분류 전체보기 썸네일형 리스트형 AI 시대, 카프카 가치 극대화를 위한 전략 AI 발전으로 데이터가 모든 산업 주도권을 결정짓는 시대다. 방대한 데이터가 초 단위로 쏟아지는 오늘날, 실시간 데이터 흐름을 어떻게 다루고 혁신을 위한 동력으로 삼을 것인가는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 과제가 됐다. 아파치 카프카(Apache Kafka)는 이러한 시대적 요구에 부응해 전 세계 혁신 기업들의 실시간 데이터 파이프라인을 책임지며 새로운 표준으로 자리 잡았다.그러나 카프카의 기술적 진화와 더불어 운영의 복잡성, 비용, 데이터 보관 등 새로운 한계도 함께 떠올랐다. 따라서 카프카의 잠재력을 극대화하는 동시에 현실적 문제를 해결할 수 있는 근본적인 해법을 고민해야 한다. 실시간 데이터 혁신 이끄는 ‘카프카’ 카프카는 대용량 데이터를 안정적이고 실시간으로 처리할 수 있도록 설계된 분산형 스.. 더보기 소프트웨어 정의 스토리지, IT 인프라 혁신의 열쇠 기업들은 지속적으로 증가하는 데이터의 홍수 속에서 이를 효과적으로 관리하고 운영해야 하는 과제에 직면해 있다. 이를 위해 기업들은 데이터를 보다 효율적이고 경제적으로 운영할 수 있는 혁신적인 솔루션을 찾고 있으며, 그 해결책 중 하나가 소프트웨어 정의 스토리지(Software-Defined Storage, SDS)다. SDS는 기존 스토리지 시스템의 한계를 극복하고 IT 인프라를 더 유연하고 확장 가능하게 만드는 강력한 기술이다. IT 인프라의 유연성 및 확장 가능성 향상 엔터프라이즈와 클라우드 워크로드의 개수 및 유형이 증가하면서 관련 인프라에 대한 수요도 늘고 있다. 스토리지가 어디에 위치해 있든 기존 및 최신 데이터베이스, 애플리케이션, 가상머신 그리고 컨테이너를 지원할 수 있는 민첩성을 갖춰야 .. 더보기 속도보다 중요한 것, 금융권 AI 도입의 진짜 과제 인공지능(AI) 기술의 빠른 확산은 금융 산업의 혁신을 가속화하는 동시에 새로운 과제도 던져주고 있다. 방대한 데이터를 다루는 금융권에서 AI를 도입하기 위해서는 핵심 인프라 전반에 대한 보안, 데이터 품질, 시스템 안정성 등을 복합적으로 고려해야 한다. 그러나 많은 금융 기관들이 빠른 AI 도입에 비해 체계적인 준비는 아직 미흡한 상황이다. AI가 불러온 금융권 데이터 인프라 위기 전 세계 금융권 IT 및 비즈니스 리더 231명을 대상으로 조사한 히타치 밴타라의 2024 데이터 인프라 현황 보고서에 따르면, 응답자의 84%가 데이터 유실이 발생할 경우 그 피해가 치명적일 것이라 답했다. 그러나 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소인 데이터 품질 관리는 상대적으로 소홀한 것으로 나타났다. 특히 보고서는 .. 더보기 스토리지, 데이터 중심 시대의 필수적인 기업 전략 AI, 사이버 보안, 하이브리드 클라우드, 그린(green) IT. 오늘날 IT 환경을 이끄는 핵심 키워드는 모두 ‘데이터’를 중심으로 연결된다. 데이터는 기술을 유기적으로 이어주는 접점이자 기업의 디지털 경쟁력을 결정짓는 자산이다. 그리고 이러한 데이터를 안정적으로 저장하고, 실시간 분석하며, 안전하게 보호하는 기반이 바로 ‘데이터 플랫폼’이다. 데이터 플랫폼의 중심에 스토리지가 위치한다. 스토리지는 더 이상 단순히 데이터를 쌓아두는 저장 공간이 아니다. 기업의 미션 크리티컬한 애플리케이션과 핵심 데이터베이스, AI∙ML 기반 분석, 하이브리드 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경에 이르기까지 다양한 워크로드를 안정적으로 뒷받침하고 비즈니스 유연성과 민첩성을 제공하는 전략 자산으로 진화하고 있다. 기업이 데이.. 더보기 ‘HS효성인포메이션시스템 블로그’ 리뉴얼 오픈 이벤트에 참여하시고, 커피 쿠폰 받아가세요! ‘HS효성인포메이션시스템 블로그’ 리뉴얼 오픈 이벤트 참여하기 ‘HS효성인포메이션시스템 블로그’ 리뉴얼 오픈 이벤트 참여하기 더보기 AI 시대, 비정형 데이터 관리의 새로운 패러다임 디지털 시대에 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 것은 기업 경쟁력의 핵심이다. 특히 최근 급속히 발전하는 인공지능(AI) 기술은 방대한 양의 비정형 데이터를 신속하고 정확하게 분석하여 유의미한 인사이트를 제공하고 있다. 그러나 많은 조직이 여전히 폭발적으로 증가하는 비정형 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 확장성과 유연성을 겸비한 NAS(Network Attached Storage) 기반의 통합 데이터 플랫폼이 AI 시대의 새로운 데이터 관리 패러다임으로 주목받고 있다.지속적으로 증가하는 데이터를 효과적으로 관리하고 그 가치를 극대화하기 위해서는, 확장가능하고 유연한 통합 데이터 플랫폼이 필요하다. 이를 통해 복잡한 데이터를 신속하고 안전하게 처리하는 것은 물론.. 더보기 AI 도입을 가속화하는 효율적인 인프라 구축 방법 최근 인공지능(AI)의 근간이 되는 데이터 및 애플리케이션 관리의 중요성이 커지면서 서비스형플랫폼(PaaS)이 주목받고 있다. PaaS는 애플리케이션 개발 및 실행을 위한 플랫폼을 제공하는 클라우드 서비스 모델로, 개발자들이 인프라 관리의 부담 없이 애플리케이션을 빠르게 구축하고 운영하도록 돕는다. PaaS는 보다 유연하고 확장 가능한 환경을 제공하고 IT 부서와 개발자들이 핵심 기술에 집중할 수 있도록 지원한다. 몇 년 전만 해도 대부분의 기업 애플리케이션은 물리적 서버에서 운영됐다. 이제는 가상 서버를 넘어 컨테이너화된 환경으로 빠르게 전환되고, 개발 방법론 역시 데브옵스(DevOps)로 변화하고 있다. 특히 AI 환경에서는 방대한 데이터 처리와 모델 학습, 그리고 지속적인 모델 업데이트 및 배포가.. 더보기 QLC가 여는 차세대 데이터 관리의 미래 데이터 폭증 시대의 메가 트렌드 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 어느 때보다 복잡한 데이터 관리 문제에 직면해 있다. IDC에 따르면, 글로벌 데이터 규모는 2025년까지 175제타바이트(ZB)에 이를 것으로 전망된다. 데이터가 폭증하는 시대에 시장을 주도하는 주요 메가 트렌드를 분석하고, 어떻게 대응할지에 대한 전략적 고민이 필요한 시점이다. 첫 번째 살펴볼 메가 트렌드는 ‘데이터 통합 관리’다. 기업의 데이터는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 엣지 환경 등 다양한 위치에 분산되어 있다. 이같은 환경에서 데이터 사일로를 없애고 통합된 관점에서 데이터를 관리해야 할 필요성이 높아지고 있다. 특히 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드 환경이 일반화되면서 이기종 환경 간 원활한 데이터 이.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 82 다음 What Inspires Sustainable Technology?
