AI 관련 빅데이터를 위해 필요한 기술은 무엇이 있나요?
AI 관련하여 필요한 기술의 바탕에 빅데이터가 기본이 될 것 같은데, 이 데이터의 수많은 양을 어떻게 관리할 수 있는 것 인가요? 데이터 관리를 위한 전용의 시설이 있는 것인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
AI 시스템을 위한 빅데이터 관리를 위한 전용 설비는
데이터 센터 와 클라우드 인프라로 나눠 구성됩니다.
데이터센터는
대량의 데이터 저장/처리에 필요한 하드웨어와 소프트웨어를 갖추며
서버, 스토리지, 네트워크 장비로 구성되며
다양한 보안시스템 및 백업 시스템을 갖추어 데이터의 안정성을 보장합니다.
클라우드 인프라는
가상화 기술을 통해 빅데이터 분석에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원을 효율적으로 제공합니다.
초기투자비용이 적고, 사용량비례한 비용 지불로 효율성이 높습니다.
빅데이터는 관리 플랫폼이 여러군데이고
빅데이터 분석 및 머신러닝 개발,운영 자동화를 통한 데이터 분석 효율을 높이는 곳으로
쿠브플로우나 스파크 , 하둡 같은 플랫폼이 있습니다.
이런 기반시설 및 플랫폼을 통해 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 있습니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
빅데이터를 관리하기 위해서는 그 만큼 더 고성능 컴퓨터가 필요합니다.
앞으로 데이터는 더 방대하게 증가 될 것이며 이를 처리할 컴퓨터가 필요합니다.
대규모 데이터의 경우 데이터 센터라는 전용 시설이 존재합니다.
이는 대용량 서버와 시스템을 갖추고 있습니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
일단 데이터를 수집, 저장하는 장치의 용량이 가장 우선 시 될 것 같습니다. 또한 이러한 방대한 자료를 검색하고 처리하는데 필요한 침 성능들도 좌우하죠.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
AI관련 빅데이터를 효과적으로 관리하기 위해 필요한 기술은 다음과 같습니다.
데이터 수집 : 다양한 소스에서 데이터를 수집하기 위한 API, 웹 크롤링 기술이 필요합니다.
데이터 저장 : 대용량 데이터를 저장하기 위한 분산 파일시스템(예:HDFS)이나 클라우드 스토리지(예:AWS S3)를 사용합니다.
데이터 처리 : 데이터 처리 및 분석을 위한 프레임 워크(예 : Apache Spark , Hadoop)가 필요합니다.
데이터 관리 : 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 웨어하우스 기술이 필수적입니다.
데이터 분석 : 머신러닝 및 통계 부석 도구를 통해 데이터를 분석합니다.
데이터 관리를 위한 전용 시설로는 데이터 센터와 클라우드 서비스가 있으며, 이들 시설은 대규모 데이터를 안전하고 효율적으로 처리할수있도록 설계되어 있습니다.
