데이터베이스에 인텔을 사용하는 이유?
인텔은 엔터프라이즈 데이터 센터 분야에서 잘 알려진 기업으로, 미션 크리티컬 데이터베이스 워크로드를 위한 강력한 설치 기반을 갖추고 있으며, 리더십과 혁신에 대한 명성을 갖추고 있습니다. 인텔 제온 프로세서는 데이터베이스 가용성, 시스템 가동 시간 및 효율성을 극대화하는 리더십 안정성, 가용성 및 서비스 가능성(RAS) 기능을 통해 엔터프라이즈 SLA를 충족하고 경쟁력 있는 비즈니스 성과를 창출하는 데 필요한 응용 프로그램 성능을 정기적으로 제공해 왔습니다. 에지에서 클라우드까지 포괄하는 성숙하고 강력한 파트너 에코시스템, 심층적인 소프트웨어 최적화 및 업계 선도적인 데이터 보안 기술을 갖춘 인텔은 현대 엔터프라이즈의 증가하고 끊임없이 변화하는 요구 사항을 해결할 수 있는 최고의 위치에 있습니다.
인텔 제온 데이터베이스 이점
인텔 제온 프로세서는 까다로운 데이터베이스 워크로드에 탁월합니다. 대용량 L3 캐시, 대용량 DDR5 RAM 지원 및 오류 수정 코드(ECC) 메모리로 엔터프라이즈 Microsoft SQL Server, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 환경 및 인메모리 분석을 위한 높은 처리량, 낮은 대기 시간, 강력한 데이터 무결성을 보장합니다.
최신 인텔 제온 6 프로세서는 2소켓 시스템에서 대용량 메모리 지원(최대 8TB), Intel® Flat Memory Mode를 통한 Compute Express Link(CXL)를 통한 하드웨어 기반 메모리 계층화, Multiplexed Rank Dual In-line Memory Module(MRDIMM)을 통한 증가된 메모리 대역폭 기능이라는 형태로 고유하고 차별화된 기능을 제공하여, 기업이 데이터베이스 워크로드를 가속화할 수 있도록 지원합니다. 또한 인텔® QuickAssist Technology(인텔® QAT) 및 인텔® In-Memory Analytics Accelerator(인텔® IAA)와 같은 하드웨어 가속기는 데이터 압축 및 암호화와 같은 컴퓨팅 집약적인 작업을 오프로드하여 CPU 주기를 확보함으로써 비즈니스 크리티컬 워크로드를 더 빠르고 효율적으로 실행하고 잠재적으로 전력 소비를 줄일 수 있도록 합니다. 마찬가지로 인텔® Scalable Vector Search(인텔® SVS)와 같은 소프트웨어 라이브러리를 통해 벡터 데이터베이스 기능을 최적화하여 AI 추론 파이프라인 내에서 상당한 성능 향상을 제공합니다.
인텔 제온 프로세서가 데이터베이스 워크로드에 이상적인 이유에 대해 자세히 알아보십시오.
인텔 제온 CPU가 이미 엔터프라이즈 인프라의 기반이 되고 있는 지금, 기업은 인텔 제온 6을 통해 하드웨어 교체와 AI 지원 데이터 센터를 강화할 수 있습니다. 이는 성능, 서버 통합을 통해 물리적 및 탄소 발자국을 줄이고, 전력 및 냉각(OpEx) 비용을 절감하며, 코어 기반 소프트웨어 라이선스 애플리케이션에 대한 절감 효과를 제공합니다.
최대 44% TCO 절감
인텔 제온 6 및 Mongo DB 사용(2세대 제온 대비)6
최대 20%
Oracle DB를 통한 소프트웨어 라이선스 절감7
최신 인텔 제온 프로세서를 통해 기업은 현재와 미래의 워크로드를 효율적으로 실행할 수 있는 환경을 조성하여 경쟁력을 높이고 민첩성을 높이며 변화에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
인텔 IT가 5세대 인텔® 제온® 프로세서를 통해 상용 소프트웨어 라이선스 비용을 절감할 수 있었던 방법 알아보기
유연한 배포를 제공하는 글로벌 파트너 에코시스템: 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 클라우드 또는 멀티 클라우드 환경과 관계없이 CSP, OEM, 글로벌 및 국내 시스템 통합업체 및 빌더와의 파트너십은 기본 인프라 요구 사항을 충족하는 다양한 옵션을 제공합니다.
데이터 분석이란?
데이터 분석은 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)과 같은 AI 기술을 사용하여 구조화, 반구조화 및 비정형 데이터를 비즈니스 인텔리전스(BI)로 변환합니다.
페타바이트 이상으로 기하급수적으로 증가하는 데이터는 견고한 분석 인프라를 갖춘 기업에게도 지속적인 과제가 되고 있습니다. 데이터 소스의 수와 유형이 증가함에 따라 데이터 수집 및 처리를 위한 데이터 사일로라는 더 이질적인 시스템이 생겨나고 있습니다. 흐름을 유지하기 위해 기업은 더 빠른 속도로 데이터를 분석해야 하며, 데이터 분석가는 지속적으로 기술을 발전시키지 않으면 기회를 놓칠 위험이 있습니다.
오늘날 ML 및 DL 기반 AI 추론 알고리즘, 에이전틱 AI 및 강력한 컴퓨팅 기능의 조합은 기업이 끊임없이 증가하는 데이터 세트에서 인사이트를 수집, 분석 및 추출하여 의미 있는 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기반을 제공합니다. AI는 기존 데이터 분석 워크플로의 주요 단계를 자동화하는 데 도움이 되며, 모든 단계에서 더 빠른 진행 속도와 더 나은 결과를 제공합니다. 또한 분석가가 더 깊은 인사이트를 얻고 인간 운영자 혼자일 때보다 데이터 내에서 더 복잡한 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 파이프라인
일반적인 데이터 파이프라인은 세 단계로 구성됩니다. 각 단계는 원시 데이터를 유용한 인사이트, 예측 또는 권장 사항으로 전환하는 데 도움이 됩니다.
1. 데이터 입력, 전처리 및 탐색
데이터는 다음을 포함한 다양한 소스에서 파이프라인에 입력됩니다.
- 고객 상호 작용
- 소셜미디어
- 스마트 장치 및 센서
- 오디오, 비디오, 이미지 및 기타 멀티미디어
이 데이터는 정형이거나 비정형일 수 있습니다.
- 구조화된 데이터는 스프레드시트의 숫자 값과 같이 사전 정의된 형식을 따릅니다.
- 비정형 데이터에는 손으로 작성된 메모, 오디오 파일, 이미지 또는 비디오 등 행과 열에 잘 들어맞지 않는 콘텐츠가 포함됩니다.
수집 후에는 분석 및 모델링을 위한 데이터를 준비해야 합니다. 두 가지 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.
- ELT - 추출, 로드, 변환: 데이터가 먼저 로드된 후 필요에 따라 구조화됩니다.
- ETL—추출, 변환, 로드: 데이터는 사용하기 위해 로드되기 전에 정리되고 변환됩니다.
데이터가 구성되면 데이터 과학자는 통계, 시각화 및 AI 기반 도구를 사용하여 데이터를 탐색합니다. 이 단계는 패턴을 밝히고, 관계를 식별하며, 이상값을 찾으며, 데이터 세트 전반에 걸쳐 값이 분산되는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
2. 모델 선택 및 교육
그런 다음 데이터 과학자는 비즈니스 목표, 가용 데이터 및 컴퓨팅 용량에 가장 적합한 AI 모델 또는 알고리즘을 선택합니다. 일반적인 기술에는 회귀, 클러스터링, 랜덤 포리스트 및 기타 머신 러닝 접근 방식이 포함됩니다.
선택한 모델은 다음 중 하나입니다.
- 관련 비즈니스 데이터 및 매개변수를 사용하여 처음부터 학습되었습니다.
- 개발 속도를 높이기 위해 기존 기본 모델을 미세 조정했습니다.
미세 조정은 처음부터 모델을 구축하는 것보다 더 빠르고 간단하기 때문에, 팀이 개발을 간소화하고 배포를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
3. 프로덕션 배포
마지막 단계에서는 학습된 모델을 신규 데이터에 배포하여 다음 결과를 생성합니다.
- 분류
- 예측
- 권장 사항
이러한 출력을 사용자, 응용 프로그램 또는 다른 시스템에서 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모델을 모니터링하고 최적화하며 개선하여 인사이트의 품질과 관련성을 개선할 수 있습니다.
고급 분석 솔루션 및 빅 데이터
데이터 분석은 일반적으로 기업이 이미 발생한 상황과 그 이유를 이해할 수 있도록 지원하는 기존 방법에서 시작됩니다. 더 고급 분석 방법은 이러한 기반을 바탕으로 다음에 발생할 수 있는 일을 예측하고 취할 수 있는 조치를 권장합니다.
스마트 장치와 연결된 시스템의 성장으로 기업이 수집하는 데이터의 양, 속도 및 다양성이 크게 증가했습니다.
일반적으로 빅 데이터라고 하는 이러한 대규모 데이터 세트는 일반적으로 다음과 같습니다.
- 비정형 또는 반정형
- 대량으로 생성됨
- 실시간으로 생성됨
- 다양한 형식과 데이터 유형으로 구성
이를 위해서는 데이터를 신속하게 처리하고 유용한 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있는 강력한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
일반적인 사용 사례
기업은 고급 분석 솔루션을 사용하여 다음과 같은 까다로운 빅 데이터 워크로드를 지원합니다.
- 부정 행위 탐지
- 감정 분석
- 산업용 장비의 예측 유지 관리
AI 채택이 증가함에 따라 데이터 분석도 계속 진화하고 있습니다. AI 강화 분석은 조직이 점점 더 복잡해지는 데이터 세트에서 더 빠르게 이동하고 더 깊은 인사이트를 발견하며 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.