산업용 AI 배포 및 확장을 위한 모범 사례 링크 산업용 AI 배포 및 확장을 위한 모범 사례 인공지능(AI)은 산업 운영을 변화시키고 있으며, 조직이 워크플로를 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이며 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다. 다양한 산업 분야에서 AI를 고유한 방식으로 활용합니다. 자동차 스마트 제조 링크 자동차 스마트 제조 차세대 설계 및 개발 도구로 자율주행, 전기차, 공유 모빌리티 및 연결성의 운송 혁명을 주도합니다. 데이터 파이프라인 자동화 센터 링크 데이터 파이프라인 자동화 센터

조직이 AI 운영을 확장함에 따라 대부분은 분산된 컴퓨팅 및 데이터 리소스를 결합해야 한다는 것을 알게 됩니다. 한 데이터 세트에서 훈련하고, 다른 위치에서 다른 데이터 세트로 추론을 수행하고, 즉석에서 생성된 또 다른 데이터 세트로 모델을 업데이트하는 식입니다. 일반적으로 이러한 운영의 요소들은 지리적으로 분산되어 있으며, 따라서 이러한 요소들의 네트워킹이 성공의 중요한 요소가 됩니다. 여기서 캐리어 이더넷이 등장합니다. 캐리어 이더넷은 광역 네트워크에서 예측 가능하고 확장 가능하며 서비스 보장된 연결을 제공하도록 설계된 표준화된

인프라를 현대화하고 가상 데스크톱 환경을 클라우드로 이전하는 것은 유연성과 확장을 개선하는 간단한 방법처럼 들립니다. 하지만 많은 조직에게 현실은 더 복잡합니다. 비용이 예상보다 빠르게 증가하고, 운영이 발목 잡히며, 일상적인 워크로드 관리가 점점 더 어려워집니다. 이 문제의 큰 부분은 레거시 가상 데스크톱 인프라(VDI) 설정이 오늘날의 속도나 규모를 위해 구축되지 않았기 때문입니다. 이들은 소규모 환경에서는 잘 작동할 수 있지만, 사용량이 팀, 지역, 시간대에 걸쳐 증가함에 따라 빠르게 지속 불가능해지는 수동 프로세스에 의존하는

조직이 혁신을 촉진하고 효율성을 개선하기 위해 클라우드 서비스에 더 많이 의존함에 따라, 최고정보보호책임자(CISO)는 익숙한 문제에 직면합니다: 클라우드 제공업체의 서비스 수준 계약(SLA)이 보안이나 가용성에 대한 조직의 기대를 충족하지 못할 때 어떻게 해야 할까요? 이는 일반적인 상황이 되어 어디서나 나타납니다. 혁신적인 AI 플랫폼을 제공하는 스타트업부터 최소한의 보안 약속만 있는 틈새 SaaS 도구, 심지어 기본 SLA가 규제나 운영상의 필요를 완전히 충족하지 못하는 잘 알려진 클라우드 벤더까지. 많은 경우 제공업체가 약속

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 개발 동향을 따라잡는 것은 벅찬 일일 수 있습니다. 다행히 저희가 매주 직원들이 접하는 항목들을 요약해 드립니다. 이메일로 받아보길 원하시면 여기에서 신청하세요! Red Hat이 NVIDIA와의 협력으로 Red Hat AI Factory를 발표했습니다. Red Hat AI Enterprise와 NVIDIA AI Enterprise를 결합한 공동 엔지니어링 소프트웨어 플랫폼으로, 대규모 AI 배포 조직을 위한 엔드투엔드 AI 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 IT 운영 팀이 기존 인프라와 진화하는

게시일: 2025년 10월 21일 많은 조직이 개인 소유 및 회사 지급 기기가 혼합된 환경에서 하이브리드 및 원격 팀의 IT 요구를 수용하는 데 어려움을 겪습니다. 하드웨어 기반 데스크톱에 의존하는 대신, 조직은 점점 더 DaaS(Desktop as a Service)로 눈을 돌려 인력 요구를 충족하고 있습니다. DaaS는 기업이 직원들에게 인터넷 연결이 작동하는 모든 기기에서 애플리케이션과 데이터에 편리하고 안전하게 접근할 수 있게 합니다. 기업 입장에서 DaaS는 기기 관리를 단순화하고 전통적으로 CapEx가 많이 드는 IT 예

게시일: 2025년 10월 21일 최근 연구에 따르면 클라우드 리소스를 사용하는 기업의 90%가 여러 공급자를 이용합니다. 매우 유익하지만(벤더 락인 위험 감소, 서비스 선택 폭 확대, 비용 절감 등), 멀티 클라우드에 공급자가 많을수록 환경 관리는 더 어려워집니다. 이 글은 클라우드 인프라를 비용 효율적이고 안전하며 효율적으로 유지하기 위한 7가지 멀티 클라우드 관리 모범 사례를 제시합니다. 팀이 멀티 클라우드를 운영하여 장기적으로 위험과 골칫거리보다 더 많은 이점을 얻도록 하는 방법을 알아보세요. 멀티 클라우드 관리는 무엇인가?

게시일: 2025년 10월 21일 하이브리드 클라우드는 매우 유리하지만 안전하게 유지하기는 어렵습니다. 지속적인 데이터 이동과 온프레미스 및 클라우드 컴퓨팅 구성 요소 간의 긴밀한 통합은 취약점을 위한 충분한 여지를 만듭니다. 조직은 하이브리드 클라우드를 안정적으로 보호하기 위해 선제적 보안 사고방식과 다양한 예방 조치가 필요합니다. 이 글은 하이브리드 클라우드 보안의 필수 사항을 다루며 IT 환경 보호 임무를 수행할 준비를 갖출 수 있도록 합니다. 기업이 하이브리드 클라우드 보안 시 직면하는 가장 일반적인 과제를 논의하고 하이브리

게시일: 2025년 10월 21일 현대 조직은 보안과 통제를 유지하면서 혁신과 민첩성의 균형을 맞춰야 합니다. 기존 IT 인프라는 이러한 요구를 충족하고 빠르게 변화하는 워크로드를 수용하는 데 종종 어려움을 겪습니다. 하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드의 유연성과 확장성을 프라이빗 클라우드의 보안 및 통제와 원활하게 통합하여 이 문제를 해결합니다. 이 두 솔루션을 결합함으로써 기업은 각자의 한계를 극복하고 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 이 글은 하이브리드 클라우드 도입을 탐구하고, 구현 전략을 개요하며, 이 접근 방식의 이점

홈 » 블로그 » 베어 메탈 » 베어 메탈 하이퍼바이저: 이점, 과제, 활용 사례 조직이 가상 머신(VM)에 점점 더 의존하여 하드웨어 활용도를 극대화하고 하드웨어 비용을 절감함에 따라, 이러한 가상화 환경을 효율적으로 관리하는 과제도 커지고 있습니다. 기존 방식은 서버 가상화 소프트웨어를 표준 운영 체제(OS) 위에 계층화하는 것으로, 불필요한 복잡성, 성능 병목 현상, 보안 취약점을 유발합니다. 베어 메탈 하이퍼바이저(Type 1 하이퍼바이저라고도 함)는 더 나은 솔루션을 제공합니다. 베어 메탈 하이퍼바이저는 중간 OS 없이 물

클라우드 컴퓨팅은 기업이 IT에 접근하는 방식을 완전히 변화시켰습니다. 모든 규모의 조직이 클라우드를 활용하여 제약 없이 확장하고, IT 비용을 절감하며, 내부 팀이 수익 창출 업무에 집중할 수 있도록 하고 있습니다. 하지만 클라우드 사용이 모든 기업에게 당연한 선택일까요? 아니면 클라우드 여정을 시작하기 전에 고려해야 할 합리적인 우려 사항이 있을까요? 이 글에서는 클라우드 컴퓨팅의 장단점을 심층적으로 분석합니다. 클라우드 서비스의 장단점에 대해 알아보고, 온프레미스 하드웨어에서 벗어나는 것이 귀사에 적합한지 판단해 보시기 바랍니

SOLID는 객체지향 프로그래밍에서 클래스 설계를 위한 니모닉 약어입니다. 이 원칙들은 장기적으로 코드 유지보수와 확장성을 고려하여 좋은 프로그래밍 습관과 유지보수하기 쉬운 코드 개발을 돕는 관행을 수립합니다. 코드 의존성을 고려하고 최적화함으로써 SOLID 원칙은 더 단순하고 조직적인 소프트웨어 개발 수명주기를 생성하는 데 도움을 줍니다. SOLID 원칙이란 무엇인가? SOLID는 클래스 설계를 위한 원칙 세트를 나타냅니다. Robert C. Martin(Uncle Bob)이 대부분의 설계 원칙을 소개하고 약어를 만들었습니다.S

미션 크리티컬 앱과 데이터를 클라우드로 이동하는 것은 높은 ROI를 희망한다면 심층적 계획이 필요한 대규모 프로젝트입니다. 건전한 전략 없이 클라우드 마이그레이션은 비즈니스 이점보다 더 많은 이익 손실과 골칫거리를 초래할 가능성이 높습니다. 이 글은 클라우드 이동이 원활하고 안전하게, 불쾌한 놀라움 없이 진행되도록 보장하는 클라우드 마이그레이션 체크리스트를 제공합니다. 아래 단계별 계획이 앱을 클라우드로 이동하는 모든 주요 측면을 다루므로 우리 체크라인을 마이그레이션 프로세스의 기준선으로 사용할 수 있습니다. 클라우드 마이그레이션

DevOps에서는 가능한 많은 작업을 자동화하려 합니다. 방대한 인프라로 환경을 수동 구성하는 데 몇 주가 걸립니다. 모든 설정이 완료될 즈음엔 새로운 효과적인 솔루션(Rancher 서버 등)을 구현하는 대신 불을 끄는 데 급급하게 됩니다. Puppet은 시스템을 빠르게 프로비저닝하고 애플리케이션을 배포하기 위해 수동 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다. 동적 인프라 관리가 Puppet의 핵심입니다. 이 글은 Puppet이 무엇인지, 어떤 문제를 해결하는지, DevOps 팀으로서 수동 작업을 자동화하기 위해 Puppet을 성공적으로

클라우드 리패트리에이션(퍼블릭 클라우드 워크로드를 로컬 시스템으로 다시 가져오는 행위)의 증가하는 사례가 클라우드 서비스의 미래에 대한 열띤 논쟁을 일으키고 있습니다. 클라우드에 우호적인 분석가들은 이 트렌드를 무시하거나 축소하며, 증가하는 수치가 오해의 소지가 있다고 주장합니다. 반면 일부는 리패트리에이션이 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심 감소를 나타낸다고 주장합니다. 이 관점은 퍼블릭 클라우드에서 워크로드를 가져오는 트렌드가 지속될 것이며 온프레미스 하드웨어와 코로케이션이 클라우드 퍼스트 모델에 계속 도전할 것이라고 제안합니다. 이

2022년 9월은 우리 베어메탈 클라우드(BMC) 플랫폼의 2주년을 맞이합니다. 일반적으로 사용 가능해진 이후 API 주도 플랫폼은 여러 마일스톤을 달성했습니다. 이 플랫폼은 DevOps 팀이 소프트웨어 전달 파이프라인을 가속화하는 데 사용할 수 있는 온디맨드 베어메탈 인프라로 여정을 시작했습니다. 오늘날 조직들은 글로벌 및 에지 리소스 버스팅(분 단위)부터 프로덕션 준비된 쿠버네티스 환경의 원클릭 배포까지 모든 것에 베어메탈 클라우드를 활용합니다. 다가오는 기념일을 축하하기 위해 이 글은 가장 최근 플랫폼 업데이트를 개요하고 진행

IT 서비스를 임대하는 것이 온사이트 데이터 센터의 DIY 접근 방식보다 비즈니스적으로 더 합리적인 경우가 많습니다. 수익 창출에 시간과 비용을 쓰는 것이 온프레미스 서버 룸의 부담(과 비용)을 떠안는 것보다 항상 더 나은 선택입니다. 클라우드 컴퓨팅은 이 마인드셋 뒤에 있는 핵심 기술입니다. 클라우드 사용은 기업이 기성 IT 리소스에 의존할 수 있게 하며, 이는 독특한 비즈니스 이점 라인을 제공합니다. 이 글은 이 기술과 현대 IT에서의 역할에 대해 알아야 할 모든 것을 설명하는 클라우드 컴퓨팅 완전 가이드입니다. 이 포스트를 읽

퍼블릭 클라우드에서 데이터를 보관하고 사용하는 가파른 비용이 점점 더 많은 기업들에게 딜브레이커가 되고 있습니다. 조직들은 더 비용 효율적인 대안을 찾고 있으며, 이것이 바로 퍼블릭 클라우드에 현재 있는 데이터를 끌어내어 온사이트 또는 베어메탈로 재호스팅하는 데이터 본국 송환(리패트리에이션) 사례가 점점 더 많아지는 이유입니다. 이 글은 데이터 리패트리에이션 입문서로, 퍼블릭 클라우드를 떠나 온프레미스 베어메탈 스토리지를 선호하는 것의 긍정적, 부정적 효과를 다룹니다. 데이터 리패트리에이션의 주요 동인을 알아보고 클라우드 기반 데이

IT가 클라우드 서비스에 더 많이 의존할수록 클라우드 장애로 인한 다운타임과 수익 손실 가능성이 커집니다. 퍼블릭 클라우드를 사용하는 조직의 60% 이상이 2022년 이러한 사고로 인한 손실을 보고했으므로, 장애는 기업이 직면할 가능성이 낮은 기이한 현상이 아닙니다. 하지만 장애가 클라우드를 영원히 떠날 충분한 이유일까요? 아니면 가끔 발생하는 다운타임 위험에도 불구하고 이 인프라 유형을 유지해야 할까요? 이 글은 클라우드 장애에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 주요 원인을 개요하고, 눈을 뜨게 하는 통계를 살펴보며, 클라우드

데이터를 클라우드에 저장하면 내부 스토리지 인프라를 구매, 관리, 유지보수할 필요가 없습니다. 이러한 편의성에도 불구하고 클라우드 기반 데이터에 대한 통제권 부재는 여전히 기업들의 공통적인 우려사항으로 남아 있습니다. 사실 클라우드 스토리지 보안은 일반적으로 온프레미스 보호보다 우수합니다. 이 글은 클라우드 스토리지 보안 입문서로, 클라우드 제공업체가 데이터를 보호하기 위해 사용하는 기술들을 다룹니다. 클라우드 기반 데이터를 안전하게 유지하는 다양한 측면과 최상위 제공업체와 부적절한 스토리지 보호를 가진 벤더를 구별하는 방법을 알아