<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
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◼ 게스트 : 권수용 팀장 / 아이크래프트
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
이번 잇(IT)터뷰에서는 기업이 AI 및 생성형 AI 기술을 도입할 때 데이터 플랫폼과 백엔드 아키텍처를 얼마나 유연하고 모듈화된 형태로 구성해야 하는지에 대한 실무적 인사이트를 공유합니다. 특정 벤더 종속 없이 다양한 LLM, RAG, 에이전트 AI를 혼합 적용할 수 있는 구조를 설계함으로써, 향후 기술 변화에도 유연하게 대응할 수 있는 아키텍처 전략을 강조합니다.
영상 목차
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✔ 생성형AI를 위한 맞춤형DB
✔ 하이브리드 클라우드를 위한 맞춤형DB
✔ 맞춤형 데이터플랫폼 DataSONA
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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1. 맞춤형 데이터베이스 설계의 중요성과 유연한 아키텍처 전략
– 최근 LLM 및 클라우드 서비스의 급증에 따라 기업은 유연한 신기술 도입을 위한 맞춤형 아키텍처 전략이 중요해지고 있다.
– 특정 벤더에 종속되는 락인(lock-in) 현상을 피하기 위해 맞춤형 데이터베이스를 준비하고 운영하는 것이 필요하다.
– 데이터베이스 설계가 획일적일 경우 기술 도입 시 유연성이 부족하여 전체 아키텍처를 재설계해야 할 상황이 발생할 수 있다.
– AI 서비스 모델 교체, MCP 기법 도입, 에이전트 AI적용 시, 폐쇄형 개발 기술이 장벽으로 작용할 수 있다.
– 생성형 AI 서비스 모델의 기반LLM에 따라 성능이 제한될 수 있으며, 이를 유연하고 확장성 있게 만들어야 한다.
2. 유연한 데이터베이스 설계의 중요성
– MCP와 같은 기술을 활용해 실시간 데이터 분석 시스템을 고객 맞춤형으로 설계 중이다.
– LLM 총 17종을 활용하며, 데이터 처리와 프롬프트 엔지니어링을 통해 응답의 품질과 성능을 보장하고 있다.
– 다양한 AI 모델을 유연하게 활용하여, 목적에 맞게 각 에이전트별로 다른 LLM을 사용할 수 있다.
3. 하이브리드클라우드를 위한 맞춤형 데이터베이스 설계
– 스마트 팩토리의 물류센터가 퍼블릭 클라우드만으로 운영될 경우, 네트워크 이슈로 공장이 멈출 수 있어 온프레미스에서도 구동할 수 있도록 설계해야 한다.
– 퍼블릭 클라우드와 온프레미스의 조합으로 확장성과 성능을 강화하는 것이 요구되며, 특히 트래픽 증가 상황에서 추가적인 리소스 확보가 가능해야 한다.
– 무종속성, 유연성, 확장성의 세 가지 요소를 고려하여 데이터 플랫폼이 설계되어야 하며, 특히 무종속성은 다양한 클라우드 환경에서 시스템이 지속적으로 작동해야 함을 의미한다.
– 기술 도입의 유연성을 위해서는 오픈 소스 기반으로도 운영이 가능해야 하며, 상용 솔루션과 클라우드 CSP 사업의 서비스 조합을 통해 저장소를 컨버팅할 수 있어야 한다.
– RDBMS 선택 시 다양한 클라우드 사업자들이 PaaS 서비스로 지원하는 마리아 DB와 PostgreSQL를 고려하여 무종속성과 성능을 함께 추구한다.
4. 스마트 팩토리와 데이터 플랫폼의 유연성 확보
– 적은 양의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 마리아DB를, 안정성이 필요한 데이터에는 PostgreSQL를 사용하며 데이터베이스를 구성하였다.
– 데이터를 비정형으로 처리하기 위해 MongoDB 설계를 적용하고, Redis를 통해 캐시 영역을 처리하였다.
– 데이터 영역과 애플리케이션 레이어 간의 프록시를 설정하여 개발자들이 쉽게 접근할 수 있도록 인터페이스를 개선하였다.
– 생성형 AI를 물류 처리 시스템 위에 올려 실시간 정보 제공이 가능하게 하였으며, 데이터 쪽의 큰 변화 없이도 새로운 시스템을 추가할 수 있었다.
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