TCO 측면과 별도의 백업시간을 필요호 하지 않는 아카이빙이 대용량 데이터(비정형 데이터)의 보관에 맞는 방법입니다. Xcellis를 통해 스토리지에 저장된 데이터는 별도의 백업 S/W 솔루션이 필요없이 Xcellis에서 아카이빙을 지원합니다. 아카이빙의 대상 스토리지는 Disk, Tape, Cloud등 다양하게 선택할 수 있습니다. 아카이빙은 저장되는 데이터를 스캐팅해서, 정책에 따라 덜 사용되는 데이터를 Tiering 스토리지에 옮기는 기능입니다. 백업과는 다른 개념입니다.
[질문] AI학습이나 빅데이터 분석을 위한 인프라가 퍼블릭 클라우드에 구성되어 있는지요? 예를 들어 엔비디아 테슬라 GPU인 V100이 장착된 GPU 전용서버라던지, 빅데이터 분석을 위한 하둡기반의 인프라 스트럭처가 구성되어 있는지? 이런 서비스 제공이 가능한지요? 또한 초기 Source 데이터나 input 데이터 (기초 데이터.. 센서 및 ODS 영역)를 퍼블릭 클라우드로 데이터를 전송해야 하는데, 이 경우 보안 및 네트워크 트래픽의 문제가 많을것으로 생각됩니다. 이런 전반적인 서비스가 가능한지요?
Azure 에는 분석을 위한 플랫폼과 도구가 제공되며, 테슬라GPU, 하둡기반 모두 구성이 가능합니다. IaaS, PaaS 고객이 원하는 형태로 구축이 가능합니다.
데이터 전송 관련부분은 ExpressRoute 기능을 이용하여 일정한 속도를 보장받을 수 있습니다.
백업 아키텍처 방식 및 1TB 기준으로
백업 시간이 얼마정도 걸리는지 문의드립니다.