프로덕션

프로덕션 레디 AI/ML 환경을 구축하기 위해 고려해야 할 중요 사항

인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 딥러닝(DL)은 데이터를 사용해 비즈니스 인사이트를 제공하고, 태스크를 자동화하며, 시스템 기능을 발전시킵니다. 이러한 기술은 고객과 직원에서부터 개발과 운영에 이르는 비즈니스의 모든 측면을 혁신할 잠재력...

인공지능 AI/ML 머신러닝 2024.02.05

AI/ML로 경험하는 비즈니스 성장

인공지능/머신 러닝(AI/ML) 기술은 모든 비즈니스 부문에 획기적인 변화를 가져오며, 가치 있고 측정 가능한 성과 도출에 도움이 될 수 있습니다. Red Hat® OpenShift® AI는 Red Hat OpenShift에서 AI/ML 실험 및 모델...

인공지능 AI/ML 머신러닝 2024.02.05

IDC- AI 에 최적화된 인프라 활용으로 인공지능 배포 가속화 및 운영화

디지털 시대에 인공지능(AI)는 비즈니스 인텔리전스에서 가장 중대한 위치를 차지하게 되었습니다. AI가 보여줄 수 있는 역량과 약속이 많은 기대감을 갖게 하지만, 조직의 입장에서는 개념 증명을 거쳐 프로덕션에서 확장 단계까지 성공적으로 나아가야 하는 ...

인공지능 AI 프로덕션 2020.01.23

멀쩡한 코드가 프로덕션만 가면 느려지는 5가지 이유와 해결 방법

애정을 담아 공들여 만든 애플리케이션이 배치 이후 느리게 실행되고 있다면, 개발 장비에서는 잘 작동하던 코드가 프로덕션 환경에서는 완전히 망가지는 5가지 일반적인 이유가 있다. 물론 소프트웨어가 프로덕션 환경에서 잘 동작하지 않는 데는 다른 이유...

메모리 데이터베이스 성능 2018.06.04

2018년 소프트웨어 개발 전망 10가지

2018년은 개발자들에게 설렘과 걱정이 줄다리기를 하는 한 해가 될 것이다. 한편으로는 블록체인, 챗봇, 서버리스 기술, 머신러닝 등 신기술 관련 제품과 툴이 실용화될 수 있을 만큼 성숙해지겠지만, 다른 한편으로는 더 빠르고 안전하게 코드와 기능을 제...

전망 자동화 인공지능 2018.01.05

데브옵스로 변화하는 모니터링 환경과 고려사항

많은 면에서 데브옵스는 과거의 실행 방식에서 탈피해 현대적으로 진화한 개념이다. 과거의 폭포수 개발 방법론은 너무 느렸고 프로덕션으로의 배포 간격이 너무 길었으며 개발자와 운영자를 분리하는 전통은 변화를 가로막는 장애물이었다. 데브옵스는 약간의 철학,...

테스트 QA 모니터링 2017.10.12

“컨테이너 전성시대” 도커 생태계 현황과 프로덕션을 위한 조건 - IDG Video Talk Show

도커의 폭발적인 성장으로 컨테이너 기술을 둘러싼 IT 업계의 움직임이 날로 활발해지고 있다. 기본적으로 컨테이너는 애플리케이션과 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 모든 종속 요소를 하나의 패키지로 묶은 런타임 환경으로, 가상머신이 각각의 운영체제를 필...

컨테이너 프로덕션 도커 2017.08.25

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