데이터와 저장 용량이 점점 더 빠른 속도로 증가함에 따라 이러한 복잡성을 체계적으로 관리하는 것은 더욱 어려워지고 있으며, 환경적 영향 또한 커지고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 인공지능(AI)의 요구 사항을 충족하도록 설계되고 에너지 소비를 줄이는 인프라를 선택하는 것은 조직이 이러한 과제를 해결할 수 있도록 해줍니다.
데이터 의 기술적 측면과 관련하여 , 빅데이터 도구와 기술은 상호 운용 가능하고 끊김 없이 작동한다는 점을 기억해야 합니다. 따라서 '콜드 데이터'라는 용어는 더 이상 사용되지 않습니다. 하지만 좀 더 낙관적으로 보자면, 데이터 과학 분야에서 수요에 따라 즉시 활용 가능한 '웜 데이터'에 대해 이야기할 수 있을 것입니다.
컨테이너화를 통해 데이터 과학자의 역량 강화
플래시 스토리지는 AI 운영 성공에 필요한 가용성을 보장하는 유일한 솔루션이 될 것입니다. AI 모델을 데이터에 연결하려면 여러 서버에 분산되어 있더라도 데이터에 신속하게 접근하고 즉시 액세스할 수 있는 스토리지 솔루션이 필수적이기 때문입니다. 기존의 HDD 스토리지 솔루션으로는 이러한 작업을 수행하기가 매우 어렵습니다.
과학 기반 지속가능성 목표에 서명하는 기업의 수가 증가하는 것은 스토리지로 인한 환경적 영향에 대해 기업들이 재고하도록 만드는 여러 요인 중 하나일 뿐입니다. 데이터 소유자들이 현재 직면한 새로운 문제는 스토리지를 많이 사용하는 AI인데, 이는 전력 효율이 높은 기술을 통해 해결될 수 있으며, 이러한 기술의 구현은 AI 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
많은 조직에서 필수적으로 요구되는 사항 중 하나는 상류에서 하류에 이르는 환경 비용을 모두 포함하는 스코프 3 배출량을 모니터링하고 보고하는 것입니다. AI 개발은 상당한 양의 데이터 유입을 수반하며, 이는 스토리지 시스템에 부하를 증가시킵니다. 전력 및 냉각 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공하는 동시에 공간 확보 문제도 해결할 수 있는 공급업체와 협력하는 것이 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법입니다.
AI 데이터 여행
데이터 과학자들은 대부분의 시간을 데이터 전처리 및 탐색에 할애합니다. 이제 그들은 필요할 때 언제든 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 모든 장비, 자료 및 워크스테이션을 갖추어야 합니다.
파이썬과 주피터 노트북은 데이터 과학자들에게 일상적인 언어이자 도구가 되었으며, 모든 데이터 수집, 처리 및 시각화 작업은 컨테이너라는 틀 안에서 이루어질 수 있다는 공통점을 가지고 있습니다. 실제로, 개발자들이 여러 도구를 분산해서 사용할 필요 없이 모든 작업을 구현 단계에서 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하는 플랫폼이 등장해야 합니다.
451 Research에 따르면 현재 모바일 애플리케이션의 약 95%가 컨테이너 기술을 사용하여 구축되고 있으며, 백엔드에서 빠르고 효율적인 처리를 가능하게 하는 것은 데이터 과학자에게 매우 중요한 역할이 되었습니다. 하지만 경영진이 이를 제대로 고려하지 않으면 프로세스 속도가 느려지고, 심지어 디지털 전환 자체가 실패로 끝날 수도 있습니다. 디지털 전환은 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치기 때문에 데이터 과학 분야의 문제는 비즈니스 전반에 걸쳐 영향을 줄 수밖에 없습니다.
인공지능(AI)과 관련하여 IT 부서가 직면한 주요 문제 중 하나는 시장 진화 속도가 지나치게 빠르다는 점입니다. 이는 기업의 학습 주기를 무용지물로 만들 수 있습니다. 새로운 AI 모델, 프레임워크, 도구 및 방법론이 정기적으로 등장하면서 AI의 내부 소프트웨어 및 하드웨어 엔진에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 기술 비용 발생 가능성도 있습니다.
AI 데이터 여정은 상당한 데이터 확대 과정을 거치는 여정으로, 데이터 생명주기의 한 단계입니다. AI를 향해 나아가는 모든 단계에서 메타데이터가 생성됩니다. 이를 위해서는 AI 개발 속도에 발맞춰 많은 새로운 인프라를 구축해야 합니다.
