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스토리지 / 인프라 관리

IT 인프라 현대화 과정에서 전력, 공간 및 운영 비용을 절감하는 방법

오늘날 기업이 인프라를 현대화하는 과정에서 직면하는 문제는 크게 2가지입니다. 하나는 IT 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하는 것, 다른 하나는 에너지 소비와 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위한 지속성을 확보하는 것입니다. 본 백서에서는 글로벌 기업이 어떻게 가시적으로 운영 및 에너지 효율성을 향상시키면서 IT 민첩성 목표를 달성할 수 있는지 실제 사례를 통해 살펴봅니다. 또한 기업의 운영 효율성 및 지속 가능성을 위한 접근방식을 알아봅니다. <16p> 주요 내용 - 디지털 트랜스포메이션 성공 사례 - 운영 효율성 및 지속 가능성을 지원하는 아키텍처

Purestorage 1일 전

BI|분석 / SaaS / 데이터 보안 / 서버 / 스토리지 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

기업들이 주목해야 할 ‘LaaS’, 엘라스틱이 전하는 ‘서비스형 로그’ 가이드 -Tech Summary

서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 익히 알고 있겠지만 ‘LaaS’는 다소 낯설지 모른다. 여기서 ‘L’은 로깅(Logging)을 말하며, LaaS(Logging as a Service), 즉 서비스형 로깅은 클라우드 기반 중앙 집중식 로그 관리 서비스를 의미한다. 최근 본격적으로 논의되고 있는 LaaS의 개념과 등장 배경, 특징을 알아보고, 이에 부합하는 엘라스틱의 서비스와 관련 고도화 사례를 살펴본다. 주요 내용 - LaaS란 무엇인가? - 왜 서비스형 로깅(LaaS)인가? - 엘라스틱의 서비스로 시작하는 LaaS(LaaS Go!) - 엘라스틱을 활용한 융합 빅데이터 플랫폼 구축 사례: 윕스(WIPS) - 데이터 융합을 통해 비즈니스를 최적화하라  

Elastic 2022.09.15

스토리지

“AI · 빅데이터 시대를 위한 스토리지 해결책” IBM ESS 3500 소프트웨어 정의 스토리지 - Tech Summary

엔터프라이즈 스토리지 아키텍처가 빠르게 진화하고 있다. 그 방향은 AI, 빅 데이터, 하이브리드 클라우드 등 급변하는 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경 및 워크로드의 스토리지 요구 사항을 수용하는 쪽을 향하고 있다. AI, 빅 데이터 워크로드는 지금껏 없던 수준의 높은 성능과 낮은 지연 시간을 요구한다. 하이브리드 클라우드 환경은 전통적인 스토리지의 스케일업, 스케일아웃 확장의 범위를 글로벌 규모로 확대하고 있다. 이런 변화를 수용하기 위해 소프트웨어 정의 기반 스토리지가 주류가 되었다. 최신 워크로드와 컴퓨팅 환경을 위한 소프트웨어 정의 기반 스토리지의 전형이라 할 수 있는 IBM ESS 어플라이언스를 통해 하드웨어와 소프트웨어의 분리가 갖는 이점을 살펴보자.  주요 내용 - 하드웨어에서 분리되는 스토리지 정의 스토리지 - 데이터의 변화를 알 수 있는 스펙트럼 스케일의 진화 - 사례로 증명하는 AI · HPC 최적화 스토리지 - 기업의 당면 과제를 해결하는 레퍼런스 아키텍처 - 성능과 용량 모두를 만족하는 ESS 3500

IBM / 코오롱베니트 2022.08.29

스토리지

SEAGATE 스토리지 인프라−SECURITY CENTER용 IP SAN

VMS는 설정된 사이트에 있는 모든 센서 및 IP 카메라의 작업 집합 지점 역할을 합니다. 비디오 보안 감시의 역할이 단순 보안 수준을 넘어서자 VMS는 새로운 역할을 맡게 되었습니다. Seagate는 대용량의 페타바이트급으로 확장 가능한 스토리지와 작은 공간을 차지하는 고밀도 드라이브, 간편한 관리가 가능한 빠른 액세스, 향후 기술 업그레이드를 위한 비용 효율적인 보호 기능을 제공하여 데이터 캡처 문제를 해결하는 최상급의 비디오 보안 감시 스토리지 솔루션을 지원하는 업계 최고의 전문업체입니다. 이 개요에서는 Seagate Exos X 5U84를 사용하는 Genetec VMS용 스토리지 인프라의 구성 요소를 간략하게 설명합니다. Genetec VMS POC(개념 증명)를 수행하고 IP SAN 환경에서 Seagate의 구성 가능한 스토리지를 통해 Genetec VMS 구현을 시연함으로써 Seagate AI 고객에게 아키텍처 참조를 제공합니다. <23p> 주요 내용 - 솔루션 아키텍처 개요 - 솔루션 구성 요소 - 배포 환경 - Genetec 인증 요건 및 테스트 결과 - 모범 사례  

Seagate 2022.04.20

스토리지

빅 데이터 및 AI/ML 작업 부하용 스토리지 아키텍처 설계

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 대규모 데이터를 생성 및 사용하는 기타 빅 데이터 애플리케이션과 시스템이 급격하게 증가하고 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면, 기업 중 절반 이상은 현재 ML을 사용 중이며 대부분의 기업들이 몇 년 이내로 사용할 예정인 것으로 나타났습니다. 데이터 전략을 혁신하기 위해서는 올바른 데이터 아키텍처가 핵심입니다. 이상적인 데이터 아키텍처는 무한대의 규모와 효율성에 최적화되므로, 필요한 데이터 및 필요성을 인식하지 못한 데이터 모두를 캡처할 수 있습니다. 그러나 리소스 부족과 현재 기술 및 솔루션의 제한으로 인해 이를 달성하는 것은 어렵습니다. 이 백서에서는 빅 데이터 및 AI/ML 작업 부하에 적합한 확장성과 함께 비용 대비 효율적인 IT 인프라를 원하는 기업을 위한 하이브리드 클라우드 및 스토리지 아키텍처에 대해 알아봅니다. <14p> 주요 내용 - 데이터 아키텍처에서 ML 및 AI의 중요성 - 증가하는 복잡한 데이터 관리 요구 사항 해결 - 우선 순위 변화에 대처하기 위한 스토리지 아키텍처 정의 - AI/ML 워크플로의 다양한 단계를 위한 여러 데이터 흐름 필수 요소 - 보다 원활한 AI/ML을 간소화할 미래의 패브릭

Seagate 2022.04.20

스토리지

“하이브리드와 AI 전략을 촉진하는 스토리지” 고성능 분산 파일 시스템과 IBM ESS/스펙트럼 스케일 - Tech Summary

기업 컴퓨팅 환경은 큰 흐름에서 보면 하이브리드 클라우드를 향하고 있고, 워크로드 측면에서는 AI 및 데이터 집약적으로 바뀌고 있다. 이런 변화는 컴퓨팅 인프라 성능과 효율 면에서 중요한 위치에 있는 스토리지 선택에 영향을 끼치고 있다. 가상화, 컨테이너화, 소프트웨어 정의 스토리지 환경을 위치와 기술 종속 없이 유연하게 확장하고 통합하는 기능과 기술이 새로운 선택 기준이 되었다.  특히 엔터프라이즈 하이브리드 클라우드 및 AI 전략을 위한 스토리지 아키텍처로는 고성능 분산 파일 시스템이 대세로 부상하고 있다. 슈퍼컴퓨터용 스토리지에서 클라우드와 AI 환경에 맞게 진화한 분산 파일 시스템의 진화를 살펴보고, IBM이 해법으로 제시하는 스펙트럼 스케일과 IBM ESS 스토리지에 대해 알아본다. 주요 내용 - 진화를 거듭 중인 분산 파일 시스템 - 30년 진화의 성과를 보여주는 IBM 스펙트럼 스케일 - AI/ML, 첨단 분석을 위한 성능 보장 - 하이브리드 클라우드 환경의 데이터 관리 - 자원 낭비 없는 데이터 보호

IBM / 유니포인트 2022.04.13

서버|스토리지 / 스토리지 / 스토리지 관리 / 스토리지 하드웨어

“비정형 데이터와 확장성 그리고 관리 편의성” 키워드와 사례로 본 엔터프라이즈 네트워크 스토리지(NAS) 트렌드 3가지 - IDG Tech Dossier

"위기이자 기회". 데이터를 바라보는 기업의 시각에는 이 2가지가 혼재돼 있다. 해답을 찾은 기업은 지식경제의 새로운 유니콘으로 부상하고, 길을 잃으면 쇠락의 단계에 접어든다. 데이터 중에서도 가장 중요한 것이 비정형 데이터다. 이 구조화되지 않은 데이터에서 어떤 가치를 끌어내느냐에 기업의 미래가 달렸다. 오늘날 비정형 데이터 관리를 둘러싼 기업의 어려움을 분석하고 이를 타개하기 위한 차세대 엔터프라이즈 NAS의 필수 조건을 알아본다. 헬스케어, 미디어&엔터테인먼트 등 실제 업계 사례를 통해 NAS 활용 베스트 프랙티스를 제시한다. 주요 내용 - 기업 71% "스토리지가 경쟁 우위 결정" - 엔터프라이즈 NAS 운영 ‘이상과 현실 사이’ - ‘제조부터 금융까지’ 핵심 인프라가 된 고성능 NAS - 차세대 엔터프라이즈 NAS의 조건 - 헬스케어 업계 사례로 본 차세대 NAS의 요건 - 문제도 해법도 데이터에서 찾아야

Dell Technologies / 에즈웰 플러스 2021.12.09

BI|분석 / 서버|스토리지 / 스토리지 / 스토리지 관리 / 스토리지 하드웨어

“AI 학습 속도가 기업의 경쟁력” 인공지능용 스토리지의 5가지 조건 - IDG Summary

오늘날 인공지능은 의료 현장 곳곳에서 널리 사용된다. 최근에는 민간 영역뿐만 아니라 군도 인공지능을 통해 의료 서비스 개선에 나서고 있다. 그러나 실제로 의료 분야에서 인공지능을 성공적으로 활용하는 것은 그리 녹록지 않다. 특히 스토리지의 속도와 안정성, 편의성 측면에서 많은 기업과 공공기관이 애를 먹고 있다. 인공지능의 장점을 100% 활용하기 위해  고성능 스토리지가 필요한 이유와 인공지능용 고성능 스토리지의 핵심 요건을 알아본다. 국내외 주요 사례를 통해 고성능 스토리지에 대한 투자 가치를 분석한다. 주요 내용 - AI 프로젝트가 실패하는 숨겨진 이유 - AI용 스토리지의 필수 요건 5가지 - F1 레이싱팀이 IBM ESS 3000을 선택한 이유 - AI 학습 시간 줄이는 과감한 투자가 필요한 시점

IBM / 유니포인트 2021.11.19

서버|스토리지 / 스토리지 / 스토리지 관리 / 스토리지 하드웨어

초고속 병렬 파일 시스템과 오브젝트 스토리지의 결합 “AI/ML, 분석 및 GPU 가속 워크로드를 위한 차세대 고성능 스토리지” - IDG Summary

불과 얼마 전까지만 해도 빅데이터 혹은 데이터 레이크라고 하면 하둡을 사용하는 것이 일종의 공식이었다. 하지만 이제는 인공지능 분석이나 대규모 시뮬레이션을 위해 하둡을 뛰어넘는 고성능 IT 인프라가 필요하다. 기존 기업용 스토리지의 한계를 살펴보고 차세대 스토리지의 요건을 제시한다. 병렬 파일 시스템과 오브젝트 스토리지를 결합한 초고성능 스토리지의 가치를 기술적인 장점과 구체적인 구축 성공사례를 통해 알아본다. 주요 내용 - GPU 서버만으로는 부족하다 - 새로운 고성능 스토리지 솔루션이 필요한 이유 - 차세대 초고성능 스토리지의 핵심 요건 4가지 - HCSF가 제시하는 초고성능 스토리지의 미래 - 사례로 본 차세대 초고성능 스토리지의 가치 - 차세대 스토리지 솔루션과 업체를 선택하는 방법

효성인포메이션시스템 2021.09.28

스토리지

IBM 원 플랫폼 전략의 중심축 : ESG 백서

기업에서 IT 환경을 간소화하고, 비용을 통제하며 운영속도를 높이려면 단일 통합 플랫폼에서 다양한 애플리케이션 요구사항을 다룰 수 있어야 합니다. 이러한 필요성을 잘 알고 있는 IT 선두주자 IBM이 여러 혁신적인 기술을 통합하여 IT 복잡성 증가의 영향을 최소화하는 단일 스토리지 플랫폼을 제공합니다. 새로운 IBM Flash System 제품군은 IT 조직이 바라는 대로, 단일 스토리지 플랫폼에서 다양한 애플리케이션 환경을 지원하면서 새롭게 추가되거나 현재 운용중인 분산형 이기종 스토리지 자산을 통합하도록 지원합니다. <8p> 주요 내용 - 디지털 비즈니스로 한계에 봉착한 기존 IT 기능 - IT 통합의 방향 : 원 플랫폼 디자인 - 단일 플랫폼, 다중 애플리케이션, 다중 환경

IBM 2021.08.24

스토리지

IBM Spectrum Scale 컨테이너 네이티브 스토리지 액세스

컨테이너화된 IBM Spectrum Scale은 글로벌 병렬 파일시스템과 통합되는 매우 강력한 스토리지 솔루션입니다. 간편함을 위해 OpenShift 콘솔에 통합되었기 때문에 매우 쉽게 Spectrum Scale을 사용, 관리 및 구축할 수 있습니다. 개선된 CSI 오퍼레이터 덕분에 셀프 서비스 방식으로 스토리지를 동적 프로비저닝할 수 있고, 몇 초안에 쉽게 컨테이너를 위한 데이터 용량을 구성할 수 있습니다. 또한 클릭 한 번으로 데이터 액세스 처리량을 쉽게 증가시킬 수 있습니다. <7p> 주요 내용 - IBM Spectrum Scale AI 정보 아키텍처 - AI 워크로드를 위한 컨테이너화된 솔루션의 예 - 컨테이너 네이티브 스토리지 액세스의 장점

IBM 2021.08.24

스토리지

AI 정보 아키텍쳐 패스트 트랙

AI는 데이터와 함께 시작하는 여정입니다. 데이터는 AI에 동력을 제공합니다. 정보 아키텍쳐, 즉 IA가 없으면 AI도 존재할 수 없습니다. 최상의 AI는 데이터의 기반 위에 구축되며, 이러한 데이터는 세심하게 수집하여 구성하고 분석하여 비즈니스에 확산됩니다. 기업은 데이터에서 인사이트를 발굴하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사일로화된 데이터 환경에서는 거시적 관점에서 모든 정보를 바라보지 못해 AI의 가치가 온전히 실현될 수 없습니다. AI를 염두에 두고 개발되지 않은 기존 인프라에서는 새로운 요구사항을 유연성 있게 수용하지 못해 복잡성만 더할 뿐입니다. 성공을 거둔 모든 AI 프로젝트는 여러 단계의 프로세스를 거칩니다. 이 프로세스는 적합한 데이터를 확보하는 것으로 시작하여 AI를 광범위하게 활용하는 방향으로 전개됩니다. <9p> 주요 내용 - IA 없이 AI도 없다 - 강력한 기반 구축 - 사례 연구 : 차별화된 경쟁력 확보 - 결론

IBM 2021.08.24

스토리지

엔터프라이즈 데이터 오케스트레이션 : 데이터 전략 및 인프라의 핵심 요소

데이터의 양과 중요성이 증가함에 따라 데이터 관리의 복잡성도 증가합니다. 특히 데이터가 엔드 포인트에서 엣지, 코어 및 클라우드 데이터 센터에 이르기까지 모든 곳에 분산되면서, 현대의 분산된 엔터프라이즈에는 데이터 이동 및 오케스트레이션을 위한 새로운 방법이 필요합니다. 데이터 오케스트레이션은 더욱 정교해져야 합니다. 데이터 수명 주기의 모든 차원과 데이터를 효과적으로 활용하는 조직의 능력에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 특히 데이터 사용 방법, 이동 방법, 대규모로 관리하는 방법을 이해하여 데이터를 사용할 수 있게 만들고 보호하며 분석 및 활용할 수 있도록 만들어야 합니다. <12p> 주요 내용 - 더욱 정교해져야 하는 데이터 오케스트레이션 - 데이터가 사용되는 방식 : 데이터 수명 주기 - 엔터프라이즈 전체에서의 데이터 이동 - 대규모 데이터 오케스트레이션 요구 사항

Seagate 2021.07.30

스토리지

새로운 클라우드 스토리지 전략으로 데이터의 잠재력 활용

데이터의 폭발적 증가로 인해 많은 기업이 비용을 절감하기 위해 워크로드를 클라우드로 이동하고 있지만, 더 이상 이러한 전제가 스토리지 시나리오에 적용되지 않을 수 있습니다. 그 이유는, 데이터 저장, 읽기, 쓰기 및 이동 비용이 상당하며 비용 초과 및 예상치 못한 비용이 발생할 수 있기 때문입니다. 본 백서는 오늘날 데이터 스토리지 비용과 관련한 당면과제와 IT 의사결정자(ITDM)들이 최신 STaaS(storage-as-a-service) 전략을 통해 그러한 문제들을 해결할 수 있는 방법들을 살펴봅니다. <4p> 주요 내용 - 데이터 뿐 아니라 데이터 비용 통제 역시 필수 - 새로운 사고가 필요한 스토리지 - 스토리지용 데이터 중심 클라우드

Seagate 2021.07.30

스토리지

하이퍼스케일 스토리지 TCO : HDD가 클라우드 아키텍처를 지배하는 이유

대용량 스토리지가 그 어느 때보다 중요한 오늘날, 개인, 공용, 엣지 및 하이브리드 클라우드 인프라를 관리하는 IT 설계자는 가능한 가장 낮은 비용으로 최적의 성능을 제공하는 스토리지 솔루션을 배포해야 합니다. 총 소유 비용(TCO)을 절감하는 것은 스토리지 솔루션의 비용-편익 분석과 관련하여 주요 동인이며, 클라우드 설계자가 계속해서 HDD를 엔터프라이즈 데이터 센터의 주요 도구로 사용하는 이유입니다. TCO를 이해하는 것은 IT 및 클라우드 설계자에게 필수적입니다. 또한 TCO는 개인, 온프레미스 데이터 센터 또는 개인 클라우드 호스팅 서비스를 통해 대기업 고객에게 서비스를 제공하는 모든 회사에 중요합니다. 스토리지 비용을 이해하고 용량을 개선하며 성능과 가격의 균형을 유지하면 HDD 배포와 관련하여 계속 의사 결정을 내릴 수 있습니다. <10p> 주요 내용 - 발전하고 있는 스토리지 아키텍처 - 필수적인 데이터 스토리지 - 총 소유 비용이 중요 - 비용 변수로서의 전력 - HDD 및 최적의 TCO

Seagate 2021.07.30

스토리지

ATFS 및 ACTIVESCALE을 통한 스마트 아카이빙 : 과학 연구 데이터 보호

아카이브는 이제 데이터의 무덤이 아닙니다. 모든 사람들이 데이터의 가치를 이해합니다. 적합한 툴을 사용하면 데이터 분석을 통해 얻은 통찰력으로 새로운 조사법, 새로운 치료법 또는 완전히 새로운 비즈니스 모델을 만들어낼 수 있습니다. 일반적으로 더 많은 데이터를 사용할수록 더 좋은 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 모든 데이터를 계속 온라인 상태로 유지하는 것에는 많은 비용이 따릅니다.  이런 이유로 아카이브는 패시브 아카이브에서 니어라인 스토리지에 데이터를 저장하는 액티브 아카이브로 발전하고, 현재는 검색과 지능적인 이동, 외부 툴 통합을 지원하는 스마트 아카이브로 발전하고 있습니다. <8p> 주요 내용 - 패시브에서 액티브, 스마트로  - ATFS + ACTIVESCALE = 스마트 아카이브  - 간단한 파일 액세스, 즉각적인 검색 및 정책 기반 데이터 이동을 위한 ATFS  - 장기 스토리지 및 보호를 위한 ACTIVESCALE 오브젝트 스토리지  - 퍼블릭 클라우드 오브젝트 스토리지와 ATFS

Quantum 2021.06.24

스토리지

“영구적”인 콘텐츠 아카이브 : 모범사례 및 고려사항

미디어 기업의 가장 귀중한 자산은 바로 디지털 콘텐츠입니다. 파일 및 오브젝트로 저장되는 콘텐츠는 기하 급수적으로 증가하고 있으며 2025년까지 '비정형' 데이터는 지구상 모든 데이터의 80%를 차지할 것으로 예상됩니다. 콘텐츠 제작자와 관리자는 이러한 데이터를 중요한 자산으로 다뤄야 합니다. 데이터를 저장하고 보호하는 것은 시작에 불과합니다. 통찰력을 얻고, 보다 빠르게 콘텐츠를 제작하고, 새로운 채널을 사용하여 콘텐츠를 배포하고, 새로운 방식으로 팬과 소통할 수 있도록 데이터 사용자와 어플리케이션이 해당 데이터에 액세스 할 수 있도록 보장해야 합니다. 따라서 콘텐츠는 관리, 검색 및 분석이 쉬워야 합니다. 많은 고객은 이를 "영구적 콘텐츠 아카이브" 문제로 언급하고 있으며, 향후 몇 년 동안 대부분의 스튜디오, 방송사, 포스트 하우스, 광고 대행사 및 기업은 계획이 필요합니다. <12p> 주요 내용 - “영구적”인 콘텐츠 아카이브의 요구 사항 - 워크플로우 생산 단계에서 고려 사항  - 수십년에 걸친 데이터 보호를 위한 모범 사례  - 아카이브 스토리지를 위한 스토리지 기술  - 온 프레미스 vs 퍼블릭 클라우드 고려 사항

Quantum 2021.06.24

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