT, 엑셀, 워드, PDF, 메일 등)를 파인튜닝 하려고 하면 어떤 방식으로 선행 작업이 진행되어져야 할까요?
[질문] 몽고DB가 스케일아웃을 샤딩을 통해 효과적으로 성능개선을 이루는데 스케일아웃을 구현하는 방식등에서 타 NOSQL과 어떤 차이가 있고 성능상 어느정도 차별화가 되는지 궁금합니다
MongoDB는 샤딩시 여러 기준으로 샤딩을 할 수 있습니다. Range , hash , zone 기반이 가능하고, online 을 이용해 sharding 키를 변경 , 재 생성할 수 도 있습니다.
[질문] RDB는 정규화로 인해 성능, 효율성 문제가 있어 역정규화 과정이 필요하게 되는데... NoSQL도 역정규화 과정이 요구되는지 궁금합니다.
MongoDB는 디자인 패턴 개념이 있습니다. RDBMS 스키마 디자인 하는것처럼 MongoDB도 여러가지 디자인 패턴을 사용할 수 있습니다.
[질문] 데이터사이언스가 분석시 전처리과정과 정규화 과정에 가장 많은 시간을 할내하는데 몽고 db 를 사용하면 이 기간을 줄일수 있는지요 ?
기존에 Rigid한 데이터 모델이 여러 소스에서 오고 , 이를 모아 전처리하는 부분에서 MongoDB Document Model이 적합합니다. 이를 통해 전처리 시간을 줄일 수 있습니다.
[질문]
질문 AI 모델의 하이퍼파라미터를 저장하고 관리할때
성능향상을 주기위해 적용되는 기술이 별도로 있는지 궁금하고
풀 텍스트 검색 기능은 AI 모델의 결과를 검색하고 분석하는 데
부하를 주게 되는지 혹은 부하가 있어도 해소하는 기법이 있는지요
MongoDB Atlas Search의 경우 해당 이슈를 해결 하기 위해 검색 전용 노드를 구성 하여 해결 할 수 있습니다.
[질문]수집된 IOT데이터 분석을 통한 가시성 확보와 분석 속도를 높이고, 데이터 융합과 관련하여 RDBMS와 비교 시, NoSQL 몽고DB의 효율은 얼마나 높은지요?
신규로 제공되어지는 Time series collection 사용시 storage 의 효율은 90% 이상 좋아집니다.
[질문] RDBMS로 분산 처리시 RDBMS는 READ하는 부분은 여러 노드를 둘 수 있지만, WRITE는 하나 뿐이기에 이 부분이 병목으로 작용하여 성능이 안좋다고 하는데, 일관성 부분만 포기하면 RDBMS도 WRITE 노드를 여러개 두어서 보안이 가능한지와 몽고DB에서는 분산처리 성능개선이 어떻게 이루어지는지요?
Write 에 대한 처리는 샤딩을 추가 함으로 처리량을 증가시킬 수 있습니다. RDBMS 여러개의 node에서 write 시에는 write conflict을 고려하셔야 하는 제약이 있습니다.
[질문] MDM 사용자 복합인증 기능과 개인정보 유출 대비한 자체 기능은?