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데이터 기술력의 강자 ‘유알피’, AX 시대 비상의 날개 펴다 AI 전문 기업으로의 비상 위한 유알피의 도전 유알피(URP)는 지난 2004년 설립 이후 공공 부문, 특히 정부와 지자체의 행정 정보화 시스템을 구축, 운영하는 전문 기업으로 성장해왔다. 그간 인프라 통합과 운영 관리, 솔루션 개발 역량을 두루 갖추며 회사 역량을 키워온 유알피는 몇 년 전, AI 기술이 급격히 발전하면서 새로운 도전을 시작했다. “유알피는 2013년부터 정부 업무관리시스템인 ‘온나라문서’ 시스템 개발과 구축, 운영 비즈니스를 해왔습니다. 그리고 약 4년 전, 차세대 온나라 시스템에 대한 준비과정에서 AI 서비스와의 통합을 모색하면서 AI 비즈니스에 도전을 시작했습니다.” 유알피에서 AI마케팅을 총괄하는 고형석 전무가 유알피 비즈니스의 역사를 설명한다. 기존에는 행정기관용 온나라문서 시.. 더보기
하이브리드 클라우드의 전략적 선택 디지털 전환이 가속화되면서 기업은 방대한 데이터를 실시간 처리하고 글로벌 고객 및 파트너에게 안정적 서비스를 제공해야 한다. 그러나 데이터는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 등 다양한 환경에 분산돼 있으며, 복구 과정은 복잡하고 비용은 꾸준히 증가하고 있다. 하이브리드 클라우드는 유연성을 제공하는 동시에 운영 복잡성 문제를 안겨준다. 클라우드 별로 기술, 가격 구조, 관리 요건이 달라 통합 관리가 쉽지 않다. 애플리케이션 성능과 규제 준수를 안정적으로 유지하는 것은 필수지만 여전히 많은 IT 및 보안 리더들이 제한된 가시성으로 리스크 관리에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 소프트웨어 정의 스토리지(SDS, Software-defined Storage)는 하이브리드 클라우드의 복잡성을 단순.. 더보기
데이터 보호의 새로운 기준 데이터는 기업의 생명선이자 비즈니스 경쟁력의 근간이다. 그러나 디지털 전환이 가속화되면서 기업이 보유한 데이터의 양과 형태는 폭발적으로 증가했고 이를 노리는 위협도 정교해지고 있다. 특히 최근 몇 년 사이 급증한 랜섬웨어는 단순한 IT 보안 이슈를 넘어 기업 생존을 위협하는 수준으로 진화했다. 이같은 환경 속에서 ‘백업’은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, 그 전략 역시 근본적인 변화를 겪고 있다. 예방에서 복구 중심으로, 데이터 보호 패러다임 전환 오랫동안 기업의 보안 전략은 외부 침입 차단에 초점을 맞춰 왔다. 하지만 현실적으로 완벽한 방어는 불가능하다. 사람의 실수, 시스템 취약점, 정책의 빈틈은 언제든 공격의 표적이 될 수 있다. 실제로 국내외 주요 기관들이 랜섬웨어로 인해 업무가 마비되고 막대.. 더보기
AI 시대 데이터 보안 백업 솔루션의 요건 해킹을 당하는 기업들의 얘기가 영화가 아닌 현실이 됐다. 국민 대다수가 사용하는 주요 서비스조차 수일에서 수십 일간 마비되는 경우도 종종 발생한다. 누구나 해킹을 당할 수 있다는 점을 인정하고 강력한 백업 시스템을 구축해야 할 때지만, 기업들은 여전히 투자에 소극적이다. IT 이슈에 관해 기술 전문가들과 이야기를 나누는 이번 TMI에서는 실제 기업 고객들이 백업의 어떤 부분을 어려워하는지, 해결을 위해 어떻게 접근해야 하는지에 대해 알아본다. 이와 함께 클라우드와 AI 등 최신 기술을 접목한 강력한 보안 백업 시스템인 HVA(Hitachi Veeam Appliance)를 소개한다. 변화하는 백업 환경 기업용 데이터 백업 시장이 최근 몇 년간 가파르게 성장하고 있다. 시장조사기관 ‘비즈니스 리서치’는 연.. 더보기
하이브리드 클라우드로 실현하는 AI인프라 혁신 약 100년 전 오스트리아의 경제학자 요제프 슘페터는 ‘창조적 파괴’라는 개념을 통해 새로운 기술이 기존 산업 구조를 대체하며 경제의 재편과 성장을 이끈다고 설명했다. 증기기관과 전기, 인터넷, 스마트폰의 등장이 대표적인 사례다.인공지능(AI) 기술의 발전 역시 창조적 파괴의 흐름 위에 있다. 챗GPT(Chat GPT)의 등장은 AI 대중화를 가속했고, ‘딥시크(DeepSeek)’와 같은 신기술이 AI 시장 지형을 다시 쓰고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 대규모 AI 모델은 일부 빅테크 기업의 전유물로 여겨졌으나, 이제는 다양한 기업들이 경쟁력 강화를 위한 AI 도입에 나서고 있다.그러나 AI의 잠재력을 현실화하기 위해서는 고도화된 모델은 물론 이를 뒷받침할 수 있는 민첩하고 유연한 인프라가 필수적이다... 더보기
AI와 레이크하우스를 위한 차세대 분석 엔진, 오브젝트 스토리지 기업들이 데이터를 다루는 목적은 단순하다. 필요한 사람과 시스템, 나아가 인공지능(AI)에게 적절한 정보를 적절한 시점에 제공하는 것이다. 하지만 지금까지도 이 단순한 목적을 달성하는 것이 그렇게 쉬운 일은 아니다. 데이터 웨어하우스가 등장했을 때는 데이터 변환과 저장에 오랜 시간이 걸렸고, 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스(BI)가 보편화 되었을 때도 느린 개발 주기와 제한된 데이터 구조가 발목을 잡았다. 이후 '데이터 레이크'가 부상했지만 정제되지 않은 데이터가 쌓이면서 '데이터 늪'이라는 오명을 쓰기도 했다. 데이터를 제대로 활용하기 위해서는 저장, 정제, 분석이 자연스럽게 이어지는 환경이 필요하다. 오브젝트 스토리지의 새로운 가능성 이 지점에서 주목받고 있는 것이 바로 오브젝트 스토리지다. 오브.. 더보기
AI 시대를 이끌어 갈 ‘단 하나의’ 전략 AI 기술의 발전은 새로운 직업 창출, 업무 효율 극대화 등 눈부신 혁신을 가져온다. 그러나 이를 누리기 위해서는 AI 워크로드에 정확히 대응할 수 있는 새로운 인프라 및 솔루션이 필요하다. 향후 몇 년간 가속화되는 AI와 스토리지, 연산 투자는 2배 이상이 될 것으로 추정하고 있다. 이는 현재 보유하고 있는 데이터의 용량이 단순히 2배를 넘는 것이 아니라, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 더 많은 데이터가 파편화되어 저장된다는 의미다. 데이터가 적시적소에 배치되어 있지 않으면 AI 학습이 지연되고, 이는 기업의 경쟁력을 약화시키는 주요 요인으로 작용한다. 보안도 간과할 수 없는 부분이다. AI 학습에서 가장 중요한 데이터는 언제나 공격의 대상이다. 해커 등에 의해 변조되거나 삭제, 누락된 데이터를 기반.. 더보기
더 멀리, 더 높게. AX를 위한 경쟁력 확보의 지름길 지금의 AI는 과거와 달리 스스로 생각하고 학습하며 행동하는 추론 및 실행 단계까지 도달했다. 기업 비즈니스에서 AI는 더 이상 단순한 기술이 아닌, 고객과 비즈니스 경험을 혁신하는 변화의 초석으로 자리매김했다. 현재 글로벌 기업의 약 80%, 국내 기업의 약 40%가 AI를 도입해 업무에 활용하고 있으며, 이를 토대로 생산성이 향상되고 비용이 절감되는 등 가시적인 결과가 나타나고 있다. 이제 AI는 선택이 아닌 비즈니스 생존을 위한 필수 전략이다. Private AI 도입이 필요한 이유 기업들이 챗GPT 등 Public AI를 많이 사용하고 있지만, 기업의 가치와 자산 보호를 위협하는 규제 없는 AI 사용은 연일 이슈로 떠오른다. 내부 문서 유출 및 규제 위반, 데이터 통제 불가, 그리고 낮은 정확성.. 더보기

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