오늘날의 혁신과 관련된 기술 확장에 따른 큰 문제 중 하나는 이를 어떻게 강화할 것인가입니다. 기업은 로컬 스토리지에서 클라우드로 이동했지만 AI와 같은 새로운 기술이 있어도 인프라를 어디에 배치할지 파악해야 합니다. CoreSite의 최신 보고서인 2025년 데이터 센터 현황에서 기업은 하이브리드 환경에서 워크로드를 최적화하기 위한 균형 조정 작업이 얼마나 복잡한지 보여줍니다. 2025년 데이터 센터 현황 보고서의 주요 결과는 무엇인가요? 디지털 혁신을 추구하던 어느 시점에는 모든 것이 클라우드로 이동하고 있었습니다. 그러나 예

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! MLCommons  는 아키텍처 중립적이고 대표적이며 재현 가능한 방식으로 기계 학습(ML) 워크로드용 스토리지 시스템 성능을 측정하도록 설계된 업계 표준 MLPerf Storage v2.0 벤치마크 제품군에 대한 결과를 발표했습니다. 이번 벤치마크 라운드에서는 참여도가 극적으로 증가했고, 제출 조직의 지

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! HPE NVIDIA의 발전을 발표했습니다. 전체 AI 라이프사이클에서 엔터프라이즈 고객을 지원하는 HPE 포트폴리오의 AI 컴퓨팅. 이러한 노력으로 NVIDIA AI Enterprise와의 통합이 강화되고 최신 NVIDIA AI 모델과 NVIDIA Blueprint가 HPE Private Cloud AI에

제조 리더들은 운영 정밀도를 개선하고 안전성을 강화하며 제품 품질을 개선하기 위해 점점 더 AI와 컴퓨터 비전을 수용하고 있습니다. 스마트 카메라와 AI 기반 센서는 이제 현대 산업 지능의 필수 구성 요소입니다. 그러나 조직이 실시간 통찰력을 위해 충실도가 높은 시각적 데이터를 활용하는 것을 목표로 함에 따라 많은 기업이 클라우드 우선 아키텍처가 따라잡을 수 없다는 엄연한 진실을 발견하고 있습니다. 네트워크 정체, 긴 대기 시간, 급증하는 스토리지 비용으로 인해 모든 것을 클라우드로 푸시하는 것은 현대 공장 현장의 요구 사항에 맞

모든 업계에서 데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 파일 공유 내에 숨겨져 있고 다양한 시스템 내에 잠겨 있는 데이터를 더 효과적으로 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 시장에 대해 자세히 알아보고, 새로운 제품과 서비스를 만들거나, 비즈니스 운영과 고객 관계를 개선할 수 있도록 AI 및 분석 도구에 대한 워크플로를 생성하려면 이 데이터가 필요합니다. 이 방정식의 다른 측면은 기업 데이터가 비즈니스는 물론 IT 내부에서도 잘 이해하지 못하는 엄청난 위험을 가져온다는 것입니다. 예: 혁신, 사이버 보안, 우수한 고객 경험을 위해 비용을

Sovereign AI는 유럽 데이터 센터의 모델 교육으로 시작하고 끝나지 않습니다. 오히려 주권적 AI는 AI의 데이터, 인프라 및 결정을 완전히 제어하여 모든 단계에서 신뢰, 규정 준수 및 독립성을 보장하는 힘입니다. 진정한 주권은 전체 데이터 수명주기에 대한 엔드투엔드 제어에서 시작됩니다. 실제로 2024년 Gartner 예측에서는 2027년까지 생성 AI를 배포하는 기업의 70%가 퍼블릭 클라우드 GenAI 서비스를 선택할 때 디지털 주권과 지속 가능성을 우선시할 것으로 예측합니다. 엔드 투 엔드 제어가 판도를 바꾸는 이유

예전에는 하이퍼스케일 퍼블릭 클라우드 플랫폼으로 마이그레이션하는 주요 근거가 인프라 유지 관리 사업에서 벗어나는 데 중점을 두었습니다. IT 부서는 더 이상 물리적 서버를 관리하거나 온프레미스 하드웨어에 대한 의존으로 인한 확장성 제약에 직면하고 싶어하지 않습니다. 따라서 기업들은 요청 시 서버를 임대할 수 있는 퍼블릭 클라우드로 전환했습니다. 클라우드 마이그레이션의 주된 이유는 인프라에 대한 손쉬운 액세스라고 생각하는 것이 여전히 일반적입니다. 그러나 실제로는 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼의 가치가 이제 IaaS(Infrastru

인프라 분야에서 일하는 경우 데이터 중력이 작용하는 것을 느꼈을 것입니다. 목가적이고 자연 그대로의 유연한 건축물을 계획하고 건설한 후 잠시 뒤로 물러서서 감탄하게 됩니다. 다음으로 데이터를 추가하면 데이터가 늘어납니다! 갑자기 워크로드가 주변에 클러스터링되고, 데이터가 있는 곳에 서비스가 배포되며, 아키텍처 결정은 비즈니스 우선순위가 아닌 스토리지 위치에 따라 조용히 결정됩니다. 처음에는 여기에서는 몇 밀리초의 지연 시간이 추가되고 저기에서는 작은 송신 비용이 발생하는 미묘합니다. 하지만 빠르게 진행하면 워크로드 이동이 전략적

하이브리드 클라우드는 기존 인프라의 안정성을 보장하면서 현대화하는 기업을 위한 전략입니다. 온프레미스 시스템과 클라우드 환경을 결합함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 민첩성을 향상하며 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 중요한 데이터에 대한 원활한 액세스가 가능하고 사일로가 제거되며 전반적인 운영 효율성이 향상됩니다. 데이터 양이 계속 증가함에 따라 솔루션은 현재 요구 사항을 해결할 뿐만 아니라 미래 요구 사항을 지원할 수 있는 유연성도 제공해야 합니다. 조직의 절반 이상이 통합을 효과적으로 관

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! 융통성 이번 주 Current 컨퍼런스에서 여러 가지 발표를 했습니다. 올해 컨퍼런스 주제인 실시간 데이터와 AI가 함께하는 곳은 AI 이니셔티브를 개발하는 사람들이 스트림, 이벤트 및 기타 형태의 이동 중인 데이터를 노력에 통합해야 할 필요성이 증가하고 있음을 보여줍니다. 회의에서 발표된 내용은 이러한

단일 데이터 센터나 중앙 집중식 클라우드 시설에서 AI 작업을 실행하던 시대는 지났습니다. 최신 AI 애플리케이션은 고도로 분산된 서비스와 기능을 활용해야 합니다. 이러한 리소스를 원활하게 통합하려면 네트워킹에 대한 새로운 접근 방식이 필요합니다. 이름에서 알 수 있듯이 서비스 제공업체가 필요에 따라 일반적으로 구독을 통해 연결, 보안, 관리 등의 네트워킹 기능을 기업에 제공하는 클라우드 서비스 모델인 NaaS(Network-as-a-Service)를 입력하세요. 최신 AI 애플리케이션이 어떻게 작동하는지 간단히 살펴보면 NaaS

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! 눈송이 이번 주에 다양한 응용 분야를 다루는 여러 가지 발표를 했습니다. 먼저 Snowflake Intelligence를 발표했습니다. 이제 Snowflake의 글로벌 고객 기반이 일반적으로 사용할 수 있습니다. Snowflake Intelligence는 사용자가 자연어로 복잡한 질문에 답하도록 돕고 모든

분석가들은 2025년에 클라우드 데이터베이스 및 DBaaS 시장을 약 240억 달러 규모로 평가하며, 2030년까지 약 20%의 CAGR이 예상됩니다. 동인에는 다음이 포함됩니다.e 클라우드 네이티브 아키텍처로의 전환, AI 및 IoT 데이터 증가, 전 세계적으로 분산되고 지연 시간이 짧은 데이터 서비스에 대한 수요 등이 있습니다. 특히, 클라우드 데이터베이스 시장은 2025년에 전환기에 접어들었습니다. 더 이상 단순히 클라우드의 데이터베이스가 아닙니다. 이는 기업의 데이터 및 AI 제어 영역이 되었으며 공급업체는 벡터 검색,

AI 모델을 훈련하고 실행하는 것은 종종 분산된 노력입니다. 다양한 컴퓨팅 및 데이터 리소스는 일반적으로 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 전략적으로 배포됩니다. 이러한 분산 모델은 다양한 요소를 연결하는 기본 네트워크 인프라에 새로운 중점을 두었습니다. AI의 네트워크 측면은 이번 주 텍사스 알링턴에서 열린 GNE 2025 컨퍼런스의 초점이었습니다. 연례 글로벌 NaaS 이벤트(GNE)에 대한 AI의 영향은 컨퍼런스 전반에 걸쳐 명백히 드러났습니다. 지난 몇 년 동안 컨퍼런스의 주요 주제는 NaaS(Network-as-a-

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! MLCommons  MLPerf Training v5.1 벤치마크 제품군에 대한 새로운 결과를 발표하여 AI 생태계의 급속한 발전과 풍부함 증가, 그리고 차세대 시스템의 상당한 성능 향상을 강조했습니다. 이번 라운드에서는 생성 AI 시나리오에 초점을 맞춘 두 가지 벤치마크 테스트에서 버전 5.0 결과에 비

제조, 운송, 통신, 공공 안전 등 점점 더 실시간 의사 결정이 주도되는 산업에서는 데이터가 더 이상 비정기적으로 생성되지 않습니다. 센서, 기계, 모바일 자산, 디지털 애플리케이션을 통해 지속적으로 대규모로 유입됩니다. 분석을 위해 해당 데이터를 클라우드나 데이터 센터에 중앙 집중화하는 것이 한때 효율적인 것처럼 보였지만 오늘날 데이터 스트림의 볼륨, 속도 및 중요성으로 인해 기존 백홀 우선 접근 방식에서는 심각한 한계가 드러났습니다. 수년 동안 이러한 데이터 스트림을 일상적으로 처리하고 실시간 통찰력을 위해 데이터를 사용하려는

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! 에너지부 인공 지능(AI)의 힘을 통해 미국 과학과 혁신을 변화시키는 것을 목표로 제네시스 미션(Genesis Mission)이라는 새로운 이니셔티브를 주도할 것입니다. 이 노력은 현재의 AI와 고급 컴퓨팅 개발을 활용하여 10년 내에 미국 과학 및 공학의 생산성과 영향력을 두 배로 늘리려는 것입니다.

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! 연례 Amazon 웹 서비스 AWS re:Invent 컨퍼런스에서는 AWS와 파트너로부터 수많은 발표가 있었습니다. AWS의 주요 발표 내용은 다음과 같습니다: AWS는 Nova 포트폴리오의 포괄적인 확장을 발표했습니다. 4가지 새로운 모델, 조직이 Nova를 사용하여 맞춤형 모델 변형을 구축할 수 있도

2025년 기술 환경 전반에 걸쳐 공통 스레드가 나타났습니다. AI가 비즈니스 운영의 기반이 되면서 기업은 데이터가 처리, 관리, 적용되는 위치와 방법을 빠르게 재고하고 있었습니다. 고급 AI 워크로드를 위해 특별히 구축된 네오클라우드의 부상, 인더스트리 4.0의 진화하는 약속과 함정, AI 에이전트 시대에 구조화된 데이터의 새로운 중요성, 엣지 컴퓨팅의 전략적 지배력, AI 기반 애플리케이션을 위한 PostgreSQL의 증가하는 매력 등을 검토하는 등 2025년 RTInsights 상위 5개 기사는 종합적으로 주요 변화를 강조합

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 발전에 보조를 맞추는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 다행스럽게도 저희 직원이 매주 접하는 항목에 대한 요약을 제공해 드렸습니다. 받은편지함에서 확인하고 싶다면  여기서 가입하세요 ! 미국 에너지부 (DOE)는 인공 지능(AI)의 힘을 활용해 발견 과학을 가속화하고 국가 안보를 강화하며 에너지 혁신을 주도하는 역사적인 국가적 노력인 제네시스 미션(Genesis Mission)을 발전시키기 위해 협력하는 데 관심이 있는 24개 조직과의 계약을 발표했습니다. 우리는 이전에 11월 제네시스