관련 테크라이브러리
극대화된 성능과 가용성을 필요로 하는 미션크리티컬 엔터프라이즈 데이터베이스 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어 상호 간 이해를 바탕으로 최적화된 아키텍처가 필요하다. ‘데이터베이스를 가장 잘 이해하는 하드웨어’를 내세우며 엑사데이타(Exadata)를 출시한 오라클이 여기에 맞는 Maximum Availability Architecture(...
2018.08.09
조직의 운영 속도를 결정하는 요소 중 하나는 데이터의 속도다. AI와 ML 시스템의 효율성이 조직의 경쟁력을 의미한다고까지 표현되는 이유다. 본 백서에서는 실시간으로 데이터를 공급하도록 특별히 설계된 스토리지 솔루션에 대해 알아보고, 딥 러닝 문제에 최적화된 스토리지 아키텍처 위에 어떻게 머신 러닝과 그와 관련된 처리 시스템을 구축할 수 있는지 살펴본다. ...
2018.05.14
인공지능이 21세기에 가장 주목할만한 기술로 자리를 잡아가고 있는 가운데, AI 애플리케이션의 성능에 대한 관심도 늘어나고 있다. 면밀하게 계획된 스토리지 인프라는 대용량 데이터가 요구되는 AI 시스템의 성능을 획기적으로 향상시켜줄 수 있다. 본 백서에서는 몇 가지 보편적인 AI 엔터프라이즈 애플리케이션의 활용 사례들을 살펴보고, 전체 스토리지 아키텍처가 ...
2018.05.11
데이터 레이크 개념이 나온지 오랜 시간이 지났지만, 그 의미와 필요성, 효과에 대해 제대로 알지 못하는 이들이 많다. 하지만 생각해보자. 자사의 데이터가 어디서 오고, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 어떤 데이터를 사용하는지 모른다면 현재 데이터 늪에 빠져 있는 것이다. 또한 한번 데이터 레이크를 만들었다고 해서 모든 것이 해결된 것이 아니다. 실행 가능한 ...
2018.04.02
오늘날 데이터를 잘 활용하고 있는 기업에서는 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 그러나 빅데이터의 진정한 혜택을 실현하고 있는 기업은 소수에 불과합니다. 그렇다면 데이터의 스마트한 활용을 위해 그저 토론하는 단계에서 실질적인 결과를 도출하는 단계로 어떻게 이동할 수 있을까요? 본 백서에서는 기업이 집중해야 할 주요 전략적 영역을 살펴봅니다. <17p&g...
2017.12.05
대시보드의 그래프가 안전하다는 신호를 보내지만, 로그인이 되지 않거나 응답 속도가 늦거나 트랜잭션 처리가 지연될 때가 있다. 문제는 데이터베이스, 서버, 미들웨어, 네트워크가 각각 가용성 99.9%를 나타내는데도 장애가 발생할 수 있다는 데 있다. 게다가 이때 발생하는 장애는 원인을 파악하기도, 해결하기도 어렵다. 통합관리 툴은 사용자단부터 IT리소스까지 ...
2017.11.28

관련 라이브러리

  1. ‘어느 것 하나 놓칠 수 없다’ 성능과 안정성 보장하는 DB 플랫폼 구축 – IDG Summary

  2. 2018.08.09
  3. 극대화된 성능과 가용성을 필요로 하는 미션크리티컬 엔터프라이즈 데이터베이스 환경에서는 소프트웨어와 하드웨어 상호 간 이해를 바탕으로 최적화된 아키텍처가 필요하다. ‘데이터베이스를 가장 잘 이해하는 하드웨어’를 내세우며 엑사데이타(Exadata)를 출시한 오라클이 여기에 맞는 Maximum Availability Architecture(...

  4. 머신 러닝에 최적화된 스토리지

  5. 2018.05.14
  6. 조직의 운영 속도를 결정하는 요소 중 하나는 데이터의 속도다. AI와 ML 시스템의 효율성이 조직의 경쟁력을 의미한다고까지 표현되는 이유다. 본 백서에서는 실시간으로 데이터를 공급하도록 특별히 설계된 스토리지 솔루션에 대해 알아보고, 딥 러닝 문제에 최적화된 스토리지 아키텍처 위에 어떻게 머신 러닝과 그와 관련된 처리 시스템을 구축할 수 있는지 살펴본다. ...

  7. AI 구현을 위한 스토리지 아키텍처 설계 및 구축 시 고려사항

  8. 2018.05.11
  9. 인공지능이 21세기에 가장 주목할만한 기술로 자리를 잡아가고 있는 가운데, AI 애플리케이션의 성능에 대한 관심도 늘어나고 있다. 면밀하게 계획된 스토리지 인프라는 대용량 데이터가 요구되는 AI 시스템의 성능을 획기적으로 향상시켜줄 수 있다. 본 백서에서는 몇 가지 보편적인 AI 엔터프라이즈 애플리케이션의 활용 사례들을 살펴보고, 전체 스토리지 아키텍처가 ...

  10. "데이터 늪에서 탈출하라" 데이터 레이크 성공 전략 - IDG Deep Dive

  11. 2018.04.02
  12. 데이터 레이크 개념이 나온지 오랜 시간이 지났지만, 그 의미와 필요성, 효과에 대해 제대로 알지 못하는 이들이 많다. 하지만 생각해보자. 자사의 데이터가 어디서 오고, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 어떤 데이터를 사용하는지 모른다면 현재 데이터 늪에 빠져 있는 것이다. 또한 한번 데이터 레이크를 만들었다고 해서 모든 것이 해결된 것이 아니다. 실행 가능한 ...

  13. 인공지능(AI), 데이터 분석 그리고 기업의 미래

  14. 2017.12.05
  15. 오늘날 데이터를 잘 활용하고 있는 기업에서는 놀라운 일들이 벌어지고 있습니다. 그러나 빅데이터의 진정한 혜택을 실현하고 있는 기업은 소수에 불과합니다. 그렇다면 데이터의 스마트한 활용을 위해 그저 토론하는 단계에서 실질적인 결과를 도출하는 단계로 어떻게 이동할 수 있을까요? 본 백서에서는 기업이 집중해야 할 주요 전략적 영역을 살펴봅니다. <17p&g...

  16. IT장애 원인과 위치를 신속하고 정확하게 머신러닝∙빅데이터로 찾는다- IDG Summary

  17. 2017.11.28
  18. 대시보드의 그래프가 안전하다는 신호를 보내지만, 로그인이 되지 않거나 응답 속도가 늦거나 트랜잭션 처리가 지연될 때가 있다. 문제는 데이터베이스, 서버, 미들웨어, 네트워크가 각각 가용성 99.9%를 나타내는데도 장애가 발생할 수 있다는 데 있다. 게다가 이때 발생하는 장애는 원인을 파악하기도, 해결하기도 어렵다. 통합관리 툴은 사용자단부터 IT리소스까지 ...

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