컴퓨팅

컴퓨팅이란?

간단히 말해서 컴퓨팅은 시스템이 정보를 처리하고 작업을 수행하는 데 사용하는 전력입니다. 애플리케이션이 실행되거나 데이터베이스에서 쿼리가 실행되거나 AI 모델이 예측을 수행하거나 비즈니스 대시보드에서 데이터를 분석할 때 이 모든 과정의 배후에서는 컴퓨팅 리소스가 처리를 담당하고 있습니다.

컴퓨팅은 스토리지 및 네트워킹과 함께 IT 인프라의 핵심 부분 중 하나입니다. 스토리지는 데이터를 유지하고 네트워킹은 데이터를 이동합니다. 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 이를 사용하는 애플리케이션을 실행합니다.

컴퓨팅은 프로세서, 메모리, 소프트웨어, 인프라 리소스를 사용하여 명령을 실행하고 데이터를 처리하는 방식으로 작동합니다. 프로세서는 명령을 수신하고 계산 또는 로직을 수행하며 애플리케이션 또는 시스템이 사용할 수 있는 출력을 반환합니다.

예를 들어, 고객이 웹 사이트에서 인벤토리를 확인할 때 컴퓨팅 리소스는 요청을 처리하고 데이터베이스를 쿼리하며 애플리케이션 로직을 실행하고 결과를 반환하는 데 도움이 됩니다. AI 워크로드에서 컴퓨팅 리소스는 교육 데이터 처리, 알고리즘 실행, 예측 또는 출력 생성에 도움이 됩니다.

컴퓨팅은 물리적 서버, 가상 시스템, 컨테이너, 클라우드 서비스, 엣지 시스템 또는 고성능 컴퓨팅 클러스터를 통해 제공될 수 있습니다. 최적의 접근 방식은 워크로드와 데이터를 처리해야 하는 위치에 따라 달라집니다.

컴퓨팅은 데이터가 생성되는 곳과 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 엣지 컴퓨팅을 지원합니다. 엣지 컴퓨팅은 모든 데이터를 중앙 클라우드나 데이터 센터로 다시 전송하는 대신 장치, 센서, 시스템, 카메라 또는 사용자 근처의 정보를 분석할 수 있습니다.

이는 빠른 응답 시간, 로컬 의사 결정 또는 네트워크 트래픽 감소가 필요한 비즈니스 환경에 유용합니다. 예를 들면, 공장에서 엣지 컴퓨팅을 사용하여 장비를 모니터링하거나 결함을 감지하거나 로봇 공학을 지원하거나 산업 IoT 데이터를 거의 실시간으로 분석할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 소매점, 병원, 스마트 시티, 에너지 시설, 운송 시스템도 지원할 수 있습니다. 이러한 환경에서 로컬 컴퓨팅은 대기 시간을 개선하고 대역폭 요구 사항을 줄이며 민감한 데이터를 소스에 더 가깝게 유지하는 데 도움이 됩니다.

AI 모델은 학습, 조정, 실행을 위해 처리 능력이 필요하기 때문에 컴퓨팅은 AI 및 기계 학습에 필수적입니다. 데이터 세트나 모델이 클수록 일반적으로 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다.

학습 중에 컴퓨팅 리소스는 모델이 패턴을 학습할 수 있도록 대량의 데이터를 처리합니다. 추론 중에 컴퓨팅 리소스는 새로운 데이터에 대해 학습된 모델을 실행하여 답변, 예측, 분류, 권장 사항 또는 자동화된 작업을 생성합니다.

AI 워크로드는 많은 계산을 동시에 처리할 수 있기 때문에 GPU 또는 기타 가속기를 사용하는 경우가 많습니다. 따라서 딥 러닝, 생성형 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 대규모 데이터 분석에 가속 컴퓨팅이 중요합니다.

조직은 워크로드, 데이터 요건, 성능 요구 사항, 비용 모델, 운영 환경에 따라 컴퓨팅 인프라를 선택해야 합니다.

분석, 클라우드 네이티브 애플리케이션 또는 분산 워크로드를 실행하는 조직은 유연한 클라우드나 관리형 컴퓨팅 서비스가 필요할 수 있습니다. 민감한 데이터, 예측 가능한 워크로드 또는 엄격한 컴플라이언스 요구 사항이 있는 기업은 온프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 하이브리드 컴퓨팅을 선호할 수 있습니다. AI 학습, 대규모 데이터 처리 또는 과학 연구를 실행하는 팀에는 GPU 서버, 고성능 서버 또는 고성능 컴퓨팅 시스템이 필요할 수 있습니다.

소규모 데이터 센터의 경우 하이퍼컨버지드 인프라가 컴퓨팅, 스토리지, 가상화를 더 단순한 통합 환경으로 결합하기 때문에 유용할 수 있습니다.

• 비즈니스 애플리케이션, 분석, AI, 컨테이너, 엣지 또는 HPC와 같은 워크로드 유형.
• 필요한 처리 능력, 메모리, 저장 용량 및 네트워킹 성능의 규모.
• 데이터의 민감도와 위치.
• 꾸준한 수요, 계절적 급증 또는 예측할 수 없는 성장을 포함한 예상 사용 패턴.
• 인프라, 자동화, 보안, 라이프 사이클 운영을 관리하는 팀의 역량.

컴퓨팅은 디지털 서비스를 실행하고 데이터를 분석하며 최신 워크로드를 지원하는 데 필요한 처리 능력을 조직에 제공합니다.

가장 큰 이점은 컴퓨팅이 조직이 데이터와 소프트웨어를 실행으로 전환하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이를 통해 애플리케이션과 팀은 운영, 대응, 성장에 필요한 리소스를 확보할 수 있습니다.

• 애플리케이션 성능과 데이터 처리 속도 향상.
• 분석, AI, 기계 학습, 자동화에 대한 지원 개선.
• 클라우드, 온프레미스, 엣지 또는 하이브리드 환경에서 워크로드를 실행할 수 있는 유연성 향상.
• 변화하는 비즈니스 수요를 지원하는 확장성.
• 애플리케이션 및 인프라 현대화 능력 향상.

워크로드가 증가하거나 환경이 더 분산되거나 팀이 비용, 성능, 보안의 균형을 맞춰야 하는 경우 컴퓨팅이 어려울 수 있습니다.

이러한 문제로 인해 조직은 워크로드 배치, 성능 계획, 자동화, 보안, 라이프 사이클 관리를 포함하는 컴퓨팅 전략이 필요합니다.

• 각 워크로드에 적합한 컴퓨팅 모델 선택.
• 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 전반에서 비용 관리.
• 오버프로비저닝 없이 리소스 확장.
• 분산 컴퓨팅 환경 보호.
• AI, 컨테이너, 엣지, 고성능 컴퓨팅과 같은 최신 워크로드 지원.

HPE는 조직이 데이터 센터, 클라우드 환경, 엣지 위치에서 워크로드를 실행하는 데 도움이 되는 서버, 소프트웨어, 서비스, 하이브리드 클라우드 솔루션으로 컴퓨팅을 지원합니다.

HPE ProLiant Compute는 핵심 비즈니스 애플리케이션부터 데이터 분석, 가상화, 컨테이너, AI에 이르기까지 광범위한 엔터프라이즈 워크로드를 지원합니다. HPE Compute Ops Management는 팀이 분산된 컴퓨팅 환경을 모니터링하고 관리하여 가시성과 제어력을 강화하는 데 도움이 됩니다. GreenLake는 하이브리드 환경 전반에서 유연성을 원하는 조직을 위해 소비 모델과 같은 클라우드를 지원할 수 있습니다.

또한 HPE는 특수 컴퓨팅 요구 사항도 지원합니다. HPE Private Cloud AI는 조직이 프라이빗 클라우드 환경에서 AI 워크로드를 실행하는 데 도움이 됩니다. HPE Cray Supercomputing은 고성능 컴퓨팅, 대규모 모델링, 시뮬레이션, 연구를 지원합니다. HPE 엣지 솔루션은 장치, 시스템, 사용자와 더 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다.

HPE를 통해 조직은 엣지부터 클라우드까지 성능, 확장성, 보안, 자동화, 워크로드 유연성을 지원하는 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있습니다.