데이터 액세스 데이터 액세스란?
데이터 액세스는 AI의 핵심으로, 모델이 관련 정보를 효과적으로 검색, 처리, 활용하여 학습 및 개선을 수행하고 정확한 인사이트를 제공할 수 있도록 합니다.
- AI가 데이터에 직접 액세스해야 하는 이유
- AI 팀의 데이터 액세스가 복잡할 수 있는 이유
- AI가 하이브리드 데이터 소스에 액세스해야 하는 이유
- 데이터 액세스 게이트웨이
- HPE와 데이터 액세스
AI가 데이터에 직접 액세스해야 하는 이유
AI는 다음과 같은 여러 이유로 다양한 데이터 소스에 직접 액세스해야 합니다.
- 학습의 기반: AI 모델은 데이터로부터 학습합니다. 관련성 있는 양질의 데이터에 액세스하지 못하면 정확하고 유용한 인사이트를 얻을 수 없습니다.
- 모델 성능: 데이터의 질과 양은 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터가 많으면 결과가 개선되는 경우가 많습니다.
- 의사 결정: AI 시스템은 제품을 추천하거나 질병을 진단하거나 자율 주행 차량을 운전하는 등 데이터를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다.
- 혁신: 다양하고 풍부한 데이터 세트에 액세스하면 혁신과 새로운 AI 애플리케이션 개발을 촉진할 수 있습니다.
AI 팀의 데이터 액세스가 복잡할 수 있는 이유
여러 가지 요소가 AI 시스템의 효율성, 정확성, 안정성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 여기에는 다음 항목이 포함됩니다.
- 데이터 소스마다 다양한 형식과 구조(구조적, 비구조적)를 사용하므로 데이터를 원활하게 통합하고 처리하기 어렵습니다.
- AI 시스템은 민감한 데이터를 활용해야 하고, 이는 엄격한 지침에 따라 보호되어야 합니다.
- 생성된 엄청난 양의 데이터를 준비하려면 데이터 정리, 처리 및 분석에 문제가 발생할 수 있습니다.
- 일부 AI 시스템과 애플리케이션은 데이터에 대한 실시간 액세스가 필요한데, 이는 대기 시간과 네트워크 문제가 있는 분산 환경에서는 어려울 수 있습니다.
AI가 하이브리드 데이터 소스에 액세스해야 하는 이유
하이브리드 데이터 소스는 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경에서 AI가 효과적이고 효율적이면서 확장 가능하도록 하는 데 필요한 기본 데이터 레이어를 제공합니다.
- AI는 학습과 추론에 다양한 유형의 데이터를 활용해야 합니다. 하이브리드 환경에서는 유연한 리소스 할당을 통해 다양한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- AI는 종종 민감한 데이터를 처리하기도 합니다. 하이브리드 환경은 데이터 거버넌스와 개인 정보 보호 표준을 유지하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
- 많은 조직이 온프레미스 시스템에 방대한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 하이브리드 환경에서는 기존 시스템의 데이터를 AI 이니셔티브에 통합할 수 있습니다.
- 하이브리드 데이터 환경은 다양한 유형의 데이터에 대한 액세스를 제공하여 AI 모델이 실제 결과를 반영하는 인사이트를 제공할 수 있도록 합니다.
데이터 액세스 게이트웨이
데이터 액세스 게이트웨이는 여러 위치에 다양한 형식으로 저장된 데이터에 대해 안전하고 통제된 액세스 지점을 제공하는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성 요소입니다. 데이터 소스와 최종 사용자 또는 애플리케이션 사이에서 중간 다리 역할을 하면서 여러 환경에서 데이터의 안전한 액세스, 처리, 공유를 지원합니다.
데이터 액세스 게이트웨이를 활용하면 온프레미스 데이터 센터, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드, SaaS 애플리케이션에 저장된 데이터를 이용할 수 있습니다. 데이터가 여러 위치에 분산된 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 주로 사용합니다.
일반적으로 데이터 액세스 게이트웨이는 데이터 암호화, 인증 및 승인, 데이터 전환 및 필터링, 데이터 캐싱 등 다양한 기능을 제공합니다. 내부 사용자, 외부 파트너, 타사 애플리케이션에 데이터에 대한 안전하고 통제된 액세스를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 액세스 게이트웨이의 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 퍼블릭 클라우드 또는 원격 위치에서 온프레미스 데이터에 대한 안전한 액세스 제공.
- 분산된 환경에서 실시간 데이터 스트리밍 및 처리 지원.
- SaaS 애플리케이션 및 API에 대한 안전한 액세스 제공.
- 파트너와 고객 사이에서 안전한 데이터 공유 지원.
데이터 액세스 게이트웨이는 여러 위치에 다양한 형식으로 저장된 데이터에 대해 안전하고 통제된 액세스를 지원하는 핵심 구성 요소입니다. 조직이 유연하고 확장 가능한 방식으로 데이터 자산에 액세스하고 활용할 수 있게 해줍니다.
HPE와 데이터 액세스
Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 데이터 액세스를 위한 다음과 같은 다양한 솔루션을 제공합니다.
- HPE Ezmeral Data Fabric: 이 솔루션은 조직이 온프레미스, 코로케이션, 클라우드, HPE GreenLake, 엣지 위치 등에서 다양한 데이터 유형을 한눈에 파악하고 직접 액세스할 수 있는 하이브리드 데이터 레이크하우스를 활용하여 관련 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
- HPE Ezmeral Unified Analytics는 기존 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크, 기계 학습의 기능을 하나의 통합 솔루션으로 결합한 포괄적 플랫폼으로, 일괄 처리부터 실시간 분석까지 광범위한 데이터 워크로드를 처리할 수 있는 유연한 확장형 아키텍처를 제공합니다.
- HPE 데이터 액세스 게이트웨이: 온프레미스 데이터 센터, 퍼블릭 클라우드, SaaS 애플리케이션 등 다양한 소스에 저장된 데이터를 안전하고 통제된 방식으로 이용할 수 있는 소프트웨어 솔루션으로, 여러 소스에서 데이터에 대한 통합 액세스 포인트를 제공하며 조직의 데이터 자산 관리 및 보안을 지원합니다.
- HPE 서비스: HPE는 조직의 데이터 액세스 요구 사항 관리에 도움이 되는 컨설팅 및 전문 서비스도 제공합니다. 데이터 아키텍처 설계, 데이터 마이그레이션, 데이터 관리와 같은 서비스가 있습니다.
HPE는 데이터 관리 플랫폼, 컨테이너화, 기계 학습 운영, 데이터 파이프라인 자동화, 데이터 액세스 게이트웨이, 컨설팅 및 전문 서비스 등 데이터 액세스를 위한 다양한 솔루션을 제공합니다. 이들 솔루션은 조직이 데이터 자산을 효과적으로 관리하고 데이터를 통해 인사이트를 확보하도록 설계되었습니다.
