클라우드에 인공 지능 및 머신 러닝 워크로드 배치

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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 가장 과장된 기업 기술 중 하나이며, 효율성과 비용 절감을 약속하며 이사회의 상상력을 사로잡았고, 자율주행차와 자율주행차와 같은 개발을 통해 대중도 관심을 갖게 되었습니다. 쿼드콥터 에어택시.

물론 기업이 온라인 제품 추천이나 생산 라인에서 결함 발견과 같은 영역을 자동화하기 위해 AI를 찾고 있는 현실은 다소 평범합니다. 조직은 금융 서비스, 소매, 에너지 등 수직 산업에서 AI를 사용하고 있으며, 여기에는 사기 예방, 대출 비즈니스 성과 분석, 계절 상품 수요 예측, 에너지 그리드 최적화를 위한 방대한 양의 데이터 분석 등이 포함됩니다.

이 모든 것은 2001: A Space Odyssey의 HAL과 같은 지능형 기계로서의 AI 아이디어에 미치지 못합니다. 그러나 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 자동화하여 의사 결정을 개선하려는 기업이 주도하는 시장은 여전히 ​​빠르게 성장하고 있습니다.

예를 들어, 산업 분석 회사인 Gartner는 AI 소프트웨어의 글로벌 시장이 올해 620억 달러에 달할 것으로 예측하며, 가장 빠른 성장은 지식 관리에서 비롯됩니다. 회사에 따르면, 설문 조사에 참여한 CIO 중 48%가 이미 인공 지능과 머신 러닝을 배포했거나 향후 12개월 이내에 배포할 계획입니다.

이러한 성장의 대부분은 기업이 클라우드 인프라의 낮은 초기 비용과 확장성을 활용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 발전에 의해 주도되고 있습니다. 예를 들어 Gartner는 클라우드 컴퓨팅을 AI 및 ML 성장을 이끄는 5가지 요소 중 하나로 꼽습니다. 클라우드 컴퓨팅을 통해 기업은 "복잡성을 낮추고 더 빠르게 AI를 실험하고 운영할 수 있습니다".

또한 대규모 퍼블릭 클라우드 제공업체는 산업 및 유통 프로세스를 지원하기 위해 이미지 인식, 문서 처리, 엣지 애플리케이션을 포함한 자체 AI 모듈을 개발하고 있습니다.

AI 및 ML을 위해 가장 빠르게 성장하는 애플리케이션 중 일부는 전자상거래 및 광고에 관한 것입니다. 기업은 지출 패턴을 분석하고 권장 사항을 제시하며 자동화를 사용하여 광고를 타겟팅하려고 합니다. 이는 이미 클라우드에 존재하는 비즈니스 데이터의 증가하는 양을 활용하여 데이터 이동과 관련된 비용과 복잡성을 줄입니다.

또한 클라우드를 통해 조직은 내부 구축으로는 비용 효율적이지 않은 고급 분석 및 컴퓨팅 시설을 활용할 수 있습니다. 여기에는 전용 그래픽 처리 장치(GPU) 사용과 클라우드 스토리지를 통해 가능해진 초대형 스토리지 볼륨이 포함됩니다.

자문 회사 PA Consulting의 AI 책임자인 Lee Howells는 "이러한 기능은 GPU 처리와 같은 많은 조직의 온프레미스 서비스 범위를 넘어서는 것입니다. 이는 조직의 디지털 전략에서 클라우드 기능의 중요성을 보여줍니다."라고 말합니다.

기업들은 클라우드 기반 서비스를 통해 AI 활용에 대한 전문성도 쌓고 있다. 성장 영역 중 하나는 조직이 인공 지능을 사용하여 특히 클라우드에서 IT 운영을 최적화하는 AIOps입니다.

또 다른 하나는 MLOps인데, Gartner는 이를 통해 "복합 AI 환경"을 생성하는 여러 AI 모델을 운영할 수 있다고 말합니다. 이를 통해 기업은 더 작은 빌딩 블록으로 보다 포괄적이고 기능적인 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 블록은 온프레미스 시스템, 사내 또는 하이브리드 환경에서 호스팅될 수 있습니다.

클라우드 서비스 제공업체가 IT의 구성 요소(컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹)를 제공하는 것처럼 다양한 인공 지능 및 기계 학습 모델을 구축하고 있습니다. 또한 기업이나 제3자 기술 회사가 애플리케이션에 구축할 수 있는 AI 및 ML 기반 서비스를 제공하고 있습니다.

이러한 AI 제품은 엔드투엔드 프로세스일 필요가 없으며 그렇지 않은 경우도 많습니다. 대신, 기업이 자체적으로 제공하기에는 비용이 많이 들고 복잡한 기능을 제공합니다. 그러나 이는 회사의 보안이나 규제 요구 사항을 손상시키지 않고 수행할 수 있는 기능이거나 대규모 데이터 마이그레이션과 관련된 기능이기도 합니다.