많은 기업이 데이터 중심 조직으로 혁신과 인공지능(AI) 기술 활용을 핵심 경쟁력으로 꼽는다. 세계 AI 시장은
2022년까지 160억6000만달러(약 18조7000억원) 규모 이상 성장, 세계 데이터량은 2018년
33제타바이트(ZB·1ZB는 1조1000억기가바이트)에서 2025년 175ZB로 폭증이 전망된다.
AI는 데이터의 활용과 궤적을 같이할 때 발전할 수 있다. 기업이나 브랜드가 경쟁력을 갖추고 비즈니스를 혁신하려면 가장 효과적인 데이터 분석과 AI 기술이 필요하다. 기업이 주목하는 AI와 빅데이터 솔루션을 만나보자.
그래프코어-IPU
코어와 램 온칩 프로세서로 AI 연산 능력 탁월
그래프코어가
개발한 IPU는 코어와 램을 하나의 프로세서에 탑재한 '온칩' 구조다. IPU는 빠르게 급증하는 AI 연산 요구사항에 구조적으로
특화됐다. 코어와 램 사이의 거리는 GPU와 달리 데이터 전달 속도가 빨라 연산 지연 문제를 해결한다. 램 수도 대폭 늘려
IPU 코어는 1대1로 매칭된 램에서 대량 데이터를 빠르게 받아 연산 처리할 수 있다.
연산량이 막대한 AI 모델에
필수인 높은 병렬처리 능력과 최근 부상하는 AI 모델을 위한 효율적인 희소 연산 처리에 특화됐다. 저정밀도 부동소수점 연산,
고대역폭 메모리가 내장됐으며 파이토치, 텐서플로 등 범용 프레임워크를 지원하는 소프트웨어(SW) 등 다양한 기능을 갖췄다.
구글 클라우드-데이터 클라우드
AI와 머신러닝 기반 데이터 수명주기 관리 플랫폼
구글
클라우드의 데이터 클라우드는 고객이 데이터를 비즈니스 가치로 변화시키고 혁신하게 만든다. 데이터 생성부터 비즈니스 현재 상황
분석, 미래 예측을 자동화하는 AI와 머신러닝까지 전체 데이터 수명주기를 관리한다. 데이터베이스, 데이터 분석 및 AI를
비즈니스에 필요한 확장성, 속도, 보안 및 단순성을 제공하는 단일 플랫폼에 결합한다.
현업 직원에게 적시에 적절한 정보로 현명한 결정을 내릴 수 있게 한다. 구글 클라우드 개방형 플랫폼은 광범위한 트랜잭션, 처리 및 분석 엔진, 오픈소스 도구, 개방형 API 및 머신러닝 서비스 등을 고객이 필요에 따라 선택할 수 있는 유연성을 제공해 특정 플랫폼으로의 종속성을 없앨 수 있다.
효성인포메이션시스템-데이터 레이크 오퍼링
HCP로 AI 데이터 레이크 강화
효성인포메이션시스템
데이터 레이크 오퍼링의 핵심은 오브젝트 스토리지 'HCP'(Hitachi Content Platform)다. 대규모 비정형
데이터 환경의 안정적 운영과 공유 서비스를 단일 플랫폼에서 지원한다. 비정형 데이터 저장 관리 기술 기반 퍼블릭 클라우드 및 빅데이터 솔루션과 원활한 연계, 유연한 스토리지 용량 추가, 스토리지 관리 비용 절감, 비즈니스 민첩성 향상 등 장점이 있다.
HCP는
멀티 테넌트 구성으로 원본·가공 데이터 저장 및 관리를 자동화하고 비즈니스 인텔리전스(BI)데이터 웨어하우스(DW) 영역 데이터
플랫폼으로도 활용할 수 있다. 대내 정보계 업무 시스템과 데이터를 공유하고, 대용량 데이터 보호 및 웜 데이터 조회 필요 시
신속한 데이터를 제공한다.
서비스나우-디지털 워크플로우
비즈니스 전반 프로세스 자동화와 경험 혁신
서비스나우
디지털 워크플로우 플랫폼은 엔터프라이즈 전반에 걸쳐 서비스 비즈니스 프로세스들을 노코드·로코드 기반으로 온프레미스, 클라우드 등
다양한 업무 시스템을 연계할 수 있다. 정보기술(IT), 직원, 고객 서비스 등 영역에 제품이 세분화됐으며 모든 업무 프로세스
디지털화, AI 기술 기반 프로세스 마이닝, 프로세스 최적화, 자동화 기회 포착 및 적용을 지원한다.
고객의 피드백 및
서비스 처리 과정, 기존 업무 프로세스와의 연계 과정을 모두 데이터화하고 학습한다. 직원 및 대고객 서비스의 지속 개선, 경험
혁신과 자동화를 위한 다양한 인사이트와 글로벌 업종별 성과 벤치마크, 서비스 수준 준수(SLA)를 위한 워크 플로를 제공한다.
레노버-고스트
유전체 분석 가속하는 비용효율 높은 HPC 솔루션
레노버
고스트(GOAST) 솔루션은 빠른 백신과 치료제, 신약 개발에 필요한 유전체 분석 가속화를 위한 'HPC'(High
Performance Computing) 솔루션이다. 유전자 분석 툴킷 실행 성능을 5배 향상시켰으며, 기존에 최대 150일
소요됐던 전체 게놈 처리 시간을 표준 x86 하드웨어를 사용해 1시간 이내로 단축시켰다. CPU 기반 GPU 수준 성능을 낼 수
있어 비용을 절감한다.
비용 효율적인 고스트 베이스와 다양하고 고성능 기능 고스트 플러스 두 가지 모델을 제공한다.
하드웨어, 유전체 최적화, 워크플로에 사용할 수 있는 HPC 리소스를 최대화할 수 있는 사전 구성된 SW는 유전체 분석 생산성을
향상시킨다.
씨게이트-데이터 스토리지 인프라스트럭처
신뢰성·비용 효율성 높은 데이터 관리 솔루션
씨게이트
데이터 스토리지 인프라스트럭처는 자동 드라이브 재생 기술(ADR)로 수동 드라이브 교체가 필요 없다. 드라이브 자체 수정
시스템으로 잘못된 구성 요소를 우회하도록 드라이브를 재구성해 신뢰성을 높였다. 데이터 보호 기능으로 모든 드라이브에 데이터를
분산하고 성능 저하 없이 재구성 시간을 단축한다. 드라이브를 재사용할 수도 있다.
데이터 관리를 간소화하고 매크로 에지 및 데이터센터에서 관리 개입을 최소화하는 지능형 대용량 스토리지 코볼트 고밀도 스토리지 시스템은 6세대 벨로스CT ASIC 및 ADAPT 이레이저 코드 데이터 보호, ADR 기능을 결합했다. 확장형 선반 및 JBOD는 운영 간소화와 데이터 스토리지 비용을 줄일 수 있다.
유아이패스-RPA
AI 기반 RPA 가속화 솔루션
유아이패스 로봇프로세스자동화(RPA) 솔루션은 AI와
결합된 RPA를 통해 기존에 자동화가 복잡한 업무 영역까지 자동화하며 SW 로봇이 규칙 기반 의사 결정 및 인지적 의사 결정과
데이터 처리 지능형 자동화가 가능하다. AI 센터는 드래그 앤드 드롭 방식의 자동화 프로세스에 AI 및 머신러닝 기술을 활용할 수
있다.
플랫폼 내에서 데이터 모델을 선택하고, RPA로 머신러닝 모델을 검증하고 실행할 수 있다. 도큐멘트
언더스탠딩은 AI 및 광학식 문자판독장치(OCR) 기능을 통해 문서를 읽고 처리한다. 고도의 정확성으로 업무를 처리하며, 문서
내에서 항목 위치가 이동하더라도 필요한 데이터를 찾아낼 수 있다. 로봇이 완료한 업무를 체크인해 데이터를 검증하거나 예외를
처리하면 된다.
IBM-클라우드 팩 포 데이터 4.0
수준 높은 데이터 통합 관리와 인사이트 제공
IBM 클라우드 팩 포 데이터(Cloud Pak for Data) 4.0은 엔터프라이즈 인사이트 플랫폼(EIP)이다. 레드햇 오픈시프트 기반으로 유연하게 확장할 수 있고 모든 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드 등 다양한 환경을 지원한다. 조직의 데이터 분야 엔지니어, 과학자, 관리자 등 모든 사용자에게 다양한 서비스들이 동일한 컨트롤 영역의 공통 서비스에서 관리되는 높은 수준 통합이 제공된다.
저장소(데이터베이스,
데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 등)에서 정보를 수집할 수 있고 모든 데이터가 연결되면 엔터프라이즈 데이터 카탈로그를 개발할 수
있는 데이터 관리 서비스를 구현할 수 있다. 전문화된 데이터 관리 및 분석 기능을 제공하는 대규모 확장 서비스 세트를 제공한다.
큐릭-액티브 인텔리전스
데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 차세대 BI
큐릭(Qlik)의
액티브 인텔리전스는 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 복잡한 프로세스를 데이터 파이프라인으로 최적화한다. 실시간 데이터 통합,
데이터 분석, 데이터 활용능력 등 3개 플랫폼으로 구성됐다. 실시간 데이터 통합은 통합된 데이터를 실시간으로 확보해 비즈니스
목적에 맞게 가공, 시각화로 인사이트를 도출한다.
데이터 셋의 지속 업데이트·관리로 생산자와 소비자 간 격차를
줄인다. 데이터 분석은 연관분석 엔진과 머신러닝 기반 인지 엔진을 결합해 모든 데이터를 탐색해 데이터 간 상관 관계를 통해
인사이트를 도출한다. 데이터 활용 능력은 사용자의 데이터 활용 능력을 향상시켜 데이터 기반 신속한 의사결정 및 신뢰도를 높인다.
타이거그래프-그래프 분석 솔루션
AI 기반의 그래프분석 탁월
타이거그래프는
클라우드 기반 확장 가능한 그래프 분석 서비스를 제공한다. 테라바이트급 대용량 데이터를 안정적으로 처리하며, 실시간 제공되는
인사이트로 핵심 비즈니스 솔루션을 찾도록 지원한다. 복잡한 데이터 소스를 통합해 새로운 관계성을 도출할 수 있는 독자 기술로
심층적이고 광범위한 분석을 통해 데이터 사일로를 제거한다.
그래프 분석은 금융, 엔터테인먼트, 의료, 통신, 미디어,
사이버 보안 등 다양한 산업계 기업과 조직에 활용될 수 있다. 대규모 데이터를 고급 그래프 분석 기술로 기업 운영 효율과
생산성을 높일 수 있다. 특히 그래프 분석을 통한 사기탐지 기술과 디지털 자금세탁 방지 기술은 금융기관에서 유용하게 활용되고
있다.
퓨어스토리지-플래시블레이드
초고속 통합 파일·오브젝트 스토리지
퓨어스토리지의
초고속 통합 파일 및 오브젝트 스토리지 '플래시블레이드'는 데이터 크기 및 액세스 패턴과 상관없이 확장이 가능한 메타데이터
아키텍처를 기반으로 수백억개 파일 및 오브젝트를 처리할 수 있다. 필요한 성능과 용량을 7개의 블레이드에서 최대 150개
블레이드까지 증설할 수 있다. 강력한 데이터 보호 기능과 워크로드 분산 병렬 처리 시 최대 64K개 병렬 큐를 지원하는 NVMe 성능을 갖췄다.
다양한 앱 데이터를 한 곳으로 통합해 데이터 사일로를 없애고 각 단계별 데이터의 복사 및 로딩 과정을 줄여준다. 금융, 제조, 의료 및 IT 서비스 등 AI 관련 연구를 선도하는 국내외 기업 및 연구기관에서 활용하고 있다.
넷앱- 엔비디아 기반 코맨드 플랫폼
AI 멀티 클라우드 위한 개발자 워크플로
넷앱의
엔비디아 기반 코맨드 플랫폼은 AI 인프라와 엔드-투-엔드 AI 개발을 관리하는 클라우드 호스팅 솔루션이다. 엔비디아와 넷앱의
전문 기술력이 바탕이 된 데이터 과학자와 AI 연구원들의 핵심 AI 개발 허브이다. AI 개념에서 생산까지 시간 단축과 AI 공유
인프라에 대한 공동 액세스와 종합적인 AI 워크플로 관리를 제공한다.
AI 인프라를 분석하고 최적화하기 위한 통합
모니터링 및 리포팅 기능이 포함되어 있다. 최소 3개 엔비디아 DGX A100로 구성된 엔비디아 DGX SuperPOD에서 AI
작업을 실행하며 넷앱 파일 기반 스토리지 구독 서비스 '키스톤 플렉스'를 제공, 연중 무휴로 엔비디아에서 관리하고 호스팅한다.
이향선 전자신문인터넷기자 hyangseon.lee@etnews.com
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