AI 스택

AI 스택이란?

AI 스택의 데이터 관리 계층에 대한 숙련도를 갖추려면 기업은 데이터를 수집, 구성, 저장 및 처리하기 위한 강력한 시스템 구축에 집중해야 합니다. 이를 통해 AI 모델이 교육과 추론을 위해 고품질 데이터에 액세스할 수 있습니다.

사내 데이터 관리 설정:

• 중앙 집중식 데이터 저장: 기업에는 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 시스템이 필요합니다. HPE Ezmeral Data Fabric과 같은 솔루션을 구현하면 원활한 데이터 저장, 액세스 및 관리가 가능합니다. 이 플랫폼은 확장 가능한 데이터 스토리지를 제공하고 AI 모델 교육 및 분석을 위해 데이터의 가용성과 안정성을 보장합니다.
• 데이터 통합 및 파이프라인: 다양한 소스(예: 데이터베이스, IoT 장치, 클라우드 스토리지)에서 데이터를 가져올 수 있는 데이터 파이프라인을 구축해야 합니다. 이를 통해 데이터를 인프라 전반에서 원활하게 처리하고 이동할 수 있습니다. HPE Ezmeral Data Fabric은 하이브리드 환경 전반에서 통합된 데이터 액세스를 허용하는 데이터 통합 기능을 지원합니다.
• 데이터 처리 툴: 이러한 툴은 AI 모델에 맞춰 데이터를 정리, 정규화, 형식 지정하여 준비하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Apache Spark와 Hadoop은 대규모 데이터 세트의 분산 처리를 지원하는 데 많이 사용되는 오픈 소스 데이터 처리 프레임워크입니다.
• 데이터 보안 및 규제 준수: 규제가 증가함에 따라 기업은 자사의 데이터 관리 시스템이 데이터 개인 정보 보호법(예: GDPR, CCPA)을 준수하도록 해야 합니다. 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터 암호화 및 액세스 제어와 같은 보안 조치를 통합해야 합니다.
• 확장성 및 성능: 데이터 계층은 데이터 요구 사항이 증가함에 따라 확장이 가능해야 합니다. HPE의 데이터 솔루션은 비즈니스 요구 사항에 따라 확장되도록 설계되었지만, Databricks(Apache Spark 기반)와 같은 대체 기술도 확장 가능한 데이터 처리 및 기계 학습 기능을 제공합니다.

데이터 관리 계층의 대안:

사내에서 데이터 관리를 처리할 수 없거나 이를 원하지 않는 기업의 경우 클라우드 기반 솔루션과 타사 솔루션을 이용할 수 있습니다.

• 클라우드 데이터 관리 서비스:
  • Amazon S3 및 AWS Glue: 이러한 서비스는 확장 가능한 클라우드 스토리지와 데이터 통합 툴을 제공하여 효율적인 데이터 수집, 준비 및 관리를 지원합니다.
  • Microsoft Azure Data Lake Storage: 데이터 처리 및 분석을 위해 높은 가용성과 다른 Azure 서비스와의 통합을 갖춘 안전하고 확장 가능한 데이터 레이크 솔루션을 제공합니다.
  • Google Cloud BigQuery: 실시간 데이터 분석을 지원하고 다양한 Google Cloud AI 툴과 원활하게 통합되는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다.
• 타사 데이터 관리 플랫폼:
  • Snowflake: 실시간 데이터 공유 및 확장 기능을 제공하는 데이터 웨어하우징 솔루션으로, 조직 전체에서 빅 데이터를 관리하는 데 있어 강력한 옵션입니다.
  • Cloudera Data Platform폼: 빅 데이터 솔루션에 중점을 두고 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 기계 학습 서비스를 제공하는 하이브리드 및 멀티 클라우드 데이터 플랫폼입니다.

하이브리드 솔루션:

HPE Ezmeral Data Fabric은 하이브리드 접근 방식에 맞춰 클라우드 솔루션과 결합할 수 있으며, 기업은 필요에 따라 클라우드 리소스를 활용하면서 일부 데이터는 사내에서 유연하게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 AI 프로젝트의 비용과 성능을 모두 최적화할 수 있습니다.

IT 의사결정자와 최고 경영진 관련 핵심 사항:

• 데이터 신뢰성: 데이터 관리 솔루션은 지속적인 AI 운영을 지원하는 데 높은 안정성과 가용성을 제공해야 합니다.
• 비용 관리: 저장, 처리, 규제 준수를 포함하여 사내 데이터 관리와 클라우드 기반 데이터 관리의 장기적 비용을 평가합니다.
• 통합 기능: 기존 IT 인프라 및 AI 툴과 쉽게 통합되는 솔루션을 선택하여 생산성과 효율성을 극대화합니다.

HPE Ezmeral Data Fabric과 같은 솔루션을 사용하고 Snowflake나 Databricks와 같은 보완적 또는 대체 제품을 살펴보면서 기업은 특정 AI 요구 사항에 맞는 강력하고 확장 가능한 데이터 관리 계층을 구축할 수 있습니다.

AI 스택의 추론 및 배포 계층을 능숙하게 활용하기 위해 기업에는 AI 모델이 실시간으로 배포되고 최적의 성능을 발휘하도록 보장하는 효율적인 설정이 필요합니다. 이 계층에서 교육된 모델이 애플리케이션에 통합되어 예측이나 결정을 내리는 데 사용되며, 최종 사용자 상호 작용과 비즈니스 프로세스에 영향을 미칩니다.

사내 추론 및 배포 설정:

• 고성능 서버: AI 모델을 효과적으로 실행 및 배포하려면 실시간 추론에 필요한 컴퓨팅 수요를 처리할 수 있는 강력한 서버가 필요합니다. HPE Proliant 서버와 기타 HPE 서버는 안정적이고 확장 가능하면서 고성능 하드웨어를 제공하는 이상적인 솔루션입니다. 이러한 서버는 AI 워크로드에 최적화되고 복잡한 모델을 배포하는 데 필요한 복잡한 작업을 처리하여 짧은 대기 시간만으로 예측이 이루어집니다.
• 확장 가능한 배포 프레임워크: 다양한 환경(예: 온프레미스, 클라우드, 엣지)에 모델을 배포할 수 있는 기능을 보장하는 것이 중요합니다. HPE 인프라는 Kubernetes 및 Docker와 같은 컨테이너화 및 오케스트레이션 툴을 지원하고, 모델 배포의 원활한 확장 및 관리를 지원합니다.
• 로드 밸런싱 및 고가용성: 서비스 안정성을 유지하기 위해 로드 밸런싱으로 AI 애플리케이션이 추론 요청을 여러 서버에 분산합니다. HPE Proliant 서버가 지원하는 고가용성 구성은 서비스 가동 중단 시간을 방지하고, AI 애플리케이션의 원활한 실행에 도움이 됩니다.
• 모니터링 및 성과 관리: 배포된 모델을 지속적으로 모니터링하는 것은 추론 정확도와 효율성을 유지하는 데 중요합니다. HPE 서버에는 성능 메트릭을 추적하고, 이상을 감지하고, 리소스 활용도를 최적화하는 데 도움이 되는 관리 툴이 내장되어 있습니다. 추가로 Prometheus 및 Grafana와 같은 AI 전용 모니터링 툴을 통합하여 포괄적으로 감독할 수 있습니다.
• 보안 및 규제 준수: 배포 계층에는 데이터와 모델 무결성을 보호하기 위한 강력한 보안 프로토콜이 있어야 합니다. HPE 서버는 암호화된 데이터 전송 및 역할 기반 액세스 제어를 비롯한 엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하여 배포된 AI 모델이 업계 표준과 규정을 준수하도록 보장합니다.

추론 및 배포 계층의 대안:

모델 추론 및 배포를 위해 클라우드 기반 또는 아웃소싱 솔루션을 선호하는 기업의 경우 여러 옵션을 사용할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 추론 솔루션:
  • AWS Sagemaker Inference: 대기 시간이 짧은 엔드포인트로 모델을 배포할 수 있도록 확장 가능한 인프라를 제공하므로, 기업은 사전 빌드된 서비스와 툴을 활용하여 원활하게 통합할 수 있습니다.
  • Google Cloud AI Platform Prediction: 교육된 모델을 배포하기 위한 서버리스 옵션을 제공하여 수요를 기반으로 확장하거나 축소하기 쉽고 고성능이 보장됩니다.
  • Azure Machine Learning 관리형 엔드포인트: 확장, 모니터링 및 거버넌스 기능이 기본적으로 제공되어 모델을 빠르고 안전하게 배포할 수 있습니다.
• 관리형 추론 플랫폼:
  • NVIDIA Triton Inference Server: AI 모델의 배포를 간소화하고 GPU 및 CPU 성능을 최적화하는 오픈 소스 솔루션입니다. 다양한 모델과 프레임워크를 지원하여 배포 전략의 유연성을 높입니다.
  • MLflow: 모델 배포, 버전 관리, 추적을 포함한 엔드 투 엔드 기계 학습 수명주기를 관리하는 플랫폼입니다. HPE 서버와의 통합으로 간소화된 운영이 가능합니다.
• 엣지 배포 솔루션:
  • HPE Edgeline 컨버지드 엣지 시스템: 엣지에서 AI 모델을 빌드하려는 기업을 위해 HPE Edgeline 시스템은 엣지에서 강력한 컴퓨팅을 제공하여 IoT 및 자율 시스템과 같은 실시간 애플리케이션의 대기 시간을 줄이고 응답 시간을 개선합니다.
  • TensorFlow Lite: 모바일 및 엣지 장치에 AI 모델을 배포하도록 최적화되어, AI 기능을 장치에서 직접 구현하여 추론 속도를 높이고 중앙 집중식 인프라에 대한 의존도를 낮춥니다.

IT 의사결정자와 최고 경영진 관련 핵심 사항:

• 대기 시간과 성능: 추론 설정으로 실시간 처리 요구 사항을 처리할 수 있도록 합니다. HPE Proliant 서버는 고성능 요구 사항을 충족할 수 있는 성능을 제공합니다.
• 확장성: 조직의 현재 인프라가 추론 수요 증가를 처리할 수 있도록 확장 가능한지, 아니면 클라우드 기반 솔루션이 성장에 더 실용적인지 고려해야 합니다.
• 보안: 배포 환경이 필요한 데이터 보호 및 규제 준수 표준을 충족하는지 확인해야 합니다.
• 엣지 기능: 빠른 대응과 짧은 대기 시간이 필요한 사용 사례의 경우 HPE Edgeline이나 이와 유사한 시스템을 사용하여 엣지에 모델을 배포하는 것이 전략에 적합한지 평가해야 합니다.

HPE Proliant 서버나 다른 HPE 서버를 사용하면 기업은 간단한 모델 호스팅부터 고급 분산 배포까지 광범위한 AI 애플리케이션을 지원하는 강력하고 안전하면서 확장 가능한 추론 및 배포 환경을 구축할 수 있습니다.

AI 스택의 애플리케이션 계층을 능숙하게 활용하려면 기업에는 AI 기능을 자사 제품과 서비스에 원활하게 통합할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 이 계층은 사용자에게 드러나는 AI의 측면으로, 모델의 출력이 실행 가능한 인사이트, 사용자 상호 작용 또는 최종 사용자에게 가치를 제공하는 자동화된 프로세스로 변환됩니다.

사내 애플리케이션 계층 설정:

• 사용자 정의 AI 솔루션 및 개발: 애플리케이션 계층에는 AI 모델의 역량을 활용하는 맞춤형 애플리케이션을 개발하는 작업이 포함됩니다. HPE의 Gen AI 구현 서비스는 기업이 Gen AI 모델과 기타 고급 AI 기능을 자사 애플리케이션에 통합하는 데 필요한 전문 지식과 리소스를 제공합니다. 이러한 서비스는 AI 구현을 특정 비즈니스 요구 사항에 맞춰 조정하므로 솔루션이 강력할 뿐만 아니라 비즈니스 목표에 부합합니다.
• UI(사용자 인터페이스) 및 UX(사용자 경험): 효과적인 AI 애플리케이션을 위해 최종 사용자가 AI 출력과 쉽게 상호 작용할 수 있는 직관적인 인터페이스가 필요합니다. 개발 팀은 AI 인사이트를 실행 가능한 형식으로 표시하는 대시보드, 웹 애플리케이션 또는 모바일 앱을 빌드할 수 있습니다. HPE의 AI 서비스에는 원활한 사용자 상호 작용을 촉진하고 AI 기반 인사이트의 효과를 극대화하는 인터페이스를 설계하기 위한 컨설팅과 지원이 포함됩니다.
• 통합을 위한 API: 기업은 API를 사용하여 AI 기능을 기존 시스템과 워크플로에 통합하는 경우가 많습니다. HPE의 AI 서비스는 원활한 통합을 위한 맞춤형 API를 만드는 데 도움이 되며, 이를 통해 AI 모델은 다른 엔터프라이즈 소프트웨어나 데이터 플랫폼과 통신할 수 있습니다.
• AI 기반 자동화: 애플리케이션 계층에서 비즈니스 프로세스 자동화가 주로 활용됩니다. HPE의 AI 솔루션을 활용하면 반복적인 작업을 자동화하고, 운영을 최적화하고, 의사 결정 프로세스를 개선하는 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 여기에는 고객 서비스 챗봇부터 자동 사기 탐지 시스템까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
• 사용자 정의 및 개인화: 이 계층의 AI 애플리케이션은 맞춤형 추천, 동적 콘텐츠, 적응형 사용자 인터페이스 제공 등 사용자 경험 개인화에 중점을 두는 경우가 많습니다. 기업은 HPE Gen AI 구현 서비스를 활용하여 개인화된 AI 기반 상호 작용이 가능한 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있습니다.
• 애플리케이션 계층의 대안:

AI 역량을 강화하기 위한 타사 솔루션이나 추가 툴을 찾고 있는 기업이라면 다음 옵션을 고려해야 합니다.

AI 기반 SaaS 플랫폼:

• Salesforce Einstein: CRM(고객 관계 관리) 툴에 AI 기능을 통합하여 예측 분석, 고객 인사이트 및 자동화된 워크플로를 제공합니다.
• IBM Watson AI 서비스: NLP(자연어 처리)부터 기계 학습까지 다양한 AI 기능을 제공하고, 이를 엔터프라이즈 애플리케이션에 통합하여 사용자 경험을 향상하고 운영을 간소화할 수 있습니다.

AI 애플리케이션 프레임워크:

• Microsoft Azure Cognitive Services: 컴퓨터 비전, 음성 인식, 언어 이해 등의 AI 기능을 자사 애플리케이션에 포함시킬 수 있도록 하는 API와 툴 모음을 제공합니다.
• Google Cloud AI: 대화형 AI 인터페이스를 구축하기 위한 Dialogflow와 같은 사전 교육된 모델과 툴은 물론, 비전, 번역, 데이터 분석을 위한 API를 제공합니다.

노코드 및 로우코드 AI 플랫폼:

• DataRobot: 조직이 방대한 양의 코딩 없이 AI 애플리케이션을 빌드 및 배포할 수 있어 비즈니스 사용자가 AI에 더욱 쉽게 접근하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
• H2O.ai: 최소한의 코딩으로 AI 애플리케이션을 빠르게 개발 및 배포할 수 있는 플랫폼으로, AI를 간단하게 통합하려는 기업에 적합합니다.

IT 의사결정자와 최고 경영진 관련 핵심 사항:

• 시장 출시 시간: HPE의 Gen AI 구현 서비스는 AI 기반 애플리케이션의 개발 및 배포를 신속하게 진행하여 기업이 더욱 빠르게 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 보장합니다.
• 확장성 및 사용자 정의: 선택한 AI 솔루션이 비즈니스 요구 사항에 따라 확장하고 적응할 수 있는 유연성을 제공해야 합니다.
• 통합 기능: AI 솔루션이 일관적인 기술 스택을 위해 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 통합되는지 평가해야 합니다.
• 사용자 중심 설계: 사용자 경험을 염두에 두고 AI 애플리케이션을 설계하는 데 도움이 되는 툴과 서비스의 우선순위를 정하면 도입과 효과가 개선됩니다.

HPE의 Gen AI 구현 서비스와 기타 HPE AI 솔루션을 활용하면 기업은 AI 모델을 최대한 활용하는 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이러한 서비스는 기업이 유의미한 결과를 달성하고 전략적 목표를 달성하는 AI 애플리케이션을 개발, 출시, 유지 관리하는 과정을 안내합니다.

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