분류 전체보기 썸네일형 리스트형 AI 시대 오브젝트 스토리지의 기준이 되다 기업들이 AI 기반 워크로드를 본격적으로 도입하면서 데이터의 양과 종류가 폭발적으로 늘어나고 있다. 그 중에서도 형태가 다양한 비정형 데이터의 증가세는 특히 가파르다. 방대한 데이터를 어떻게 저장하고 활용할 것인가에 대한 고민 속에서, 해법으로 오브젝트 스토리지가 주목받고 있다. 그동안 오브젝트 스토리지는 ‘저비용 대용량 아카이브’라는 인식이 강했다. 그러나 최근에는 데이터 레이크하우스, 대규모 분석, AI 학습 환경까지 아우르는 핵심 데이터 플랫폼으로 빠르게 진화하고 있다. 특히 AI와 머신러닝(ML)이 확산되면서 스토리지는 단순히 데이터를 담는 공간을 넘어, 높은 처리량과 저지연 성능을 통해 GPU 활용도와 학습 효율을 높이는 역할까지 요구 받고 있다. 여기에 사이버 공격 위협이 증가하면서 데이터 .. 더보기 AI 시대의 지속가능성, 전력 중심 인프라 전략이 답이다! AI 도입이 본격화되면서 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 확보와 컴퓨팅 성능 확장에 집중하고 있다. 그러나 현장에서 드러나는 제약은 다르다. AI 확산의 진짜 병목은 더 이상 컴퓨팅이 아니라 ‘전력’이다. GPU는 투자와 공급만 확보되면 비교적 빠르게 확장할 수 있는 반면, 데이터센터 전력은 그렇지 않다. 전력망 연결, 인허가, 지역 수용성 등 다양한 요소가 얽히면서 전력 확보는 점점 더 복잡해지고 있다. 글로벌 시장에서도 전력 문제로 데이터센터 구축이 지연되거나 무산되는 사례가 늘고 있다. 데이터센터 산업 전문 매체 데이터센터 날리지(Data Center Knowledge)의 데이터센터 워치(Data Center Watch) 보고서에 따르면, 2023년 이후 미국에서 약 640억 달러(약 87조 원) .. 더보기 ‘AI가 멈추는 이유’, 제대로 알고 시작하자 생성형 AI 도입이 본격화되면서 많은 기업이 다양한 파일럿 프로젝트를 동시에 추진하고 있다. 챗봇, 자동화, 데이터 분석 등 활용 영역도 빠르게 확장되는 모습이다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 사뭇 다르다. 상당수 프로젝트가 파일럿 단계에서 멈추거나 기대만큼의 성과로 이어지지 못하고 있다. 이는 기술 성숙도 문제라기보다 접근 방식 문제에 가깝다. AI를 하나의 기능이나 도구로 바라보는 한, 파일럿은 반복되지만 확장으로 이어지기는 어렵다. 지금 기업은 ‘AI를 도입할 것인가’가 아닌 ‘AI를 전제로 비즈니스와 운영 구조를 어떻게 재설계할 것인가’를 고민해야 한다. 많은 프로젝트가 멈추는 가장 큰 이유는 명확한 기준 없이 시작되기 때문이다. 파일럿은 진행되지만 무엇을 개선하고 어떤 지표로 성과를 판단할지.. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (2) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 두 번째 시간! 이번 주제는 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 프라이빗 클라우드 솔루션이다. Solution 2. AI가 이끄는 비즈니스 혁신, AX 다수의 기업이 AI 도입 초기 단계에 있거나 도입을 준비하고 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 비용 절감 등 실질적인 비즈니스 성과를 점진적으로 확보하고 있다. 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략으로 자리 잡은 AX(AI 전환)가 특히 주목받는 이유는 크게 세 가지다. 첫째, AI 도입의 확산이다. 글로벌 기업의 약 78%가 이미 AI를 도입했으며, 국내에서도 40%에 가까운 기업이 AI를 활용하고 있다. 둘째, 검증된 성과다. AI를 도입한 기업들은 평균적으로 30% .. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (1) 바야흐로 급변하는 AI 시대다. AI 도입은 더 이상 ‘실험’에 머무르지 않고, 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 ‘실전’ 단계로 접어들었다. 특히 올해는 투입한 자원 대비 생산성을 얼마나 높였는지, 그리고 AI를 통해 업무 프로세스를 어떻게 혁신했는지가 기업 경쟁력을 가르는 핵심 기준이 될 전망이다. 하지만 AI 전환은 단순히 기술을 도입한다고 해서 완성되는 일이 아니다. 데이터 환경, 인프라 구조, 운영 방식까지 전반적인 변화가 필요하며, 이 과정에서 많은 기업이 예상보다 큰 기술적 장벽을 경험하고 있다. 그렇다면 이러한 현실적인 한계를 넘어 기업들은 어떻게 AX(AI 전환)를 실제 성과로 연결할 수 있을까? 도전의 2026년, AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 .. 더보기 에이전틱 AI가 바꾸는 기업 IT 운영 생성형 AI는 이미 다양한 산업에서 활용되고 있다. 사용자 질문에 답하거나 데이터를 분석해 추천을 제공하는 AI ‘조언자’는 업무 효율성을 높이는 데 분명한 도움이 된다. 하지만 AI 기술 발전은 여기서 멈추지 않는다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 AI의 역할이 빠르게 확장되고 있다. 특히 기업의 IT 환경에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 많은 조직이 AI를 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하고 있기 때문이다. 이 과정에서 기업이 요구하는 것은 단순한 자동화를 넘어 자율성, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스, 그리고 높은 시스템 회복력이다. 이러한 요구에 대응할 수 있는 기술이 바로 에이전틱 AI다. 에.. 더보기 데이터센터 복구의 핵심, ‘현장 대응 능력' 기업의 디지털 전환이 가속화되면서 데이터센터는 단순한 IT 인프라를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반으로 자리 잡았다. 대부분의 비즈니스 서비스와 데이터가 IT 시스템 위에서 운영되는 만큼, 재해 발생 시 얼마나 빠르게 서비스를 복구할 수 있는지가 기업의 비즈니스 연속성을 결정한다. 이 때문에 많은 기업이 재해복구(DR, Disaster Recovery) 시스템 구축을 검토한다. 그러나 실제 현장에서는 이상적인 재해복구 전략과 현실 사이에 적지 않은 간극이 존재한다. 이론적으로 완벽한 DR 아키텍처를 설계해도 예산, 조직, 운영 인력 등 다양한 현실적 제약으로 이를 실제 운영 환경에서 구현하고 유지하는 일은 쉽지 않다. 결국 중요한 것은 완벽한 재해복구 시스템 구축 자체보다 재난 상황에서 조직이.. 더보기 Cloud & AI Summit 2026 3월 25일, 'Shaping the Future of Business with Cloud & AI'를 주제로 'Cloud & AI Summit 2026'이 개최되었다. 2026년에도 AI와 클라우드 시장은 강력한 성장을 이어갈 것으로 전망되고 있다. 이에 CIO Korea와 ITWorld는 기업 비즈니스를 위한 클라우드와 AI 전략을 논의하기 위해 컨퍼런스를 개최했다. 본 컨퍼런스에서 HS효성인포메이션시스템은 'AI 가속의 시대: 멀티 에이전트 성공을 위한 엔터프라이즈 AI 인프라 전략'을 주제로 세션을 발표했다. 멀티 에이전트 시대에는 단일 모델을 넘어 다수의 AI 에이전트가 역할을 분담하고 협력하는 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 대규모 연산 처리, 신속한 데이터 접근, 안정적인 시스템 운영을.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 88 다음 What Inspires Sustainable Technology?
