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생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유 생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하고 이해하는 AI 기술을 말합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI는 사람이 쓴 것 같은 글을 작성할 수 있고, 이미지 생성 AI는 주어진 설명에 따라 새로운 이미지를 만들어 낼 수 있습니다. 이런 AI 기술들은 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 작동합니다.  벡터 데이터베이스란? 벡터 데이터베이스는 이러한 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 고차원 데이터는 여러 차원(특징)을 가진 데이터를 의미합니다. 예를 들어 이미지 데이터는 각 픽셀의 색상 값을 차원으로 가지며, 텍스트 데이터는 각 단어의 의미를 숫자로 표현한 벡터를 차원으로 가질 수 있습니다. 이런 데..
기업의 AX 전환, 이제 OpenShift AI로 단숨에! 2024년 기업의 디지털 전환(DX, Digital Transformation) 전략에서 AI의 중요성은 그 무엇보다 높습니다. 일각에서는 AI 전환(AX, AI Transformation)의 시대라고 말하기도 합니다. 이런 분위기 속에서 많은 조직이 AI/ML 그리고 생성형 AI 관련 프로젝트 추진의 효율을 높이는 방안을 찾아 나서고 있습니다. 관련해 최근 주목받는 플랫폼이 있습니다. 바로 OpenShift AI입니다. 온프레미스, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드, 엣지 등 다양한 위치에서 모델을 훈련하고 배포하는 데 있어 새로운 효율을 약속하는 것이 바로 OpenShift AI입니다. 이번 포스팅에서는 OpenShift AI 플랫폼이 필요한 이유와 OpenShift AI의 개념과 최신 개선 사항을..
[환상 듀오: Red Hat & Dynatrace] 하이브리드 멀티 클라우드 환경 자동화의 혁신, 지금 바로 만나보세요! 하이브리드 멀티 클라우드 전략을 수립할 때 기업이 반드시 해결책을 마련해야 하는 과제가 있습니다. 바로 프로덕션 환경에서 발생하는 각종 문제를 얼마나 빨리 파악해 해결할 것인지 구체적인 자동화 기반의 운영 방안을 마련하는 것입니다. 이게 중요한 이유는 DevOps 파이프라인에 따라 애플리케이션 개발, 배포, 운영이 이루어지는 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션 성능 저하와 장애 발생 문제를 해결하는 것이 어렵기 때문입니다.  2023년 DevOps Automation Pulse 설문조사에 따르면 소프트웨어 엔지니어가 프로덕션 애플리케이션의 문제를 해결하는 데 평균 9시간이 걸립니다. 이는 시간당 화물 예약이 15,000건에 달하는 경쟁이 치열한 시장에서는 매우 긴 시간입니다. 특히, 정지 시간..
OpenShift: 컨테이너와 VM, 이제 하나의 플랫폼에서 통합 관리가 가능하다면? 최근 가상 머신(이하 VM) 환경에 대한 고민이 깊은 곳이 많습니다. VM웨어 솔루션의 라이선스 정책이 바뀌면서 비용 부담을 덜기 위해 새로운 대안을 찾느라 생긴 고민입니다. 현재 현실적인 대안으로 언급되는 가상화 기술로 Red Hat OpenShift Virtualization, KVM, Nutanix AHV, Microsoft Azure Stack HCI, AWS Nitro 등을 꼽을 수 있습니다.  기술 로드맵과 개방성 그리고 현재와 미래의 하이브리드 클라우드 환경을 고려할 때 가장 관심을 받는 것은 Red Hat OpenShift Virtualization, KVM입니다. 관련해 이번 포스팅에서는 VM웨어를 대신할 유력한 대안 중 하나인 Red Hat OpenShift Virtualization에..
미션 크리티컬한 환경을 위한 MySQL의 기능! MySQL NDB 클러스터의 존재 이유와 가치를 알아보자.. 최근 몇 년 사이 MySQL과 같은 오픈 소스 데이터베이스를 미션 크리티컬한 서비스에 사용하는 기업이 늘고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 알려진 바와 같이 비용 효율성이 높은 데다 MySQL을 기준으로 볼 때 오픈 소스 데이터베이스의 성능, 신뢰성, 확장성, 유연성, 보안성은 상용 솔루션 못지 않은 수준이 되었기 때문입니다. 여기에 하이브리드 클라우드 시대가 되면서 다양한 컴퓨팅 환경에서 데이터베이스를 배포하고 운영하는 데 있어 일관성을 유지하는 데에도 오픈 소스 데이터베이스가 유리합니다.  미션 크리티컬 시스템을 위한 MySQL의 기능!  MySQL을 기업의 중요 업무 시스템이나 워크로드를 위해 사용하거나 대규모 사용자를 지원하는 고객 서비스의 데이터베이스로 쓰고자 한다면? MySQL의 MySQL ..
하이브리드 클라우드 운영 간소화의 길 'RHEL 9.4'에서 시작하세요! '하이브리드 클라우드'는 모든 조직이 바라보는 방향입니다. 모두가 가고자 하는 이 길은 막상 첫 발을 떼고 나면 쉽지 않습니다. 하이브리드 클라우드 환경은 '가상화' 기술이 엔터프라이즈 컴퓨팅에 자리를 잡으며 겪은 시행착오는 비교할 수 없습니다. 고려해야 할 것이 더 많고, 구축부터 운영까지 작업도 더 복잡하고 어렵습니다. 그렇다고 이 길을 포기할 수는 없습니다. 오랜 기간 운영한 기존 컴퓨팅 환경을 점진적으로 현대화하면서 미래 요구를 수용한다는 태도로 하이브리드 클라우드 전략을 추진해야 합니다. 어떤 일이건 기준과 원칙이 명확해야 시행착오의 늪에 빠지지 않습니다.  그렇다면 하이브리드 클라우드의 기준점은 무엇일까요? 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경의 토대라 할 수 있는 운영체제는 하이브리드 클라우드 전환의 좋..
엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 Kubernetes 관련 실수 3가지와 Dynatrace를 활용한 해결 방안 이번 포스팅에서는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 관찰 가능성을 확보하는 것이 왜 중요한지? 그 이유를 알아보겠습니다. 쿠버네티스 클러스터는 여러 노드 또는 POD, 서비스, 기타 요소로 구성한 분산 컴퓨팅 환경입니다. 이처럼 복잡한 환경에서 성능을 모니터링하고 리소스 사용, 오류 및 지연 시간을 추적하려면 클러스터 모니터링(Monitoring)에서 한 단계 더 진화한 개념인 관찰 가능성(observability)을 확보해야 합니다. 본론에 들어가기 전에 모니터링과 관찰 가능성의 차이를 간단히 짚어 보겠습니다. 모니터링은 시스템의 현재 상태와 문제를 감지하는 데 중점을 두는 반면, 관찰 가능성은 시스템의 동작을 깊이 있게 이해하고 문제의 근본 원인을 파악하는 데 초점을 맞추는 접근입니다. 쿠버네..
컨테이너 기본 이미지로 Red Hat Universal Base Image(UBI)를 선택해야 하는 이유 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 플랫폼의 위상이 높아지고 있습니다. Red Hat OpenShift 같은 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼은 기업이 오랜 기간 운영해온 애플리케이션을 현대화(Application Modernization) 하는 동시에 클라우드 네이티브(Cloud Native) 앱 운영 기반 역할을 합니다. 엔터프라이즈 애플리케이션의 과거, 현재, 미래를 잇는 역할을 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼이 하는 것이라 이해할 수 있습니다. 여기에 더해 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼은 하이브리드 멀티 클라우드 환경에 일관성을 부여하는 역할도 합니다. 예를 들어 많은 기업이 Red Hat OpenShift를 중심에 놓고 온프레미스, 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 등 환경 구분 없이 컨테이너를 배포하고 운영..

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