AI 썸네일형 리스트형 하이브리드 시대, 복잡한 인프라를 단순하게 만드는 새로운 기준 인공지능(AI)과 데이터 기반 의사결정은 오늘날 기업 경쟁력의 중심이며, IT 인프라에 대한 요구는 빠르게 고도화되고 있다. 특히 하이브리드 클라우드의 확산으로 온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 공존하면서, 다양한 위치에 흩어진 데이터와 워크로드를 얼마나 민첩하고 안정적으로 관리할 수 있는지가 IT 운영의 핵심 과제로 떠올랐다. 이 같은 환경 변화에서 주목받는 방식이 바로 ‘코드형 인프라(Infrastructure as Code, Iac)’다. Iac는 사람이 수작업으로 설정하던 인프라를 코드로 정의하고 운영하는 방식으로, 데브옵스(DevOps)나 애플리케이션 배포에서 사용되던 CD(Continuous Delivery)의 원칙을 인프라 영역으로 확장한다. 복잡한 인프라 환경에서도 속도와 일관성을 동시에 확.. 더보기 에너지 효율부터 ESG 전략까지, 기업 경쟁력을 좌우하는 데이터 인프라 디지털 전환이 가속화되면서 데이터 인프라는 이제 기업 경쟁력의 근간이 됐다. 특히 AI와 고속 분석 환경이 확산되며 데이터센터 전력 소비는 폭발적으로 증가하고 있다. 미국 에너지부(Department of Energy)에 따르면, 2023년 기준 미국 내 데이터센터가 전체 전력 사용량의 4%를 차지하며 2028년에는 그 비중이 12%까지 치솟을 수 있다는 전망도 나왔다. 이러한 현실은 고성능만을 강조하던 기존 IT 인프라 전략의 한계를 드러낸다. 이제는 성능과 함께 ‘에너지 효율’, ‘탄소 감축’, ‘지속가능성’이라는 새로운 기준이 병행돼야 한다. 특히 ESG 경영이 기업 생존 전략으로 자리 잡은 오늘날, 인프라 역시 지속가능성을 중심으로 다시 설계할 필요가 있다. 히타치 밴타라(Hitachi Vanta.. 더보기 AI 신시대의 주역, Arm 서버를 주목하라! 그동안 IT 투자 트렌드는 단연코 AI를 위한 고성능 인프라 구축이었다. 기업들은 더 많은 GPU를 얻기 위해 노력했고, AI 인프라를 운영하기 위해 필요한 엄청난 전력과 냉각 비용을 아끼지 않았다. 하지만 최근 지각변동이 일고 있다. 경쟁에 뒤처지지 않기 위해 고성능만을 향해 달려가던 기업들이 잠시 멈춰 ‘효율성’을 고민하기 시작했다. 단순한 속도가 아닌, ‘에너지 효율’과 '비용 효율', 더 나아가 ‘지속가능성’에 무게 중심을 두게 된 것이다. 모바일 기기에서 널리 사용되던 Arm 칩을 활용한 Arm 서버는 도입 비용뿐만 아니라 전력 비용도 절감할 수 있는 훌륭한 대안이다. 저전력, 고성능을 모두 만족시키는 새로운 아키텍처 Arm 서버에 대해 알아보자. AI 시대! 아주 특별한 서버가 나타났다 A.. 더보기 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 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 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 AI, 데이터 인프라의 새로운 지평을 열다 AI(인공지능)은 우리 일상에 깊숙이 자리 잡았다. 전 세계 사람들이 AI에 대해 이야기하고, 집에서 사용하는 기기들은 우리의 음성을 인식해 필요한 제품을 추천하기도 한다. AI는 오랫동안 유행어처럼 사용되어 왔지만, 생성형 AI를 통해 본격적으로 상업적 잠재력을 실현하고 있다. 생성형 AI는 인간의 창의성을 모방하는 콘텐츠를 대규모로 생성하는 기술을 연구하는 분야로, 기업 운영 방식을 변화시키고 복잡한 문제를 해결하는 새로운 창의적 솔루션을 제공하며, 전례 없는 수준의 혁신을 촉진하고 있다. 이러한 발전은 AI 모델의 지속적인 진화와 하드웨어의 성능 향상, 특히 그래픽처리장치(GPU)의 발전 덕분에 가능해졌다. 그래픽 처리를 위해 개발된 GPU는 이제 AI 모델을 효율적으로 학습시키고 추론할 수 있는.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음 What Inspires Sustainable Technology?
