TECH ZOOM 썸네일형 리스트형 학습에서 추론으로, AI 인프라의 무게중심이 이동한다 기업 AI 투자 절반 이상이 이제 모델을 만드는 일이 아니라 모델을 실행하는 일에 들어간다. 데이터센터가 오랫동안 다뤄온 스토리지 장애나 용량 예측 실패, 리프레시 주기 지연과 같은 문제는 이미 알려진 것이며 이에 대한 대응 매뉴얼을 갖추고 있어 해결하는 데 익숙하다. 그러나 2026년의 투자업무 부담은 다르다. 그동안 기업의 AI 투자는 모델 학습에 집중돼 있었지만 AI 인프라의 무게중심은 어느새 학습에서 추론으로 완전히 넘어갔다. 멈추지 않고 하루 종일 대규모로 돌아가는 워크로드다. 이 전환은 더 이상 전망이 아니라 이미 벌어지고 있는 현실이다. 진짜 문제는 추론이 학습보다 기술적으로 까다로워서가 아니다. 정작 이를 실제 운영 환경에서 겪어본 인프라 조직이 많지 않다는 데 있다. 뒤늦게 대응에 나설 .. 더보기 위협으로부터 데이터를 지키는 확실한 방법 최근 고도화된 AI와 빠르게 발전하는 양자컴퓨팅 때문에 기업이 보호해야 할 데이터 및 시스템의 범위도 크게 넓어지고 있다. 과거 보안이 암호화와 경계 방어에 초점을 맞췄다면, 현재는 알고리즘 신뢰, 모델 무결성, 합성 데이터 노출, 양자내성 암호까지 아우르는 문제로 확장됐다. 따라서 기존 보안 체계만으로는 이러한 변화에 충분히 대응하기 어렵다. 기업의 데이터 보안은 내부 시스템을 넘어 파트너와 고객, AI 에이전트가 연결되는 환경 전체의 무결성을 확보하는 문제로 확장되고 있다. 따라서 보안은 데이터와 AI 시스템을 안전하게 통제하고 검증할 수 있도록 재설계돼야 한다. 모델 학습부터 AI 에이전트의 의사결정, 외부 시스템과의 연계까지 데이터 생애주기 전반에 보안이 적용돼야 한다. 앞으로 기업의 보안 경쟁력.. 더보기 데이터를 담는 그릇이 경쟁력을 바꾼다! AI 활용이 기업 전반으로 확산되면서 데이터 관리 방식도 빠르게 변화하고 있다. 특히 이미지와 영상, 음성 등 비정형 데이터가 폭발적으로 증가하면서 기존 스토리지만으로는 저장과 활용, 보호까지 모두 만족시키기 어려워졌다. 여기에 랜섬웨어와 같은 사이버 위협이 일상이 된 지금, 기업들은 데이터를 얼마나 많이 저장하느냐보다 얼마나 안전하게 보관하고, 필요할 때 효율적으로 활용할 수 있느냐가 더욱 중요한 조건이 됐다. 이러한 변화 속에서 다시 주목받고 있는 솔루션이 바로 오브젝트 스토리지(Object Storage)다. 그동안 아카이브와 데이터 장기 보관용으로 인식되어 온 오브젝트 스토리지는 이제 AI 데이터 플랫폼과 사이버 복원력(Cyber Resilience)을 위한 핵심 인프라로 진화하고 있다. 오브젝.. 더보기 AI 운영의 복잡성을 해결하는 최적의 방법! 기업의 AI 활용상은 빠르게 변화하고 있다. 이제 AI는 멀티 에이전트로서 다양한 업무를 자동으로 판단하고 실행하며, 기업은 정형 데이터를 넘어 비정형, 반정형 데이터까지도 쉽게 분석할 수 있게 됐다. 한편, AI를 안정적으로 운영할 전문 인력 부족과 초기 구축 비용, 그리고 급변하는 모델 환경에 유연하게 대응하는 문제를 해결해야 하는 상황에도 놓여있다. 특히 GPU·네트워크·스토리지·데이터 레이크가 유기적으로 연결되어야 하는 엔터프라이즈 AI 영역에서는, 개별 장비를 각각 도입하는 방식으로는 원하는 성능을 이끌어내기 어려울 수 있다. 개념 증명(PoC)을 넘어 실제 업무에 AI를 적용하려는 기업에는 무엇보다 통합된 인프라 설계와 일관된 관리 체계가 요구되는 시점이다. 진화하는 AI, 운영 구조는 점.. 더보기 사이버 복원력의 핵심, ‘실시간 데이터 보호’ 오늘날 IT 시스템은 우리의 삶과 밀접하게 연결돼 있어 장애 발생 시 큰 파급력을 불러올 수 있다. IT 시스템의 블랙스완 시대에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 따라서 많은 기업은 시스템 장애로 인한 부작용을 최소화하기 위해 데이터 손실을 줄이고 서비스를 신속히 복구하는 비즈니스 연속성 확보에 집중해야 한다. RPO·RTO 기반 복구 목표 수립해야 HS효성인포메이션시스템은 비즈니스 연속성을 확보하기 위한 핵심 요소로 복구 목표 설정, 이중화 설계, 데이터 보호 전략, 자동화 체계를 제시한다. 모든 업무를 동일한 수준으로 보호하기보다 업무 중요도에 따라 복구시점목표(RPO)와 복구시간목표(RTO)를 설정하고, 이에 맞는 재해복구 수준을 결정해야 하기 때문이다. RPO는 장애 발생 시 어느 시점의 데이.. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로(3) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 마지막 시간! 이번 주제는 데이터 관리를 위한 통합 전략이다. Solution 3. 데이터 관리를 위한 통합 전략, VSP One AI 시대에 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이다. 그러나 온프레미스·하이브리드·멀티 클라우드 등 다양한 위치에 데이터가 분산 저장되며, 데이터 운영과 관리 복잡성을 증가시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HS효성인포메이션시스템은 ‘VSP One’을 제안한다. VSP One은 서로 다른 데이터 플랫폼을 하나의 데이터 관리 인프라로 통합하고, 개별적으로 운영하던 관리 소프트웨어를 하나의 데이터 관리 소프트웨어 패밀리로 묶어 애플리케이션 실행과 데이터 활용 효율을 높이는 통합 플랫폼이다. V.. 더보기 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 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 이전 1 2 3 4 ··· 40 다음 What Inspires Sustainable Technology?
