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'클라우데라'통합검색 결과 입니다. (49건)

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클라우데라, '파트너 데이' 개최…기업용 AI 구축 청사진 제시

클라우데라코리아(대표 최승철)는 서울 소노펠리체 컨벤션에서 '파트너 데이'를 개최했다고 20일 밝혔다. 파트너 데이는 클라우데라의 국내외 여러 파트너사들과 함께 비전을 공유하고 적용 사례를 소개하기 위한 행사다. 이번 행사에는 AWS, 레드햇, 델테크놀로지스, 코오롱베니트 등30개의 파트너사가 참석했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 “신뢰할 수 있는 데이터가 신뢰할 수 있는 AI를 만들듯이, 데이터에 대한 여러분의 열정이 클라우데라의 AI 시대 리더 비전을 위한 기반이 될 것”이라며 “이 행사를 통해 기업용 AI는 물론 AI 구축을 위한 하이브리드 클라우드 데이터에 대한 인사이트를 얻어 가시길 바란다”고 밝혔다. 행사에 엘빈 헤이브 클라우데라 유럽, 중동, 아태지역 연합 선임 총괄이 글로벌 파트너 생태계 혁신에 대한 세션을 진행했다. 이후 파트너 기술에 대한 브리핑과 2024년 클라우데라 전략을 공유하는 시간을 가졌다. 이후에는 클라우데라 파트너들의 협업 성공 사례를 소개했다. 곽동수 코오롱베니트 빅데이터 사업팀 수석은 '빅데이터 리더에서AI 비즈니스 파트너로'라는 주제로 코오롱베니트에 대한 소개와 클라우데라와 파트너사들의 협업 방안을 발표했으며, 서재만 AWS코리아 글로벌ISV파트너개발 매니저는 ISV 파트너와 AWS의 공동 판매 전략에 대해 발표했다. 김명환 한국레드햇 솔루션 아키텍트 부장은 레드햇 오픈시프트를 통해 지능형 애플리케이션을 구축하고 관리하는 방법에 대한 세션을 진행했으며, 최영복 한국델테크놀로지스 상무는 델 테크놀로지스의 AI 관련 전략과 솔루션을 소개했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 “클라우데라는 앞으로도 파트너와 동반 성장을 위한 파트너 네트워크 프로그램을 전개해 나가겠다”며 “제품에 대한 신뢰, 영업적보상, 기술과 영업 교육을 바탕으로 파트너사가 빠르게 변화하는 AI 시대를 선도할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

2024.06.20 11:43김우용

클라우데라, AI 운영 플랫폼 '베르타' 인수

클라우데라는 AI 운영플랫폼 '베르타'를 인수했다고 10일 밝혔다. 베르타는 클라우데라의 머신 러닝 팀에 합류해 클라우데라의 AI 전문성을 강화할 예정이다. 베르타의 합류로 클라우데라는 AI와 머신 러닝 분야에서 세계적으로 유명한 인재와 기술을 확보하고 경쟁력을 높이게 됐다. 베르타 팀은 전문성을 바탕으로 클라우데라의 AI 로드맵을 추진하고 전 세계 고객의 요구사항을 효과적으로 예측할 수 있도록 지원할 예정이다. 베르타의 하이브리드 및 멀티클라우드 종단 AI 플랫폼은 AI 전문성을 제공할 뿐만 아니라 클라우데라의 글로벌 사용자들 기반에서 증가하는 AI 수요에 대응할 수 있는 역량을 강화할 것이다. 베르타는 전CEO인 마나시 바르탁 박사의 MIT 연구를 기반으로 설립된 이후 전CTO인 콘라도 미란다 박사와 함께 더욱 발전시킨 베르타는 예측 및 생성형 AI를 위한 모델 관리, 서비스, 거버넌스 분야의 선구자이다. 베르타는 기업이 전사적인 모델을 효과적으로 구축, 운영, 모니터링, 보안, 확장할 수 있도록 지원해 AI 구축의 가장 큰 장애물 중 하나를 해결하고 있다. 베르타의 기술은 데이터 세트를 맞춤형 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션으로 전환하는 과정을 간소화해, 머신 러닝에 대한 전문 지식 수준과 관계없이 모든 개발자가 비즈니스에 적합한 대규모 언어 모델(LLM)을 생성하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 이런 기능은 베르타의 생성형 AI 워크벤치, 모델 카탈로그, AI 거버넌스 도구와 함께 클라우데라의 플랫폼 역량을 강화해 전 세계 고객을 위한 기업용 AI을 지속적으로 지원한다. 마나시 바르탁 베르타 CEO는 “좋은 데이터는 좋은 모델을 만들기 때문에 베르타와 클라우데라의 기술은 완벽한 한 쌍”이라며 “클라우데라는 자타공인 전 세계에서 가장 많은 데이터를 관리하고 있기 때문에 베르타의 혁신 비전을 실현할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “베르타는 클라우데라 팀과 협력해 기업 전반에서 AI의 잠재력을 실현하고 데이터에서 인사이트, 실행으로 가는 모든 고객의 여정을 강화할 수 있고 그렇게 할 것”이라고 덧붙였다. 찰스 샌즈베리 클라우데라 CEO는 “데이터 관리와 AI는 서로 밀접한 연관을 갖고 있다”며 “클라우데라는 AI 운영 플랫폼 베르타 인수를 통해 팀을 강화하고 AI 운영 역량을 가속할 것”이라고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 고객이 데이터와 AI 이니셔티브를 추진하는 데 필요한 기술을 제공하기 위해 빠르게 움직이고 있다”며 “이번 인수는 신뢰할 수 있는 데이터, 기업용 AI 분야 리더십을 확장하기 위한 여러 전략적 활동 중 첫 번째”라고 강조했다. 전 세계 데이터의 25%를 관리하는 클라우데라는 온프레미스를 포함한 여러 클라우드에서 비즈니스 데이터에 대한 분석과 AI를 제공하는 동시에, 통합 거버넌스와 보안을 제공하는 하이브리드 개방형 데이터 레이크하우스를 제공한다. 클라우데라의 개방형 데이터 레이크하우스는 챗봇, 문서 요약, 코드 생성 등을 포함한 AI 애플리케이션을 구축 및 배포하기 위한 기반이다.

2024.06.10 14:11김우용

클라우데라, 레드햇 오픈시프트용 쿠버네티스 오퍼레이터 공개

클라우데라는 데이터 인 모션을 지원하는 쿠버네티스 오퍼레이터를 올해 2분기에 출시한다고 14일 발표했다. 쿠버네티스 오퍼레이터는 레드햇 오픈시프트와 같은 쿠버네티스 애플리케이션 플랫폼에 아파치 나이파이(NiFi), 아파치 카프카, 아파치 플링크 클러스터 구축을 제공한다. 클라우데라 플로우 매니지먼트용 쿠버네티스 오퍼레이터는 유일한 아파치 나이파이 쿠버네티스 제품이며, 클라우데라 스트리밍(용 쿠버네티스 오퍼레이터는 어디서나 실행할 수 있는 쿠버네티스 폼펙터 중 아파치 카프카와 아파치 플링크를 모두 지원하는 유일한 제품이다. 두 쿠버네티스 오퍼레이터는 모두 기존 쿠버네티스 클러스터의 종단간 데이터 스트리밍 기능을 보다 쉽게 배포하고 자동 확장, 효율적인 리소스 관리, 간소화된 설정과 운영을 지원한다. 클라우데라의 데이터 인 모션은 모든 기업 데이터 간 연결고리를 제공해 스트리밍 데이터와 실시간 인사이트를 제공한다. 클라우데라 플로우 매니지먼트와 클라우데라 스트리밍 쿠버네티스 오퍼레이터는 레드햇 오픈시프트 사용자들에게 익숙하고 검증된 오퍼레이터 패턴을 지원해 간접 운영 비용을 절감한다. 딥토 차크라바티 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 “레드햇 오픈시프트에서 아파치 나이파이 데이터 플로우를 활용하려는 기업을 지원하게 돼 기쁘다”며 “클라우데라 플로우 매니지먼트, 오픈 소스 사용자는 쿠버네티스 오퍼레이터로 전환할 경우 자동으로 확장되는 플로우와 함께 간소화된 클러스터 설정과 운영을 누릴 수 있다”고 설명했다. 투샤르 카타르키 레드햇 하이브리드 클라우드 플랫폼 제품 관리 부문 수석 디렉터는 “레드햇은 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 오픈 소스 기술을 통해 기업을 지원하기 위해 최선을 다하고 있다”며 “클라우데라와 협력해 스트리밍 파이프라인을 배포하고 레드햇 오픈시프트에서 혁신적인 프로젝트를 지원하게 돼 기쁘게 생각한다”고 밝혔다.

2024.05.14 10:38김우용

클라우데라, ADI와 생성형 AI 분야 파트너십 체결

클라우데라는 데이터 과학, AI 기업인 아보이츠 데이터 이노베이션(ADI)과 전략적 파트너십을 체결한다고 8일 밝혔다. 파트너십을 통해 클라우데라는 데이터, 분석, AI, 머신러닝 솔루션용 하이브리드 플랫폼 노하우를, ADI는 아파치 스파크, AI 기반 솔루션 배포 노하우를 공유한다. 이는 금융 서비스를 비롯한 다양한 산업의 고객이 사업 단계에서 데이터 과학, AI를 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 지원할 예정이다. ADI는 기업용 AI, 머신 러닝, AI 랩, 데이터 거버넌스, 데이터 윤리 분야에서 클라우데라 소프트웨어에 대한 자문과 구축 서비스를 제공할 예정이다. ADI와의 협력으로 클라우데라는 머신 러닝 프로젝트를 위한 엑셀러레이터(AMP)를 사용해 클라우데라 솔루션 내에서 강력한 생성형 AI 애플리케이션을 제공한다. 기업은 머신 러닝, 생성형 AI 개발 여정을 종단 간 사용 사례를 통해 빠르게 시작할 수 있다. 맞춤형 솔루션은 기업으로 하여금 생성형 AI 애플리케이션을 보다 신속하고 직관적으로 구축, 조정, 배포할 수 있도록 한다. 이를 통해 데이터 수집, 엔지니어링, 데이터레이크 설계, 데이터 품질, 머신 러닝 모델 및 앱 개발, 운영 효율성을 원하는 사례에 최적화할 수 있다. 리머스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 “ADI는 클라우데라 머신 러닝에 생성형 AI 솔루션을 구축해 고객이 AI에 대해 가진 기대를 비즈니스 현실에 반영하도록 지원”할 것이라며 “이번 파트너십을 통해 고객에게 강력한 생성형 AI 기능, 성능을 제공하고 기업이 보다 정확하고 시기적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 그는 “고객은 데이터와 고급 AI 프로세스를 보다 쉽고 빠르게 구현해 수익을 창출하고 비용을 최적화할 수 있다”며 “점점 많은 고객이 전사적인 AI를 도입하고, 이를 지원할 수 있길 기대한다”고 덧붙였다. 데이비드 하둔 ADI CEO는 “클라우데라와의 전략적 파트너십을 통해 고객을 위한 새로운 차원의 우수성과 가치를 실현할 준비가 됐다”며 “ADI는 실질적인 비즈니스와 지속 가능성이라는 결과를 위해 데이터와 AI의 힘을 활용하고자 최선을 다하고 있다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라의 강력한 데이터 관리 기능과 확장 가능한 머신 러닝 플랫폼은 AI 기반 솔루션 개발과 배포를 가속한다”며 “클라우데라와 함께 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 효과적으로 추출해 데이터 혁신의 경계를 넓히고 디지털 시대의 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원”할 것이라고 강조했다.

2024.05.08 10:04김우용

[기고] 클라우드 서비스 선택, 5가지만 알아두세요

클라우데라의 조사에 따르면 IT 의사결정권자의 68%는 하이브리드 클라우드 전략을 선호했다. 또한, IT 의사결정권자의 72%는 여러 클라우드 서비스 공급업체(CSP)와 계약을 맺고 있는 것으로 나타났다. 클라우드 환경이 복잡해지면서 각 CSP는 다양한 서비스를 제공한다. 때문에 올바른 데이터 아키텍처를 기반으로 삼는 것은 매우 중요하다. 이를 어긴다면 관리 자체가 요원하게 된다. 클라우드 비용, 규정 준수, 비즈니스 위험에 대한 영향을 고려할 때 기업의 철저한 사전검토는 점차 중요해지고 있다. 하지만 기업이 CSP에게 필요한 것이 무엇인지 파악하기 위해서는 먼저 자사의 데이터를 정확하게 이해해야 한다. 기업은 그들이 어떤 데이터를 저장, 관리, 처리하는지 명확히 알고 있어야 한다. 규정 준수 또는 보안 요구사항 때문에 온프레미스에 남아 있어야 하는 데이터가 있는지, 퍼블릭 클라우드 환경으로 이전하면 어떤 데이터와 워크로드에 이점이 있는지 알아야 한다. 이러한 정보가 없다면 기업은 CSP에게 필요한 것이 무엇인지 요구하기 어렵다. IT 의사결정권자의 92%가 향후 3년 동안 더 많은 데이터를 클라우드로 이전할 계획이 있다고 응답한 만큼 미래를 위해서라도 데이터에 대한 심층적인 이해가 필요하다. 시간과 비용을 투자했다면 문제에 다다랐을 때 다시 되돌릴 여유가 없다. 예컨대 통신사가 네트워크, 운영 최적화를 위해 CSP와 대규모 계약을 체결한 경우, 많은 경우 방대한 데이터 양으로 인한 천문학적인 클라우드 비용이 발생해 계약을 중단하기도 한다. 이처럼 퍼블릭 클라우드를 통하는 데이터의 양을 미리 예상하는 것은 매우 중요하다. 기업이 어떤 데이터가 필요한지 파악했다면 어떤 CSP와 함께할지 고민해야 한다. CSP를 선정하기 위한 다섯 가지 핵심 질문은 다음과 같다. 첫째는 미래를 대비한 유연성 제공 여부다. 이는 CSP가 기업의 성장을 지원하는지 알 수 있는 지표 중 하나다. CSP가 현재 혹은 미래 워크로드에 필요한 사례를 경험했는지, 오픈소스 표준을 지원하는지, 비즈니스 혁신을 위한 AI, 분석 도구와 같은 제품 로드맵을 갖추고 있는지 확인해야 한다. 최대한 다양한 미래 가능성을 상정하고 접근하는 지혜가 필요하다. 둘째는 워크로드에 따른 비용 변화다. 비용은 모든 클라우드 결정에서 가장 중요한 요소 중 하나다. 특정 워크로드마다 더 효과적이고 효율적인 비용으로 실행 가능한 클라우드가 다를 수 있음을 인지해야 한다. 이에 따라 기업이 실행하는 특정 워크로드에 대한 비용을 세분화해 논의해야 한다. 셋째는 데이터 송신에 대한 수수료 부과 여부다. 구글 클라우드 플랫폼이 송신 수수료 정책을 폐지했지만, 모든 클라우드에는 클라우드를 쉽사리 바꾸지 못하게 하는 요소가 있다. 따라서 상황 변화에 대비해 데이터를 CSP 환경 밖으로 송신하는 데 드는 비용을 미리 파악하는 것이 좋다. 이는 비즈니스 민첩성에도 영향을 미친다. 넷째는 서비스 복원력과 안정성이다. 퍼블릭 클라우드가 다운되면 기업 전체가 마비될 가능성이 있다. 클라우드 의존도가 높은 기업은 단순히 서버를 재부팅하는 것만으로는 서비스를 복구할 수 없기 때문에 복원력과 안정성은 CSP 선정의 중요한 기준이다. 클라우드 중단이 일어난다면 엄청난 피해 금액이 발생할 수도 있다. 가격이 높더라도 복원력이 뛰어나고 다운타임이 훨씬 적은 CSP를 고르는 것이 정답이 될 수 있다. 마지막은 다른 기술과의 통합이다. 기업은 보통 데이터 분석, 데이터 웨어하우징, 데이터 스트리밍 등을 위해 다양한 개별 도구를 사용한다. 데이터 저장에는 AWS를 사용하고 챗 GPT를 위해서는 애저를 사용할 수도 있다는 것이다. 이처럼 다양한 작업을 위해 서로 다른 클라우드를 사용하는 경우에는 클라우드가 기술 스택 측면에서 다른 도구들과 통합될 수 있어야 한다. 기업 IT에서 클라우드는 점점 더 모든 일의 중심이 되고 있다. 하지만 선택의 폭이 넓고 복잡하기 때문에 철저한 사전 조사는 필수다. 기업은 현재 데이터를 어떻게 사용하고 있는지, 앞으로 어떤 계획을 가지고 있는지 정확히 이해하는 것부터 시작해, 위의 다섯 가지 핵심 질문을 통해 가장 적합한 CSP를 찾아야 한다. 가장 적합한 CSP를 선택하기 위한 약간의 수고는 훗날 데이터 요구 사항을 충족하는 가장 비용 효율적이고 안정적이며 유연한 클라우드를 선정하는데 큰 도움이 될 것이다.

2024.04.29 14:06최승철

클라우데라, AI 시대 데이터 아키텍처 전략 발표

클라우데라는 'AI 시대의 데이터 아키텍처와 전략' 설문조사 결과를 1일 발표했다. 클라우데라의 의뢰로 파운드리에서 실시한 이 설문조사는 600명 이상의 데이터 분야 리더와 IT 의사결정권자를 대상으로 최신 데이터 아키텍처 현황과 함께 인공지능(AI)의 부상이 데이터 전략에 미치는 영향을 조사했다. 조사 결과에 따르면 IT 리더의 90%가 분석과 AI를 위해선 단일 플랫폼에서 데이터 라이프사이클을 통합하는 것이 매우 중요하다고 답했다. 생성형 AI가 점차 대중화됨에 따라 신뢰할 수 있는 데이터 확보도 중요해지고 있다. AI 인사이트는 훈련한 데이터에 의해 결정되기 때문이다. 설문조사에 따르면 응답자들은 데이터의 품질과 가용성(36%), 확장성과 구축(36%), 기존 시스템과의 통합(35%), 변경사항 관리(34%), 모델 투명성(34%)으로 인해 AI 여정에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 많은 기업이 AI에 투자하고 있지만 해결해야 할 근본적인 문제는 여전히 존재하는 것을 유추할 수 있다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 “비즈니스 혁신과 고객 지향 디지털, AI 지원 솔루션을 구축하려는 기업이 늘어나면서 하이브리드와 멀티클라우드 전략 채택이 늘어나고 있다”며 “이로 인해 LOB, 기능 단위, 비즈니스 애플리케이션, 실무자 팀 전반에 걸쳐 데이터가 무질서하게 축적되는 '데이터 스프롤', 설계 한계를 뛰어넘는 '아키텍처 오버런'이 발생한다”고 설명했다. 그는 “AI를 효과적으로 활용하기 위해 기업은 표준화된 사용 사례 중심의 데이터 아키텍처와 플랫폼을 설계, 구축해 서로 다른 팀들이 데이터의 위치에 관계없이 '모든 데이터'를 활용해야 한다”고 밝혔다. 설문조사에 의하면 효과적인 AI를 구축하고자 하는 기업이 기본적으로 갖춰야 할 세 가지 필수 요소는 ▲비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처 ▲데이터 통합 관리 ▲다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 첫번째 필수 요소는 비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 모두에서 원활하게 작동하는 단일 데이터 플랫폼은 이 요소의 핵심이다. 최신 데이터 아키텍처의 이점에 대해 응답자가 가장 많았던 답변은 데이터, 분석 프로세스 간소화(40%)였고 두번째로 많았던 답변은 모든 유형의 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 유연성 확보(38%)다. 두번째 필수 요소는 데이터 통합 관리다. 오늘날의 기업은 유연하고 확장 가능한 클라우드 관리 기술을 요구한다. 이러한 기술은 정보를 인사이트로 전환할 수 있는 툴을 제공한다. AI 모델 개발에 필요한 종단간 데이터 관리를 방해하는 요소로 응답자들은 데이터의 양과 복잡성(62%), 데이터 보안(56%), 거버넌스 및 규정 준수(52%)라고 답했다. 마지막 필수 요소는 다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 데이터, 분석 전략으로는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경 모두 관리할 수 있는 하이브리드 데이터 관리 방식이 주로 쓰인다. 응답자의 93%는 '데이터, 분석을 위한 멀티클라우드/하이브리드 기능은 기업이 변화에 적응하기 위한 필수 요소'라고 답했다. 리키 CSO는 “기업은 비용 효율적 데이터 전략을 통해 최고의 성과를 달성하고 AI 이니셔티브를 강화하길 원한다”며, “데이터를 최대로 활용하고자 하는 기업은 최신 플랫폼과 AI 아키텍처를 신속하게 구축해야 한다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 하이브리드 멀티클라우드 데이터 플랫폼으로 고객이 어디서나 데이터를 사용할 수 있도록 한다"며 "이로써 데이터와 AI 관련 문제를 해결할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.01 08:50김우용

클라우데라, 엔비디아 생성형 AI 기능 확장 협력

클라우데라는 엔비디아와 협력을 확장·강화한다고 20이 발표했다. 클라우데라는 엔비디아 기업용 AI 소프트웨어 플랫폼 가운데 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 '클라우데라 머신 러닝'에 통합해 빠르고 안전하며 간소화된 종단간 생성형 AI 워크플로우를 제공한다. 기업 데이터는 대규모 언어 모델(LLM)에 최적화된 포괄적인 풀 스택 플랫폼과 결합돼 조직의 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는데 중요한 역할을 한다. 개발자는 엔비디아 NIM과 네모 리트리버 마이크로서비스를 통해 텍스트, 이미지, 막대 그래프, 라인 플롯, 파이 차트 등 시각화 데이터를 포함한 비즈니스 데이터에 AI 모델을 연결, 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있다. 마이크로서비스를 사용하는 개발자는 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 통해 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 이는 기업용 LLM 구축, 사용자 정의 및 배포하는데 최적화된 실행시간을 제공한다. 클라우데라 머신 러닝은 엔비디아 마이크로서비스를 활용함으로써, 고객의 데이터의 위치에 상관없이 고성능 AI 워크플로우, AI 플랫폼 소프트웨어, 가속화된 컴퓨팅을 제공해 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP) 기반의 기업 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원한다. 클라우데라는 엔비디아 마이크로서비스와의 다양한 통합 서비스도 제공한다. 클라우데라 머신 러닝은 엔비디아 마이크로서비스 기반 모델과 모든 워크로드에서 모델의 추론 성능을 향상시키기 위한 애플리케이션 서비스를 통합한다. 이 새로운 AI 모델 서빙 기능을 통해 고객은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에서 장애 허용, 저지연 서빙, 자동 확장이 가능하다. 또한 클라우데라 머신 러닝은 사용자 정의 LLM과 기업 데이터의 연결을 간단하게 하기 위해 통합 엔비디아 네모 리트리버 마이크로서비스를 제공한다. 이 기능을 통해 사용자는 실사용을 위한 검색 증강 생성(RAG) 기반 애플리케이션을 구축할 수 있다. 클라우데라는 이전에도 엔비디아와 협력해 GPU에 최적화된 데이터 처리를 위해 아파치 스파크용 엔비디아 RAPIDS 가속기를 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)에 통합한 바 있다. 이제 엔비디아 마이크로서비스와 엔비디아 기업용 AI와의 추가 통합으로 CDP는 독특하게 간소화된 종단간 하이브리드 AI 파이프라인을 독자적인 방식으로 제공한다. 앞으로 모든 산업의 기업들은 혁신적인 생성형 AI 기술을 뒷받침하는 LLM을 보다 빠르고 직관적으로 구축, 커스터마이징 및 배포할 수 있게 됐다. 개발 시간을 단축하기 위한 코딩 코파일럿, 고객 상호작용과 서비스 자동화를 위한 챗봇, 문서를 빠르게 처리하기 위한 텍스트 요약 앱, 간결하고 맥락에 맞는 검색 등 혁신적인 기술은 기업 전반에서 데이터와 발전된 AI 프로세스를 더 쉽고 빠르게 처리해 수익 창출과 비용 최적화로 비즈니스 가치를 극대화한다. 프리얀크 파텔 클라우데라 AI/ML 제품 담당 부사장은 “클라우데라는 엔비디아 NIM과 CUDA-X 마이크로서비스를 통합해 클라우데라 머신 러닝을 강화함으로써 고객이 가진 AI에 대한 기대를 비즈니스에서 실현할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 협력을 통해 고객에게 강력한 생성형 AI 기능과 성능을 제공할 뿐만 아니라, 오늘날 데이터 환경을 탐색하는 데 중요한 요소인 부정확성, 환각, 예측 오류를 줄이는 동시에 기업이 보다 정확하고 시기 적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 저스틴 보이타노 엔비디아 기업 제품 담당 부사장은 “기업은 맞춤형 코파일럿과 생산성 툴을 구축하기 위해 방대한 양의 데이터를 생성형 AI에 활용하고자 한다”며 “엔비디아 NIM 마이크로서비스를 클라우데라 데이터 플랫폼에 통합함으로써 개발자는 보다 쉽고 유연하게 LLM을 배포해 비즈니스 혁신을 주도할 수 있게 됐다”고 강조했다. 클라우데라는18일부터 21일까지 미국 캘리포니아 새너제이 맥에너리 컨벤션 센터에서 열리는 엔비디아 GTC 2024에서 새로운 AI 기능을 선보인다.

2024.03.20 10:40김우용

클라우데라, 차세대 개방형 데이터 레이크하우스 발표

클라우데라는 기업의 데이터 경험을 혁신하는 차세대 개방형 데이터 레이크하우스를 6일 공개했다. 클라우데라는 프라이빗 클라우드용 아파치 아이스버그와 개방형 데이터 레이크하우스 공급업체로, 신뢰할 수 있는 분석과 대규모 AI를 지원한다. 클라우데라의 조사에 따르면 현재 미국 기업 53%가 생성형 AI 기술을 사용하며, 3분의 1 이상(36%)이 2024년 잠재적 구축을 위해 AI를 학습하는 것으로 나타났다. 호주의 경우 63%의 기업이 프로젝트 관리의 어려움을 극복하기 위한 핵심 솔루션으로 AI를 꼽았다. 하지만 많은 기업들이 분산된 데이터 인프라, 거버넌스 위험, 보안 문제 등으로 인해 데이터에 접근하거나 데이터로부터 비즈니스 가치를 창출하는 데 어려움을 겪으면서 AI 구축이 지연되고 있다. 클라우데라는 프라이빗 클라우드용 아파치 아이스버그를 제공, 기업이 안고 있는 문제를 해결하고 기업용 AI 배포를 빠르게 확장해 더 큰 데이터 가치를 창출할 수 있도록 지원한다. 아파치 아이스버그는 방대한 데이터 분석 테이블을 위한 오픈소스다. 이 컴포넌트를 프라이빗 클라우드에 적용하면 기업은 클라우드와 온프레미스 모두에 존재하는 방대한 양의 필수적인 데이터에 AI를 적용, 궁극적으로 새로운 사용 사례를 창출할 수 있다. 클라우데라는 이제 완전히 분리된 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 진행할 수 있는 기능을 제공하고, 고객에게 향상된 보안과 데이터 프라이버시는 물론 더 나은 성능과 운영 비용 절감을 제공한다. 클라우데라는 비즈니스 연속성 향상과 끊김 최소화를 위한 제로 다운타임 업그레이드(ZDU)와 전송 레이어 보안(TLS) 1.2와 같은 보안을 강화했다. 쿼터, 스냅샷, 재해 복구 개선 사항과 같은 새로운 아파치 오존 기능으로 최신 워크로드의 막대한 데이터 소비 요구를 충족하기 위해 더 낮은 비용으로 훨씬 더 큰 확장성을 제공한다. 호환성과 유연성 향상을 위해 파이썬 3.10, RHEL 9.1, RHEL 8.98 FIPS, SLES 15 SP4, 오라클 8.8, JDK 17 등 통합 지원을 확대했다. 딥토 차크라바티 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 “클라우데라의 사명은 고객이 어디서나 복잡한 데이터를 AI를 통해 그 어느 때보다 빠르고 쉽게 실행할 수 있는 인사이트로 전환할 수 있도록 지원하는 것”이라며 “분석과 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공함으로써 차세대 클라우드 네이티브 솔루션은 필수적인 데이터를 변환하고 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 무한한 가능성을 열어준다”고 밝혔다.

2024.03.06 11:03김우용

클라우데라, 2024년 비즈니스 시장 핵심 '회복력'

클라우데라는 2024년 비즈니스 시장에 대한 주요 트렌드를 담은 전망을 발표하며 기업의 안티프래자일과 회복력을 강조했다고 16일 밝혔다. 안티프래자일은 '블랙스완'의 저자인 나심 니콜라스 탈렙이 제시한 개념이다. 불확실한 환경에서 살아남고, 이를 유리하게 이용할 수 있는 능력이다. 클라우데라는 격변하는 경제 상황 속에서 2024년 기업들이 AI, 데이터 등 기술을 활용해 혁신을 추진할 것으로 예측했다. 디지털 트랜스포메이션 시장은 내년 경제 전망에 대한 불안감에도 불구하고 2030년까지 약 46억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 기업은 디지털 트랜스포메이션에 계속 투자하면서도 어려운 경제 환경에서는 비용을 절감하고 효율성을 높이며, 현재 가진 자원을 최대한으로 활용할 것으로 전망된다. 기업이 미래 비즈니스 계획을 세울 때는 격변하는 경제 상황 이후까지 신중하게 고려해야 한다. 장기적인 비즈니스 전략을 위해선 기업이 인프라와 기술에 자원을 투자하고 미래를 위한 기술, 인력, 프로세스를 준비해야 혁신을 추진할 수 있다. 기업 대부분은 데이터의 중요성에 대해 알고 있다. 데이터는 전략적 자산이자 기업의 디지털 재화로써 단순히 새로운 수입원이나 비용 절감을 넘어 혁신을 추진하기 위한 상품으로 취급될 것으로 전망한다. 데이터를 수익화 하는 것은 수익에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 중요한 비즈니스 의사결정과 혁신을 주도한다. 기업은 데이터가 정확하고 완전하며 일관돼 데이터의 무결성을 보장해야 한다. 데이터가 어디서 왔고, 어떻게 변화했는지, 데이터 라이프사이클 내 최종 목표는 무엇인지 명확히 알 수 있도록 데이터 계보를 통해 파악해야 한다. 기업이 데이터를 온프레미스와 클라우드에 저장하면서 최신 아키텍처를 이용해 데이터 관리 플랫폼을 구축하면 더 빠르게 인사이트를 얻고 어디서든 데이터와 분석에 접근할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터 중심 기업으로 회사 목표에 부합하는 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있다. 많은 기업들이 생성형 AI와 기계학습(ML)을 비즈니스적으로 도움이 될지 확인하기 위해 시도하고 있다. AI 운영은 반복적, 일상적이고 시간이 많이 걸리는 작업들을 자동화해 비용을 절감하고 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 비즈니스 도전과제에 대해 혁신과 창의적인 접근법을 발견하는 기회로도 사용될 수 있다. AI 플랫폼은 단독으로 작동하지 않기 때문에 데이터에 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 기업 전반적인 데이터 아키텍처가 통합돼야 한다. AI, ML 모델들은 훈련 데이터가 중요해 기업 전체에 일관된 보안과 거버넌스 통제가 필요하다. AI와ML 모델을 활용하려는 기업은 통합 보안과 거버넌스 기술을 포함해 데이터 저장 장소에 관계없이 기업 전반에 일관된 데이터 맥락을 제공할 수 있는 올바른 전략과 데이터 플랫폼을 구축해야 한다. 데이터 플랫폼을 통해 기업은 데이터가 어디에 있든 데이터를 완전히 파악하고 제어할 수 있다. 적절한 데이터 거버넌스와 데이터 거버넌스 이니셔티브로 기업은 데이터에 대한 신뢰를 통해 신뢰할 수 있는 인사이트와 AI 구축을 위한 기반을 형성할 수 있다. 기업은 불확실한 미래 경제를 준비하면서 혁신과 성장을 저해하지 않도록 주의해야 한다. AI를 잘 활용하기 위해선 기업의 비즈니스와 데이터 전략에 부합하는 조심스럽고 신중한 AI 전략이 필요하다. 기업은 AI 사용 사례 한두 개를 바탕으로 도입하기 보다는 비즈니스 전략에 부합하는 AI 전략을 세워야 한다. 또한, 기업은 AI를 위한 기반을 최대한 빠르게 구축해야 한다. 기업은 자사의 기술, 인력, 프로세스가 상호 지원하고 조화롭게 작동하도록 보장하며 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI를 구축하고 훈련하여 불안정한 시기에도 혁신과 성장을 주도할 수 있다. 회복력이 있는 기업은 위기를 극복하고 유지할 수 있기 때문에 안티프래질 기업은 발전하고 진화하며 강해질 것으로 전망했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 “많은 기업이 높은 인플레이션과 금리, 유가 불안정을 겪으며 비즈니스 회복력과 리스크 관리에 집중하고 있다”며, “2024년은 불확실성 속에서 기업이 생존하고 혁신을 거듭하게 만드는 안티프래질을 보유한 기업의 한 해가 될 예정”이라고 말했다.

2024.01.16 17:49남혁우

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