어도비 솔루션에도 머신러닝 기술이 적용되어 있습니다. 또한 빅데이터나 머신러닝이나 대용량 데이터를 기반으로 분석하는 솔루션 역시 디지털 채널에서 수집되는 행동 데이터가 필요하며, 어도비 마케팅 클라우드는 머신러닝를 수행하는 주체 뿐만 아니라, 다른 솔루션에 클릭 레벨의 상세 데이터를 제공하는 데이터 소스로서 활용이 가능합니다.
[질문] VM과 컨데어너의 가장 큰 차이점은 GUEST os의 유무인데 이 GUEST OS가 무겁고 이에 대한 화환성에 문제가 있어서 인것으로 생각되는데 컨테이너가 수만개 만들어서 그것은 관리하기가 어려운데 컨데이터의 구성요소를 좀 더 늘리고 그 수를 줄여서 관리를 좀 더 쉽게 할 수 있는 방안은 없는지요?
질문- 김윤석 부장님, 어도비쪽의 클라우드 데이타 솔류션은 딥러닝/머신러닝을 위한 인프라에 고객이 어느 정도선까지 비즈니스를 위해 접근 / 활용이 가능하나요?