Hybrid Cloud Storage
많은 기업에서 문서, 이미지, 비디오부터 산업별 데이터 자산에 이르기까지 비정형 데이터의 폭발적인 증가에 직면해 있습니다. AI를 활용하여 가치 있는 인사이트를 도출하고, 프로세스를 자동화하고, 전략적 혁신을 추진할 수 있습니다. 그러나 기존 스토리지 솔루션은 일반적으로 기업 내에 존재하는 비정형 파일 데이터 Silo의 복잡성, 기하급수적인 증가, 그리고 지리적 분산을 관리할 수 없습니다. Hybrid Cloud Storage 아키텍처는 비정형 데이터를 효과적으로 관리하여 AI 기반 애플리케이션을 구동하는 데 매우 적합한 접근 방식입니다. 전통적인 Silo한 Storage의 한계를 극복 비정형 파일 데이터의 엄청난 규모는 사용자와 애플리케이션이 요구하는 로컬 속도에 맞춰 동적 확장, 비용 효율적인 운영, 안전한 액세스를 모두 지원하는 저장 및 관리 시스템을 필요로 합니다. 그렇다면 AI의 비정형 데이터에 하이브리드 클라우드가 필수적인 이유는 무엇일까요? 확장성 및 유연성 Hybrid Cloud 아키텍처는 데이터를 '파일' 형태로 액세스할 수 있을 뿐만 아니라, 무제한 클라우드 객체 스토리지를 활용하여 무한한 확장성을 제공합니다. 이를 통해 AI 워크로드에 사용되는 비정형 파일 데이터를 상당한 사전 투자나 하드웨어 제약 없이 페타바이트급 데이터로 빠르게 확장할 수 있습니다. 성과 및 글로벌 접근성 Hybrid Cloud는 팀과 인프라의 지리적 분포와 관계없이 AI 모델이 최신 회사 데이터에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 자주 액세스되는 데이터는 데이터의 중요도가 높은 곳에 빠르게 액세스할 수 있도록 로컬에 캐시되지만, 변경 사항은 글로벌 파일 네임스페이스로 다시 푸시됩니다. 이를 통해 네임스페이스에 연결된 AI 솔루션은 실시간으로 전 세계적으로 동기화된 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이 모든 과정이 진행되는 동안, 데이터 세트의 일관성, 접근성, 그리고 성능을 전 세계적으로 유지됩니다. 보안 및 AI 복원력 여러...
