Ai (6) 썸네일형 리스트형 다이나트레이스 플랫폼의 활용 가치를 극대화하는 AI 어시스턴트 'Davis CoPilot' 정식 출시 다이나트레이스를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 AI 어시스턴트인 Davis CoPilot이 드디어 정식으로 출시되었습니다. 이번 Davis CoPilot의 GA(General Availability) 발표를 많은 이들이 반가워하고 있습니다. 그 이유를 알아보겠습니다. 데이터 홍수 속에 늘어만 가는 분석 작업 부담 다이나트레이스는 다재다능한 옵저버빌리티(Observability) 플랫폼입니다. 인프라, 애플리케이션, 디지털 경험, 보안 등 광범위한 영역에서 옵저버빌리티를 제공합니다. 더 많은 것에 대한 옵저버빌리티를 확보할 수 있다는 것을 마다할 기업은 없습니다. 하지만 실무자 입장에서 보면 다재다능한 옵저버빌리티 플랫폼은 부담스러울 수 있습니다. 시스템, 애플리케이션, 서비스의 전반적인 상태.. 생성형 AI 시대를 위해 태어난 Red Hat Enterprise Linux AI가 특별한 이유 AI가 기업의 IT 전략에서 차지하는 비중이 커지고 있습니다. 관련해 인프라, 플랫폼 등에 대한 관심이 높습니다. AI 전략 수립에 있어 인프라와 플랫폼 사이에 위치하는 중요한 요소가 있습니다. 바로 운영체제입니다. AI 워크스테이션, 서버, 클러스터 등 규모와 관계없이 많은 조직이 운영체제로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux, 이하 RHEL)를 고려합니다. 레드햇은 최근 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 수요 증가에 발맞춰 AI 환경을 위해 특별히 만든 운영체제인 RHEL AI를 제안하고 있습니다. RHEL와 RHEL AI는 무엇이 다를까요? LLM 프로젝트를 준비하고 있다면 왜 RHEL AI가 더 나은 선택일까요? 그 이유를 간단히 알아보겠습니다. RH.. 클라우드 & AI 미래 전략을 위한 선택 ‘EDB PostgreSQL’ 빅 데이터 시대를 거쳐 AI 시대가 열리고 있습니다. 새로운 시대로 나아갈 때마다 기업이 보유한 ‘데이터’의 가치가 높아지고 있습니다. 이제 데이터는 기업에서 가장 중요한 핵심 자산이라 해도 과언이 아닐 것입니다. 이런 변화에 발맞춰 기업의 데이터베이스 전략에서 오픈 소스 솔루션이 레거시 환경의 강력한 차세대 대안으로 부상하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 가장 큰 이유는 비용입니다. 오픈 소스 데이터베이스는 오라클 등 상용 데이터베이스의 높은 비용을 줄입니다. 기술 측면에서도 이유를 찾아 볼 수 있습니다. 기업의 컴퓨팅 환경은 클라우드 네이티브(Cloud Native) 스타일로 바뀌어 가고 있습니다. 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼 환경에서 DevOps 파이프라인에 따라 애플리케이션을 개발, 배포, .. 생성형 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 조합 ‘Red Hat OpenShift AI + Watsonx.ai’ 최근 많은 조직이 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 사내외 챗봇 개발과 LLM 기능을 기존 애플리케이션에 적용하는 방안을 검토하고 있습니다. 보통 개념 검증은 클라우드에서 합니다. 모든 것이 준비되어 있다 보니 데이터만 있다면 당장 시작할 수 있다 보니 클라우드에서 제공하는 LLM 모델이나 API 그리고 개발 도구를 사용하는 것입니다. 이렇게 시작하면 빠른 시간에 LLM이 과연 어떤 변화를 조직에 가져올 수 있는 지 평가하기 좋습니다. 하지만 중장기적인 관점에서 보면 사내 또는 하이브리드 환경 구축을 고민하지 않을 수 없습니다. 보안과 규제 걱정 없이 조직이 속한 산업을 위해 맞춤형으로 만들어 크기는 작지만 특정 업무 수행은 더 잘하는 도메인 특화 LLM 활용 전략을 수립하려면 사내 또는 하이브리드 환.. AI 전략 강화의 핵심! Dynatrace를 통한 AI 인프라와 플랫폼 관찰 가능성(Observability) 확보 기업의 AI 투자 속도가 최근 빨라지고 규모가 커지고 있습니다. 모든 길은 AI로 통한다고 해도 과하지 않을 정도입니다. 실제로 요즘 모든 디지털 전환 전략의 중심에 AI가 있습니다. 이런 흐름은 생성형 AI(Generative AI)가 상징하는 초거대 모델이 주류가 되면서 더욱 거세지고 있습니다. 없어서 못사는 AI 컴퓨팅 리소스 수요 증가는 공급 부족으로 이어집니다. 업종과 조직 규모를 떠나 AI가 모두의 관심사가 되면서 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원의 공급 부족이 이어지고 있습니다. 빅테크 기업과 글로벌 기업, 대기업은 최신 GPU 확보에 열을 올리다 보니 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황이 이어지고 있습니다. AI 컴퓨팅 자원 수요 증가에 발맞추어 주요 클라우드 서비스 사업자는 G.. 생성형 AI를 품은 하이퍼모달 AI 기술로 IT 운영 자동화의 새로운 지평을 열다 기술이 발전하면서 IT 운영 자동화의 범위와 성능도 점점 향상되고 있습니다. 특히 생성형 AI(Generative AI) 기술이 이 분야에 미치는 영향은 무시할 수 없습니다. 범위 확대 일반적인 AI 기술과는 다르게 생성형 AI는 기존에 알려지지 않은 패턴까지도 인식하고 학습이 가능합니다. 이런 능력 덕분에 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 잠재적인 보안 위협을 탐지하거나, 시스템 성능 데이터를 분석하여 장애를 예측하는 등 IT 운영에서 수행되는 다양한 작업을 더욱 체계적으로 자동화할 수 있습니다. 정확성 향상 생성형 AI는 데이터의 불완전성이나 잡음에도 불구하고 높은 정확성으로 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스의 오류 로그를 분석하여 정확한 원인을 파악하거나, 성능 저하의 근본적인 원.. 이전 1 다음
