현대 기술 혁신은 핵심 자동화의 경계를 넘어섰습니다. 현재는 그러한 시스템이 학습하고, 기능을 적응시키며, 스스로 선택을 내리는 네이티브 인텔리전스를 갖기를 광범위하게 기대합니다. 그러한 지능형 시스템의 예로는 음성 활성화 어시스턴트, 비정상 행동을 인식할 수 있는 고급 카메라, 대체 치료법을 제안할 수 있는 의료 프로그램이 있습니다. 그러한 시스템의 핵심 구성 요소는 두 가지 핵심 변혁 기술인 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅입니다. AI는 인간의 마음에서 발견되는 발달 과정과 유사하게 시스템의 학습 및 진화 능력을 지원하는 반면

API-퍼스트 소프트웨어 개발은 API(Application Programming Interfaces)가 다른 시스템과 애플리케이션에 앞서 설계, 문서화, 개발되는 방법론을 말합니다. 이 접근 방식을 사용하면 API가 다양한 구성 요소, 애플리케이션, 서비스, 통합이 서로 상호작용하는 방식을 결정하는 기초 빌딩 블록이 됩니다. eCommerce를 위한 현대 아키텍처에서 API-퍼스트 설계는 마이크로서비스에서 널리 사용되며, 모듈성, 재사용성, 일관성, 쉬운 통합을 요구하는 컴포저블 커머스 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다. 이러한

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 개발 동향을 따라잡는 것은 벅찬 일입니다. 다행히도 저희가 매주 직원들이 수집한 항목들을 요약하여 제공해 드립니다. 이메일로 받아보시려면 여기에서 가입하세요! The Linux Foundation은 서로 다른 벤더와 프레임워크의 AI 에이전트 간 발견, 아이덴티티, 메시징, 옵저버빌리티를 가능하게 하는 오픈소스 인프라인 AGNTCY 프로젝트를 환영했습니다. Cisco, Dell Technologies, Google Cloud, Oracle, Red Hat이 Linux Foundation 거버넌스

오늘날 혁신과 관련된 기술 확장의 가장 큰 문제 중 하나는 전력을 공급하는 방법입니다. 기업들은 로컬 스토리지에서 클라우드로 이동했지만, AI 같은 새로운 기술로도 여전히 인프라를 어디에 둘지 해결해야 합니다. CoreSite의 최신 보고서 2025 데이터 센터 현황에서 기업들은 하이브리드 환경 전반에서 워크로드를 최적화하기 위한 밸런싱 액션이 얼마나 복잡한지 보여줍니다. 2025 데이터 센터 현황 보고서의 주요 결과는? 디지털 트랜스포메이션 추구 과정에서 한때 모든 것이 클라우드로 이동했습니다. 그러나 예상치 못한 비용과 사이버

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 개발 동향을 따라잡는 것은 벅찬 일입니다. 다행히도 저희가 매주 직원들이 수집한 항목들을 요약하여 제공해 드립습니다. 이메일로 받아보시려면 여기에서 가입하세요! MLCommons는 ML 워크로드에 대한 스토리지 시스템 성능을 아키텍처 중립적이고 대표적이며 재현 가능한 방식으로 측정하도록 설계된 업계 표준 MLPerf Storage v2.0 벤치마크 제품군의 결과를 발표했습니다. 이 라운드의 벤치마크는 제출 조직의 지리적 대표성 증가, 테스트용으로 제출된 시스템의 다양성 증가와 함께 극적으로 증가한

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제조 리더들은 운영 정밀도를 높이고, 안전을 강화하며, 제품 품질을 개선하기 위해 AI와 컴퓨터 비전을 점점 더 수용하고 있습니다. 스마트 카메라와 AI 기반 센서는 이제 현대 산업 인텔리전스의 필수 구성 요소입니다. 그러나 조직이 고화질 시각 데이터를 실시간 인사이트에 활용하려 할 때, 많은 이들이 힘든 진실을 발견합니다: 클라우드 퍼스트 아키텍처는 따라잡을 수 없습니다. 네트워크 혼잡, 높은 지연 시간, 급증하는 스토리지 비용 사이에서 모든 것을 클라우드로 푸시하는 것은 현대 공장 현장의 요구에 맞게 확장되지 않습니다. 이러한

모든 산업에서 데이터 엔지니어와 데이터 과학자들은 파일 공유 속에 숨겨진 데이터와 서로 다른 시스템에 잠긴 데이터를 더 잘 활용하려고 합니다. 이 데이터는 AI 및 분석 도구 워크플로를 생성하여 시장에 대해 더 많이 파악하고, 신제품과 서비스를 만들거나, 비즈니스 운영과 고객 관계를 개선하는 데 필요합니다. 방정식의 다른 면은 엔터프라이즈 데이터가 비즈니스에서 잘 이해되지 않고, IT 내에서도 잘 이해되지 않는 상당한 위험을 안고 있다는 것입니다. 예를 들어: 데이터 스토리지와 백업은 대부분의 IT 예산의 최소 30%를 차지하는데

주권적 AI는 유럽 데이터 센터에서의 모델 훈련으로 시작하고 끝나는 것이 아닙니다. 오히려 주권적 AI는 AI의 데이터, 인프라, 결정을 완전히 통제하여 모든 단계에서 신뢰, 규정 준수, 독립성을 보장하는 힘입니다. 진정한 주권은 전체 데이터 수명 주기에 대한 엔드투엔드 통제에서 시작됩니다. 실제로 2024년 가트너 전망에 따르면, 2027년까지 생성형 AI를 배포하는 기업의 70%가 퍼블릭 클라우드 GenAI 서비스 선택 시 디지털 주권과 지속 가능성을 우선시할 것으로 예측됩니다. 엔드투엔드 통제가 게임 체인저인 이유 고급 자동차

한때 퍼블릭 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼으로의 마이그레이션 주된 이유는 인프라 유지 관리 비즈니스에서 벗어나기 위함이었습니다. IT 부서는 더 이상 물리적 서버를 관리하거나 온프레미스 하드웨어 의존에 따른 확장성 제약에 직면하고 싶지 않았습니다. 그래서 기업들은 필요할 때 서버를 임대할 수 있는 퍼블릭 클라우드로 이동했습니다. 여전히 인프라에 대한 쉬운 접근이 클라우드 마이그레이션의 주된 이유라고 생각하는 것이 일반적입니다. 하지만 현실에서 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼의 가치는 이제 IaaS(Infrastructure-as-a-Se

인프라 업무를 하신다면 데이터 중력의 작용을 느껴보셨을 것입니다. 이상적이고 깔끔하며 유연한 아키텍처를 계획하고 구축한 뒤 잠시 감상합니다. 다음, 데이터를 추가합니다. 그리고 데이터가 성장합니다! 갑자기 워크로드들이 데이터 주변에 몰리고, 서비스는 데이터가 있는 곳에 배포되며, 아키텍처 결정은 비즈니스 우선순위가 아닌 스토리지 위치에 의해 조용히 좌우됩니다. 처음에는 미묘합니다. 여기저기 몇 밀리초의 지연 시간, 작은 이그레스 비용. 하지만 시간이 지나면 워크로드 이동이 전략적 선택이 아닌 헤라클레스의 노력이 되는 시스템을 관리하

하이브리드 클라우드는 기존 인프라의 신뢰성을 보장하면서 현대화를 추구하는 기업들의 핵심 전략입니다. 온프레미스 시스템과 클라우드 환경을 결합함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하고, 민첩성을 높이며, 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 중요한 데이터에 대한 원활한 액세스를 가능하게 하고, 사일로를 제거하며, 전반적인 운영 효율성을 개선합니다. 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 솔루션은 현재 니즈를 충족할 뿐만 아니라 미래 요구사항을 지원할 유연성도 제공해야 합니다. 절반 이상의 조직이 클라우드 역량을 가용 리

실시간 분석 및 AI 시장의 뉴스와 개발 동향을 따라잡는 것은 벅찬 일입니다. 다행히도 저희가 매주 직원들이 수집한 항목들을 요약하여 제공해 드립니다. 이메일로 받아보시려면 여기에서 가입하세요! Confluent는 이번 주 Current 컨퍼런스에서 여러 발표를 진행했습니다. 올해 컨퍼런스 주제인 실시간 데이터와 AI가 만나는 곳은 AI 이니셔티브를 개발하는 사람들이 스트림, 이벤트, 기타 데이터 인 모션 형태를 작업에 통합해야 하는 필요성이 증가하고 있음을 보여줍니다. 컨퍼런스에서 발표된 내용은 이러한 수요를 반영했습니다. 구체적

단일 데이터 센터나 중앙 집중식 클라우드 시설에서 AI 운영을 실행하던 시대는 지났습니다. 현대 AI 애플리케이션은 고도로 분산된 서비스와 기능을 활용해야 합니다. 이러한 리소스를 원활하게 통합하려면 네트워킹에 대한 새로운 접근 방식이 필요합니다. NaaS(Network-as-a-Service)가 바로 그 해답입니다. 이름에서 알 수 있듯, NaaS는 제공자가 연결성, 보안, 관리를 포함한 네트워킹 기능을 기업에 온디맨드 방식, 일반적으로 구독 모델로 제공하는 클라우드 서비스 모델입니다. 현대 AI 애플리케이션이 어떻게 작동하는지

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애널리스트들은 클라우드 데이터베이스 및 DBaaS 시장 규모를 2025년 약 240억 달러로 추산하며, 2030년까지 약 20% CAGR을 예측합니다. 동인에는 클라우드 네이티브 아키텍처로의 이동, AI 및 IoT 데이터 증가, 전 세계적으로 분산된 저지연 데이터 서비스에 대한 수요가 포함됩니다. 특히 주목할 만한 것은 2025년 클라우드 데이터베이스 시장이 전환기에 있다는 점입니다. 더 이상 단순히 클라우드 안의 데이터베이스가 아닙니다. 벡터 검색, 자동화, 서버리스 이코노믹스를 서비스에 직접 추가하기 위해 경쟁하는 벤더들과 함께

AI 모델을 훈련하고 실행하는 것은 종종 분산된 노력입니다. 다양한 컴퓨팅 및 데이터 리소스가 일반적으로 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 전략적으로 배치됩니다. 이러한 분산 모델은 다른 요소들을 연결하는 기본 네트워크 인프라에 새로운 강조점을 두었습니다. 그 AI의 네트워크 측면이 이번 주 텍사스 알링턴에서 열린 GNE 2025 컨퍼런스의 초점이었습니다. 연례 Global NaaS Event(GNE)에서 AI의 영향력은 컨퍼런스 전반에 걸쳐 뚜렷했습니다. 과거에는 컨퍼런스의 주제가 네트워크 서비스(NaaS) 자체였습니다. 지

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! MLCommons가 MLPerf Training v5.1 벤치마크 제품군의 새로운 결과를 발표했습니다. AI 생태계의 급속한 진화와 증가하는 풍부함뿐만 아니라 새로운 세대 시스템의 상당한 성능 향상을 강조합니다. 이 라운드는 생성형 AI 시나리오에 초점을 맞춘 두 벤치마크 테스트에서 버전 5.0 결과 대비 상당한 성능 향상을 기록했으며,

실시간 의사결정에 의해 점점 더 주도되는 제조, 운송, 통신, 공공 안전 등 산업에서 데이터는 더 이상 간헐적인 배치로 생성되지 않습니다. 센서, 기계, 모바일 자산, 디지털 애플리케이션에서 지속적으로 그리고 대규모로 도착합니다. 한때 그 데이터를 분석을 위해 클라우드나 데이터센터로 중앙 집중화하는 것이 효율적으로 보였지만, 오늘날 데이터 스트림의 양, 속도, 중요성은 전통적인 백홀 우선 접근 방식의 심각한 한계를 드러냈습니다. 수년 동안 이러한 데이터 스트림을 정기적으로 다루고 실시간 인사이트를 위해 데이터를 사용하려는 조직들은

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