데이터관리 썸네일형 리스트형 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 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 지속가능성을 위한 AI 시대의 데이터 관리 전략 디지털 혁신이 가속화되면서 기업들은 폭증하는 데이터를 효율적으로 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. AI 기술의 급속한 발전으로 기업들은 지속가능성을 고려한 혁신적인 데이터 아키텍처 전략을 모색해야 한다. 하이브리드 클라우드 데이터 플랫폼, 통합 데이터 관리의 해답하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 보안, 규정 준수, 접근성을 동시에 충족시키기 위해서는 효과적인 데이터 관리 전략이 필수적이다. 이러한 맥락에서 '하이브리드 클라우드 데이터 플랫폼'이 주목받고 있다. 하이브리드 클라우드 데이터 플랫폼은 데이터의 위치와 상관없이 저장∙관리∙분석이 가능하며, 하이브리드 클라우드 환경과 원활하게 통합된다. 이를 통해 데이터 사일로를 제거하고 데이터의 잠재적 가치를 최대한 활용할 수 있다. 특히 현대 기업 환경에서 .. 더보기 데이터 인프라와 관리를 '하나로' 지난 몇 년간 스토리지 기술은 크게 발전했다. 특히 올플래시 스토리지의 등장으로 성능이 대폭 향상되었고, 다양한 기술이 충분히 검증되면서 더욱 성숙해졌다. 현대 인프라는 여기서 더 나아가 어디서든 데이터를 자유롭게 이동하고, 보호하며, 관리할 수 있어야 한다.히타치 밴타라와 HS효성인포메이션시스템은 이런 요구에 대한 해답으로 VSP ONE 전략을 제시한다. 데이터센터 내에서 블록, 파일, 오브젝트 데이터를 하나의 데이터 플랫폼으로 관리하고, 모든 스토리지 자원을 통합 관리함으로써 복잡한 인프라를 단순화하고, 데이터 모빌리티와 상호 운용성을 높여 차세대 데이터센터를 구축할 수 있는 획기적인 방법이다.차세대 데이터센터 구현을 위한 두 가지 방향차세대 데이터센터를 구현하기 위한 ONE 전략은 크게 두 가지 방.. 더보기 비즈니스 성장 견인하는 '데이터센터 탈탄소화' 지속가능성은 단순히 비용 절감이나 의무 준수라는 관점이 아니라, 비즈니스와 환경 모두를 위한 가치 창출 측면에서 바라볼 필요가 있다. 특히 데이터센터 탈탄소화는 비즈니스 성장의 기회를 얻는 동시에 탄력적이고 지속 가능하며 공정한 미래도 구현할 수 있다. 환경친화적 기업이라는 브랜드 이미지가 구축되면 유능한 인재 확보 등 기업이 얻는 실질적인 이득이 훨씬 더 많아진다.현재 많은 기업이 데이터센터 디지털화와 탈탄소화 전략을 수립하면서, 이 두 가지를 별개의 전략과 방안으로 추진하는 경우가 있다. 심지어 디지털화와 탈탄소화라는 두 가지 미션이 상호 충돌할 수 있다고 믿는 시선도 있다.탈탄소화 전략의 목표는 탄소 발자국을 줄이는 것이다. 그러나 데이터센터 리소스가 증가하면 에너지 수요도 증가할 수밖에 없다. 탈.. 더보기 대용량 몽고DB 백업 해결사로 부상한 오브젝트 스토리지의 강자 데이터센터 현대화, 백업이 걸림돌기업 규모를 막론하고 방대한 양의 데이터가 급격히 쌓이고 있지만, 빅데이터 솔루션 벤더들은 그동안 비용 증가 및 관리 등의 이유로 백업을 우선순위 과제로 두지 않았다. 그러던 중 국내외 데이터센터 재해 및 장애 이슈가 잇따르면서 정부는 데이터 유실을 방지하기 위해 데이터 백업을 필수 요건으로 내놓았다. 이에 오픈소스 DB 플랫폼을 중심으로 신규 백업 정책을 수립하기 위한 움직임이 나타나고 있다.문제는, 기존 시스템까지 모두 백업하기에는 높은 비용 투자가 필요하고, 관리 역시 어렵다는 점이다. 대표적인 오픈소스 DB 플랫폼인 몽고DB를 사용하는 국내 기업들 역시 용량이 커질수록 비용 효율적인 몽고DB 백업 방안이 필요해졌다.몽고DB는 NoSQL 중 가장 많이 쓰이는 비관계형.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 What Inspires Sustainable Technology?
