wgdocu3

Cloud Native Observability: Prometheus와 Grafana로 클라우드 환경 모니터링 최적화

Cloud Native Observability: Prometheus와 Grafana로 클라우드 환경 모니터링 최적화 클라우드 환경은 기업들이 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 환경에서는 서비스가 다양한 서버와 인프라에서 동적으로 실행되기 때문에, 시스템의 성능과 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석하는 것이 필수적입니다. 이때 중요한 것이 바로 Cloud Native Observability입니다. 이를 통해 운영자는 시스템의 성능과 이상 징후를 빠르게 파악할 수 있으며, 문제가 발생하기 전에 대응할 수 있습니다. Prometheus와 Grafana는 클라우드 네이티브 환경에서 모니터링을 최적화하는 두 가지 핵심적인 도구로, 많은 기업들이 이들을 활용해 클라우드 환경의 ..

Synthetic Data 생성 및 활용: AI 학습 데이터의 진화

Synthetic Data 생성 및 활용: AI 학습 데이터의 진화 AI 기술이 발전함에 따라, AI 모델의 학습에 필요한 데이터의 중요성이 더욱 커졌습니다. 그러나 현실 세계의 데이터는 종종 불완전하거나 구하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하는 데 있어 중요한 역할을 하는 것이 바로 Synthetic Data입니다. Synthetic Data는 실제 데이터를 대체하거나 보완할 수 있는 인공적으로 생성된 데이터를 의미하며, AI 모델 학습에 있어 매우 중요한 자원이 되고 있습니다. 이번 글에서는 Synthetic Data의 생성 과정과 이를 활용한 AI 학습 데이터의 진화에 대해 살펴보겠습니다. 1. Synthetic Data란 무엇인가? Synthetic Data는 현실 세계의 데이..

Next-Gen AI Chips: NVIDIA H100과 AMD Instinct MI300의 성능 비교

Next-Gen AI Chips: NVIDIA H100과 AMD Instinct MI300의 성능 비교 최근 AI 기술의 발전과 함께 데이터 처리 능력을 극대화하려는 노력은 더욱 중요해졌습니다. 이러한 트렌드에 발맞춰 AI 하드웨어는 지속적으로 발전하고 있으며, 특히 AI와 머신러닝을 위한 고성능 칩들이 주목받고 있습니다. 그중에서도 NVIDIA의 H100과 AMD의 Instinct MI300은 차세대 AI 칩으로 각광받고 있습니다. 이 글에서는 두 칩의 성능을 비교하고, 어떤 상황에서 더 나은 선택이 될 수 있는지에 대해 알아보겠습니다. 1. NVIDIA H100: AI와 머신러닝의 성능을 극대화 NVIDIA의 H100은 AI와 머신러닝 작업을 위한 최신 세대의 GPU입니다. NVIDIA는 오..