있습니다만, 저희가 언급하기는 어려운 부분이 있습니다. 데이터이쿠의 경쟁력으로는 다른 회사와의 합벽을 통한 기술 개발이 아닌, 자체 230명 이상의 R&D 인력이 dataiku 라는 ecosystem에서 처음부터 지금까지 모두 개발을하여 제춤에 대한 완성도와 활용성 및 기능 등이 경쟁사 대비 장점이라고 생각 합니다. 현재 출시된 LLM mesh 환경 역시 기존 dataiku eco 에서 개발이 되어 완성도가 높다고 생각 됩니다
많은 국내 대기업 SI에서 데이터이쿠를 검토하는 이유중 하나가 플랫폼이라는 겁니다. 경쟁도 한다고 하지만, 일부 기능들이 비딩대상일 뿐, 경쟁자 측면에서 데이터이쿠 대상 솔루션이 없습니다.
[질문] 최근에는 백업스토리지로 바로 백업하는 시스템이 많이 도입되는데 이러한 구조가 갖는 장점을 히타찌에서도 구현할수도 있는지요? 그리고 클라우드는 하고싶은데 IaaS만 구축하고 싶은데 가능할까요?
가능 합니다.
[질문] 해쉬처리로 원본인지 수정본인지 알수 있다고 했는데, 수정본이 아닌 해킹된 아니 조작된 파일이라면 어떻게 구별이 가능한가요?
동일한 파일을 가지고 동일 해쉬처리 방식으로 적용 시 동일한 해쉬키가 나오면 동일한 파일로 처리하는 방식으로 검증 합니다.
[질문] S3 같은 퍼블릭클라우드가 제공하는 오브젝스토리지 대비 장점은 무엇인가요? 또한 AWS, Azure 같은 클라우드 인프라 사용자들의 데이터를 저장할경우 구성방식이 어떻게 될런지요?
데이터의 보안 부분에 대한 장점이 있겠습니다. 그리고 퍼블릭클라우드가 제공하는 서비스를 사내에 구축하여 운영하실수 있다는 장점도 있습니다.
AWS나 Azure 같은 저장 방식으로 동일하게 구성할 수 있습니다.
[질문] 랜섬웨어, 침해에 대한 보안기능은 적용되어있나요?
발표 내용상 말씀 드릴 예정입니다.
https://talkit.tv/Event/1581 보다 자세한 내용은 이전 웨비나를 통해 확인 가능하오니, 추후 시간 되실때 시청해보시면 좋을 것 같습니다!
[질문]클라우드 상에서 오브젝트 스토리지가 OS 에 attach 시에 혹시 별도의 Storage Appliance 가 필요할까요?
다양한 프로토콜을 통해 지원해 드리며, Http,Https, S3 등을 통하여 엑세스 가능 합니다.
실제적용사례가 있으면 좋을 것 같습니다.
오늘 5가지 Use Case를 소개해드릴 예정입니다. 보다 자세한 소개는 방문 상담을 통해 가능하니 신청 부탁드립니다^^
질문) 항상 비용이 문제인데, 소규모 / 중/대규모 관리체계에 따른 Hitachi Vantara Object Storage 정책은요?
저희는 이런 고객의 상황에 맞게 다양한 형태의 오브젝트 스토리지 구성을 하고 있어서 저용량 형태부터 대용량 지원 형태까지 다양한 형태로 지원하고 있습니다. 현재 도입 용량부터 확대 용량까지 감안하여 제안 드리고 있습니다.
질문) 기존 DB 연계하여 MetaData 를 기존 (Oracle/Mssql/기타) 관계형 DB 와의 연계가 가능한가요?
네 가능 합니다.
질문) NAS 구조보다 Hitachi 오브젝트 속도 어느정도 향상이 있나요.?
업무의 특성상 다를수 있습니다. 작은 파일들이 많고 그 갯수가 많은 시스템에서 검색시 많은 효과를 보고 있습니다.
개념이 하둡과 비슷한듯 하네요..
데이터의 분산 파일 시스템 구성은 동일 합니다. 물론 디테일한 부분에 대해서는 서로 다른 점도 있습니다.
기존 사용하던 스토리지의 데이터를 Hitachi 오브젝트 스토리지로 바꿨을때 데이터 이전은 손실없이 가능 한가요?
네 동일하게 적용 가능하도록 데이터 이전을 지원해 드립니다.
[질문]데이터이쿠와 경쟁하는 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트를 위한 웹기반 End to End 데이터 사이언스 플랫폼이 있는지요. 있다면 데이터 이쿠의 경쟁력은 어떤것 인가요?