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BI|분석

“데이터 접근성과 활용성을 높여라” AI/ML을 위한 통합 데이터 플랫폼 전략 - Tech Summary

데이터의 가치가 나날이 높아지고 있다. AI/ML, 분석 같은 데이터 집약적인 워크로드가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 하지만 이처럼 중요한 데이터 활용에 많은 조직이 어려움을 겪고 있다. 데이터 세트는 빠른 속도로 확장되고 있고, 이들 데이터는 파일, 객체, 스트림, 데이터베이스 등 여러 위치에 저장된다.  문제는 이들 데이터를 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자가 접근해 활용하는 것이 점점 복잡해지고 있다는 것이다. 데이터를 다루는 전문가들이 더 생산적이고 효율적으로 작업을 하는 유일한 해결책은 통합 분석 플랫폼을 구축하는 것이다. 너무 많은 도구와 절차로 인한 복잡성의 문제에 직면한 기업들의 고충과 이를 통합 분석 플랫폼이 어떻게 해소할 수 있는지 HPE 에즈메랄 통합 분석 플랫폼을 통해 살펴보자.  주요 내용 - 데이터 접근과 활용에 대한 도전 과제 - 복잡성을 해결하는 4가지 원칙 - 4대 원칙에 충실한 통합 분석 플랫폼 - 데이터 패브릭 기반의 글로벌 데이터 통합 - 더 큰 자유와 선택

HPE / 영우디지탈 2022.03.29

스토리지

“하이엔드 스토리지의 기준을 바꾼다” 빅데이터 클라우드 시대 미션 크리티컬 스토리지의 조건 - IDG Tech Dossier

디지털 트랜스포메이션과 IT 인프라 현대화가 본격화되면서 기업의 스토리지 환경이 큰 변화를 맞이하고 있다. 특히 핵심 비즈니스의 기반이 되는 하이엔드 스토리지는 기존의 가용성과 안정성 외에도 민첩성과 효율성을 갖추지 않으면 빠르게 변화하는 비즈니스 애플리케이션의 요구사항을 만족하기 어려운 상황이다. 신기술의 부상도 하이엔드 스토리지의 변화를 촉진하는데, 저장장치 기술뿐만 아니라 인공지능/머신러닝, 빅데이터 분석, 클라우드 등은 하이엔드 스토리지의 성능부터, 관리, 비용 효율성까지 전방위적 압박을 펼치고 있다. 데이터 스토리지를 둘러싼 기술 및 비즈니스 환경의 변화를 살펴보고, 기존 하이엔드 스토리지가 안고 있는 한계와 과제, 그리고 차세대 하이엔드 스토리지가 갖춰야 할 조건을 짚어본다. 또한 새로운 클래스의 스토리지로 평가되는 HPE 프라이메라 솔루션을 기반으로 한 스토리지 현대화 방안도 제시한다. 주요 내용 - “강력하지만 오래 된” 하이엔드 스토리지의 한계  - 현대화된 하이엔드 스토리지의 조건  - AI와 첨단 분석이 보장하는 100% 가용성  - 극한의 성능을 추구하는 올액티브 아키텍처  - “아는 만큼 나오는 성능” 내장 AI 엔진이 채워주는 2%  - “필요할 때 필요한 만큼만 최소의 비용으로”  - 하이엔드 스토리지를 재정의하는 HPE 프라이메라

HPE / 영우디지탈 2020.06.03

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