데이터레이크하우스 (2) 썸네일형 리스트형 하이브리드 멀티 클라우드 환경의 복잡성 문제!AI 기반 관찰 가능성(Observability)이 해결책 최근 기업들은 확장성과 민첩성을 위해 하이브리드 클라우드를 넘어 멀티 클라우드 활용에 관심을 보이고 있습니다. 성능, 비용, 기능 등 필요에 맞게 여러 클라우드 서비스 사업자를 선택해 쓰는 것은 비용과 효율 측면에서 이점을 제공합니다. 물론 좋은 점만 있지는 않습니다. 다양성의 이점에는 늘 복잡성의 단점이 따릅니다. 따라서 하이브리드와 멀티 클라우드를 사용하는 효과를 극대화하려면 이점은 더 크게, 단점은 더 적게 만드는 최적의 균형점을 찾아야 합니다. 이번 포스팅에서는 클라우드 환경의 복잡성 문제 해결의 지름길을 AI에서 찾아 보고자 합니다. 너무 많은 도구의 딜레마하이브리드, 멀티 클라우드 환경을 활용하면 여러 플랫폼과 서비스로 인해 복잡성이 커집니다. 실제로 운영 현장에 가보면 여러 개의 모니터링 .. AGI 시대를 위해 탄생한 EDB Postgres AI 최근 기업들은 데이터 관리와 활용 과정에서 복잡한 문제에 직면하고 있습니다. 과거에는 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스라는 비교적 단순한 구조로 데이터를 관리했지만, 빅데이터와 AI 기술의 발전으로 데이터 레이크, AI 솔루션 등 다양한 시스템을 추가로 도입하게 되면서 데이터 기술 스택이 복잡해졌습니다. 이러한 복잡성은 관리 비용의 증가와 시스템 간의 연동 문제를 야기했습니다. 또한, 기업 내 여러 부서나 시스템이 각자 데이터를 분리하여 관리하는 '데이터 사일로' 현상은 데이터의 단절을 초래했습니다. 이는 통합적인 데이터 분석을 어렵게 만들어 기업 전체의 효율성을 저해하는 주요 원인이 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 핵심 운영 데이터와 AI/분석 시스템을 통합하여 데이터로부터 최대한.. 이전 1 다음
