주어진 조건에 맞추어 최선의 도구와 방법을 선택하면 AI 프로젝트를 더 효율적으로 추진할 수 있습니다 🙂 가령 필요한 데이터 과학자와 개발자 인적 자원을 확보하지 못해, 팀을 꾸려 프로젝트를 할 수 없을 때가 있습니다. 이런 경우 API 기반 서비스를 이용하면 데이터 과학자와 개발자 인력이 충분하지 않아도 프로젝트를 성공적으로 끌어갈 수 있습니다. 물론 개발하려는 서비스에 사용할 수 있는…
기업 간 경쟁에서 속도와 효율의 중요성은 시대가 바뀌어도 변치 않는 것 같습니다. AI 기반 상품이나 서비스를 놓고 벌이는 경쟁 역시 비슷합니다. 장인의 손길로 완벽히 만든 모델이나 알고리즘을 기반으로 뭔가 하겠다? 어느 세월에 만들어서 상품이나 서비스를 출시할 수 있을지는 아무도 모릅니다. 하지만 AI를 통해 새로운 성장의 기회를 잡거나, AI로 수익을 창출하거나, AI를 통해 고객 경험을 개선하는…
메가존의 Cloud Migration 프로세스는 다음과 같은 단계로 진행됩니다. Discover and assess 고객의 기존 인프라 구조와 조직 관련 정보를 파악 As-Is 시스템 구성에 대해 상세화 하는 단계입니다. 해당 단계에서는 대상 서비스의 Resource 구축 현황, 사용률, Network 구성, 보안 요건 분석 등 Migration 진행에 필요한 구성 현황을 분석합니다. 이러한 정보를 바탕으로 Migration 범위를 선정합니다. Plan…
기업이 AI 기술을 도입하는 이유는? 🙂 고객 경험을 개선하거나, 경쟁자를 압도하는 상품이나 서비스를 제공하거나, 비즈니스 및 업무 도전 과제를 해결하기 위해서입니다. 이런 이유는 곧 AI 프로젝트의 추진 목표가 됩니다. AI 프로젝트를 추진하고자 하는 배경과 목표는 기업의 규모나 업종을 떠나 대동소이합니다. 하지만 AI 기술을 구현하는 것은 결코 같지 않습니다. 데이터 과학자, 개발자 인력 기반을 갖춘 곳과…
엣지 컴퓨팅과 IoT 환경을 위한 애플리케이션 빌드와 배포가 어려운 이유는? 바로 따져 봐야 할 것이 많아서입니다. 🙂 장치, 데이터, 프로토콜 등 다양성이 엄청나죠. 애플리케이션 관리 측면에서도 살필 것이 적지 않습니다. 사용자, 장치, 데이터 수집 방안 등을 고려해야 합니다. Google Cloud는 IoT Core를 중심으로 이런 복잡성을 크게 낮추고 있는데요, 여기에 Anthos까지 더하면 엣지와 IoT 애플리케이션…
Anthos를 이용하면 엣지 컴퓨팅 환경을 위한 애플리케이션 배포와 운영이 매우 간소화됩니다. 🙂 현장에 있는 IoT 장치, 카메라, 각종 센서 관련 애플리케이션을 배포하고 운영하는 것은 엣지 컴퓨팅 구현에 있어 매우 복잡한 과제입니다. 위치와 장치 유형, 여기에 통신 여건까지 따져야 합니다. 이 어려운 작업을 간단히 해결하는 서비스가 있습니다. 바로 Anthos입니다. 맥가이버 칼을 연상케 하는…