요즘 AI 인프라에 대해 이야기할 때, 클라우드, 엣지, 온프레미스 중 무엇을 선택해야 할지 고민하는 기업들이 많습니다. 데이터에 즉각적으로 접근해야 하는 필요성과 데이터 보호의 중요성 사이에서 균형을 잡아야 하니까요. 🌐
하이브리드 모델의 부상
많은 기업들이 이 딜레마를 해결하기 위해 하이브리드 모델을 채택하고 있습니다. 클라우드, 엣지, 온프레미스의 장점을 모두 활용할 수 있기 때문이죠. 예를 들어, IDC에 따르면 클라우드 구매자의 85%가 하이브리드 클라우드를 이미 배포했거나 배포 중이라고 합니다. 🤔
클라우드의 변화
오랫동안 클라우드는 초대형 데이터 센터와 연관되어 있었습니다. 하지만 이제는 상황이 달라졌습니다. 클라우드는 어디서나 운영될 수 있는 모델로 자리잡고 있습니다. 이는 AI가 더욱 강력해지면서 하이브리드 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 활용하는 새로운 방법들을 열어주고 있습니다. 📊
AI와 하이브리드 클라우드
AI는 하이브리드 클라우드와 엣지 컴퓨팅을 더욱 필요로 합니다. 모델이 더 많은 연산 능력을 요구하고 대규모 데이터셋에 접근해야 하기 때문이죠. 윈와이어의 미겔 리온 선임 디렉터는 “AI가 계속 진화하면서, 하이브리드 클라우드와의 결합이 더욱 깊어질 것”이라고 말했습니다. 🚀
엣지 컴퓨팅의 필요성
IDC 연구에 따르면 올해 엣지 컴퓨팅에 대한 지출이 2320억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 여러 요인들에 기인하며, 그 중 하나는 지연 민감 애플리케이션입니다. 예를 들어, 제조업에서 사용되는 비전 기반 품질 검사 시스템은 실시간 응답이 필요합니다. 이런 상황에서는 엣지 기반 시스템이 필요합니다. 🏭
데이터와 컴플라이언스
데이터의 양이 증가함에 따라 이를 중앙 데이터 저장소로 전송하는 비용도 증가합니다. 예측 AI의 경우, 대부분의 추론 데이터는 장기적으로 저장될 필요가 없습니다. 엣지 컴퓨팅 시스템은 필요한 데이터를 선별하여 저장할 수 있습니다. 또한, 정부 규제나 기업 거버넌스 때문에 데이터가 특정 위치에 있어야 하는 경우에도 엣지 컴퓨팅이 유용합니다. 📈
하이브리드 클라우드의 장점
하이브리드 클라우드의 장점은 작업에 맞는 도구를 선택할 수 있다는 점입니다. 금융 서비스에서는 메인프레임 시스템을 클라우드 환경과 통합하여 은행 운영을 위한 데이터 센터를 유지하면서 웹과 모바일 기반 고객 접속을 클라우드를 통해 처리할 수 있습니다. 🏦
소매업에서는 로컬 시스템이 클라우드와 독립적으로 포인트 오브 세일 거래와 재고 관리를 처리할 수 있습니다. 이는 AI 시스템이 고객 행동을 추적하고 수축을 방지하는 데 중요합니다. 🛒
하이브리드 접근 방식은 관리 복잡성을 증가시킬 수 있지만, 클라우드 제공업체들이 온프레미스와 엣지 위치로 플랫폼을 확장하고 있기 때문에 점점 더 많은 기업들이 이를 채택하고 있습니다. 💡
출처: VentureBeat
