쉽게 접근 할 수있는 플랫폼

마지막 업데이트: 2022년 2월 10일 | 0개 댓글
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Figure 11 | Datahub Stats 화면

Video Intelligence 전문 데이터기업, 엔쓰리엔

엔쓰리엔이 고객이 보고 싶어하는 현장의 모든 데이터(영상, 센서, DB, 로그 등)를 종류에 상관없이 수집해, 가장 직관적인 방식으로 표현하여 인사이트를 제공하는 것을 목표로 하는 글로벌 데이터 기업입니다.

1999년 설립 이래 독보적인 영상 특허를 바탕으로 Video Intelligence 기술을 개발해 오고 있습니다. 스마트팩토리, 스마트시티, 고객경험 등 모든 산업에 걸쳐 축적한 다양한 경험과 우수한 연구개발 인력을 토대로 Digital Transformation 시대 혁신적인 Intelligence 플랫폼을 고객사에 제공합니다. 그 결과 글로벌 기업들로부터 기술력을 인정받아 다수의 프로젝트를 진행했고, 시스코로부터 기술투자도 유치하였습니다.

모든 자산들과 사물들이 실시간으로 소통하는 ‘초연결’시대에는 빠른 의사결정이 필수적입니다. 엔쓰리엔은 생생한 현장정보를 담은 영상과 데이터를 운영자가 가장 쉽게 이해하고 빠르게 접근할 수 있도록 표현합니다. 이를 통해 고객은 즉시 실행할 수 있는 통찰력 (actionable insight)을 얻고 신속 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 엔쓰리엔은 수집된 IoT 데이터에 생생한 현장감을 불어넣고 지속적으로 가치를 창출할 수 있는 성공적인 비즈니스 모델을 제시합니다.

VIDEO INTELLIGENE SERVICE

엔쓰리엔은 이노와치와 위즈아이를 통해 거의 전 산업 분야에서 다양한 영상과 기계 언어들을 학습해 왔습니다. 이를 바탕으로 지능형 영상 모듈을 지속적으로 업그레이드 해 왔으며, 기존 제품의 품질 향상으로 이어지는 선순환 구조를 구축하였습니다. 엔쓰리엔의 소프트웨어는 On-premise 방식의 솔루션부터 클라우드 방식의 서비스 모델까지 다양한 고객 수요에 맞추어 제공됩니다.

엔쓰리엔의 제품들은 공통 백엔드를 기반으로, 추후 팩토리나우와 같은 특정분야 맞춤형 서비스가 지속적으로 추가됩니다. 비즈니스에서 수집되는 어떤 데이터든 엔쓰리엔의 서비스를 통해 생생한 인사이트를 획득해 성공적인 비즈니스를 운영하십시오.

VIDEO INTELLIGENCE PLATFORM

엔쓰리엔은 당사의 핵심 기술을 모듈화하였으며, 다양한 영역에서 고객 및 개발자(3rd Party)에 의해 새로운 모습으로 활용되기를 기대합니다. API 형태로 제공되는 엔쓰리엔의 Video Intelligence 기술은 저희가 상상하지 못했던 새로운 형태로 제 3자에 의해 서비스 될 수 있습니다. 컴퓨팅 자원이 부족함에도 실시간으로 영상을 분석해야 되는 현장에서는 Edge Device를 통해 지능형 영상 시스템을 이용할 수 있습니다.

엔쓰리엔은 엣지 기기부터 클라우드까지 고객이 처한 환경에 맞추어, 지능형 서비스를 쉽고 간편하게 적용할 수 있는 플랫폼을 구축하였습니다. 지능형 영상 서비스의 장벽을 낮춘 엔쓰리엔의 플랫폼을 통해, 영상을 활용한 비즈니스 운영 체계를 갖춰나가십시오.

CLOUD SERVICE

5G, 인공지능 서비스를 운용하기 위한 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 필수인프라는 클라우드 기술입니다. 엔쓰리엔은 엔쓰리엔클라우드를 통해 GPU 기반의 클라우드 및 네트워크 기능 가상화 기술을 확보하고 있습니다. 이를 통해 인공지능 기술(머신러닝 플랫폼등) 활용의 가장 큰 장벽인 구축 및 운영비용을 줄이고자 합니다.쉽게 접근 할 수있는 플랫폼

아이디어를 제약하는 비용이슈와 데이터 사이언티스트들의 업무집중을 방해하는 유지관리 이슈가 해결되면, 인공지능을 활용한 다양한 서비스를 자유롭게 구성할 수 있습니다. 엔쓰리엔과 엔쓰리엔클라우드를 통해 새로운 시대에 발맞춘 비즈니스를 만들어 나가십시오.

[코스인코리아닷컴 김대환 기자] 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 KOTRA(사장 유정열)가 14일 디지털 전환 추세에 발맞춰 새롭게 개편한 대표 홈페이지 ‘KOTRA 무역투자24’를 선보인다. 고객이 체감할 수 있는 디지털 서비스 개선을 목표로 고객들이 KOTRA가 제공하는 모든 서비스를 ‘찾아보고, 물어보고, 신청하는’ 원스톱 창구를 구축했다.

고객에게 개별적으로 제공되던 ▲해외정보 ▲사업안내 ▲문의·상담 서비스를 무역투자24를 통해 한데 묶어 제공함으로써 고객들의 정보접근성과 서비스 이용 편의를 함께 높일 계획이다. KOTRA 이용고객은 무역투자24에서 관심국가와 관심품목에 따라 선별된 해외시장뉴스와 바잉오퍼 조회부터 빅데이터 잠재파트너 추천까지 맞춤형 서비스 혜택을 누릴 수 있다.

KOTRA의 무역투자24는 고객, 사업 관리에 대해 예외 없는 온라인화를 추진하고 반응형 웹으로 설계해 한층 강화된 모바일 서비스를 제공한다. 이에 따라 전화, 이메일 등으로 관리, 운영되던 해외무역관 사업참가 고객들의 불편이 해소되고 KOTRA 서비스 접근이 한층 쉬워질 것으로 기대된다. 또 고객의 사업참가 프로세스 표준화, 모바일결제 등 통합결제 서비스 도입, 고객 알림서비스 제공 등으로 고객지원 서비스가 개선됐다.

김윤태 KOTRA 중소중견기업본부장은 “KOTRA 무역투자24는 중소기업이 무역, 투자 관련 해외시장 정보와 지원사업 정보를 쉽게 접근하고 이용할 수 있는 통합 플랫폼이다”며, “앞으로 무역, 투자 활동의 나침반 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

김대환 기자 [email protected]
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뱅크샐러드 Data Discovery Platform의 시작

안녕하세요, 뱅크샐러드 Data Foundation의 Data Engineering팀 Data Engineer Jensen입니다.

뱅크샐러드의 데이터 파운데이션 조직은 데이터 기반 의사결정을 위해 존재하기에, 데이터 파운데이션의 미션은 뱅크샐러드의 제품과 데이터의 ecosystem을 만드는 것입니다.

제품과 데이터의 Ecosystem

Figure 1 | 제품과 데이터의 Ecosystem

🌏 제품과 데이터의 Ecosystem은 무엇인가요?

Ecosystem은 복잡한 네트워크 또는 상호 연결된 시스템입니다.

뱅크샐러드의 제품과 데이터의 Ecosystem을 만든다는 것은 뱅크샐러드 제품에서 발생하는 모든 데이터들을 수집 및 분석하여 뱅크샐러드 제품에 지속적으로 Impact를 하는 cycle을 의미합니다. 이러한 긍정적인 cycle을 크고 단단하게 만들기 위해서는 전 구성원들이 제품의 모든 데이터를 쉽고 편리하게 접근하며 분석할 수 있는 플랫품을 제공해야 합니다. 이미 저희 Data Engineering팀에서는 뱅크샐러드 모든 데이터를 분석 환경에서 확인할 수 있도록 단단한 데이터 파이프라인을 구축했습니다.

😧 제품과 데이터의 Ecosystem의 Pain Point가 무엇인가요?

데이터를 분석하려면 보통 목적과 가설이 있어야 합니다. 매출 지표를 만들고 싶으면 매출과 관련된 모든 테이블을 알아보고선 집계하고 대시보드를 만듭니다. 아니면 어떤 가설이 있는데 가설을 증명하기 위해서는 데이터를 확인해야 하고, 그러기 위해서는 분석 환경에서 어떤 데이터가 있는지, 확인하고 싶은 테이블이 어떤 의미를 가지고 있는지부터 이해해야 합니다. SQL이 능숙하지 않은 구성원에게 SQL이라는 것도 큰 장벽인데 각 도메인 테이블의 맥락까지 스스로 찾아보거나 분석팀에 찾아가서 물어봐야 된다면 시간도 많이 걸리고 lean하게 확인할 수 있는 업무가 불필요하게 크게 커져 버릴 수 있습니다. 그렇기 때문에 저희 팀이 전구성원에게 쉽고 편리하게 분석 환경 데이터를 접근하는 플랫폼을 제공하지만 쉽게 편리하게 분석할 수 있는 환경을 제공하지 못했습니다.

뱅크샐러드 분석 환경에는 수많은 데이터가 있고, 이 데이터들이 어떠한 형태로든 계속 변경되고 있어서 매번 sync하는데 번거로움이 있습니다. 게다가 분석 환경에 있는 모든 데이터의 knowledge가 데이터 파운데이션에 있기 때문에, 그동안 뱅크샐러드 전구성원이 원하는 데이터를 찾기 위해서는 slack 채널에 자문을 하는 방법을 택할 수 밖에 없었습니다. 그리고 BI툴 사용자 입장에서 분석 환경에 테이블과 컬럼들이 너무 많아 어디서부터 어떻게 원하는 데이터를 찾아야 되는지 모르는 문제가 있습니다.

분석 Pain Point

Figure 2 | 분석 Pain Point

분석 환경 BI Tool에 처음 들어온 구성원 vs 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 분석 환경 BI Tool에서 데이터를 많이 분석해본 구성원

뱅크샐러드 Data Engineering팀은 단단한 데이터 파이프라인만 구축하고 관리하는 팀이 아닙니다. 저희는 뱅크샐러드 전구성원에게 뱅크샐러드 제품에 데이터 기반 impact를 할 수 있는 환경을 제공하는 팀입니다. 뱅크샐러드 데이터와 BI툴을 제공하는 일이 저희 팀 업무의 Foundation입니다. 그 다음 단계는 구성원에게 뱅크샐러드 데이터와 친밀하게 만드는 것입니다.

그러므로 2021년 3분기부터 전 구성원에게 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 분석 환경을 제공하기 위한 Data Discovery Platform의 구축과 배포를 시작했습니다.

🚀 Data Discovery Platform이 무엇인가요?

Data Discovery Platform은 분석 환경에 있는 모든 데이터를 편하고 쉽게 검색하고, 빠르게 이해할 수 있는 플랫폼입니다. 분석 환경에 어떤 테이블이 있는지와 함께, 그 테이블의 metadata도 볼 수 있는 것뿐만 아니라 테이블을 생성하는 책임자, 관련된 문서들과 어떤 대시보드의 지표에 활용하고 있는지, 어떤 대시보드나 Feature에 적용되어 있는지까지 관리할 수 있는 데이터 중앙 플랫품입니다.

✨ Data Discovery Platform 기대하는 주요한 기능

분석 환경 모든 테이블의 최신 명세

분석 환경에 어떤 테이블들이 있나요? 혹시 분석 환경에 이런 정보가 있나요? 제가 XXX 찾고 싶은데 분석 환경에서 확인할 있는지 궁금합니다.

분석 환경에 어떤 테이블이 있고 어떤 컬럼들이 있는지 그리고 각각 어떤 의미를 가지 있는지 쉽게 검색창으로 검색하여 확인할 수 있는 기능이 전구성원에게 많이 유용한 기능이라고 생각합니다.

분석 환경 모든 테이블의 최신 통계와 샘플 데이터

분석 환경에 XXX 테이블이 어떻게 되어 있는 지 확인할 수 있나요? XXX 테이블은 언제 업데이트가 되었나요? XXX테이블의 샘플 데이터가 있어요? XXX 테이블의 XX 컬럼이 NULL/min/max 값이 얼마나 있어요?

분석하기 전에 필요한 테이블들의 통계 정보를 쉽게 Data Discovery Platform에서 확인할 수 있는 점도 전구성원에게 중요한 기능이라고 생각합니다. 분석하려고 하는 테이블을 쿼리를 실행하지 않아도 테이블의 통계정보와 샘플 데이터로 파악할 수 있어서 더 빠르고 정확하게 쿼리를 실행할 수 있을 거라고 생각합니다.

현재 분석 환경 모든 테이블들의 여정

XX 지표가 어떤 테이블들로 만들었나요? 전사지표 중에 비슷한 지표를 검색해서 참조하고 싶습니다. XXX 마트 테이블이 어떤 의미이고 어떤 테이블로 만들었나요?

Data Discovery Platform으로 분석할 테이블들의 여정을 빠르고 편하게 파악하여 분석할 수 있는 기능은 전구성원에게 편하게 데이터 분석할 수 있게 가이드를 할 수 있을 거라고 생각합니다. 분석하는 사람에게 분석하고 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 있는 테이블들이 어디서 수집한 테이블인지, 어떻게 가공해서 적재하는 지에 대해서도 한 플랫폼으로 확인할 수 있어서 전구성원에게 여럿 채널로 물어볼 필요없이 빠르게 분석할 수 있을 거러고 생각합니다.

📚 Open Source Data Discovery Platform 조사 및 데모

저희 팀이 1주일 동안 수많은 Data Discovery Platform Open Source를 다 한번 조사하고 PoC(Proof of Concept)했습니다. 최종적으로 Linkedin 에서 만든 Open Source Datahub와 Lyft 에서 만든 Open Source Amundsen의 데모를 배포하고선 구성원에게 오픈하고 투표를 받았습니다. 결과적으로 Datahub가 85%로 이겼습니다.

Datahub 선택된 이유 중에 제일 큰 이유는 사용자에게 친숙하게 느껴질 수 있는 장점입니다. 다른 플랫폼도 비슷한 기능들이 있습니다만 DataHub의 UI가 개발 외 직군에게도 쉽게 활용할 수 있다는 점이 있어서 Datahub이 압도적으로 이겼다고 생각합니다.

Datahub 데모 피드백

Figure 6 | Datahub 데모 피드백

저희는 데이터 분석 환경 용도로 별도로 구축된 k8s를 사용하고 있어 Datahub Helm을 참조하며 배포했습니다. 예시로 Datahub Demo 사이트를 참조하시면 Datahub를 확인할 수가 있습니다.

뱅크샐러드의 Data Discovery Platform Architecture는 아래 그림과 같습니다.

Datahub Architecture

Figure 7 | Datahub Architecture

Datahub Ingestion은 이름과 같이 Data를 수집하고 Datahub에 있는 Datahub serving 단계에서 ingest, 수집한 데이터를 섭취하는 뜻입니다.

예를 들어, MySQL에 있는 모든 테이블들의 메타정보를 다 수집하여 Datahub UI에 보여 주고 싶으면 Recipe(레시피)를 작성해야 됩니다.쉽게 접근 할 수있는 플랫폼

보통 요리를 할때 Recipe(레시피)를 참고하면서 따라하는 경우가 많습니다. Data Discovery의 Recipe도 마찬가지입니다.

어디서부터 메타데이터를 수집해야 되며 어떻게 가공하고 마지막에 어디서 보내는지에 대헤서 yaml 로 선언할 수 있습니다.

MySQL to DataHub의 Ingestion 예시:

저희 Datahub ingestion은 Airflow DAG으로 관리하고 있습니다.Airflow DAG으로 만들어서 분석 환경에 있는 모든 테이블의 metadata 정보들이 Datahub에 ingest합니다. Ingest한 후에 Datahub으로 결과를 확인할 수가 있습니다.

Datahub에 Ingestion이 완료된 예시를 가져왔습니다. ap-northeast-2에 있는 AWS Glue 테이블들이 ingest되어 datahub-rest 로 보냅니다.

Main 페이지에서 유저 라는 키워드를 검색해보면 유저와 관련된 모든 정보를 결과로 나옵니다.

Datahub 메인 화면

Figure 8 | Datahub 메인 화면

검색 결과로 temp.test_jensen 라는 테이블이 나왔고 매칭된 필드도 간략하게 확인할 수 있습니다. 이 예시에서는 Matches column description 송금 타켓 유저 여부 ex) true, false 로 확인할 수가 있습니다.

Datahub 검색 결과

Figure 9 | Datahub 검색 결과

데모 페이지에서도 예시를 하나 가져왔습니다. 여기서 테이블의 이름 , 명세 , 명세의 정의 , 오너 , 태그 , 설명 등을 모두 확인할 수 있습니다.

Datahub Demo 페이지

Figure 10 | Datahub Demo 페이지

여기까지는 Datahub의 기본적인 기능입니다.

Datahub SQL Profile

기본적인 기능 외에 Datahub에서 제일 중요한 feature는 SQL Profile이라고 생각합니다. 각 테이블의 컬럼들의 통계 정보를 확인할 수 있으며 쿼리를 하지 않아도 테이블 row 수, 샘플 데이터 등을 조회 하는 것이 가능합니다.

Datahub Stats 화면

Figure 11 | Datahub Stats 화면

이 외에도 소개하고 싶은 Datahub feature는 Lineage기능입니다. Lineage는 테이블의 여정을 연결하여 tracing할 수 있습니다. 데모 페이지에 있는 예시로 county_14d 테이블을 통해 생성한 3개의 테이블이 있습니다. 현재 county_28d , county_14d_history , state_14d 테이블들이 county_14d 로 부터 만들어진 테이블들입니다. 이러한 정보들을 Lineage 에서 확인 가능합니다.

Datahub 테이블 Lineage 화면

Figure 12 | Datahub 테이블 Lineage 화면

그리고 만약에 Airflow로 pipeline을 관리하고 있다면 Airflow와 Datahub을 연결 및 설정한 후에 Airflow에서 어떤 데이터로 부터 어떤 task를 통해 어떤 데이터를 만들었고 그리고 그 다음 task가 무엇인지에 대해서도 확인 가능합니다.

Datahub 파이프라인 Lineage 화면

Figure 13 | Datahub 파이프라인 Lineage 화면

뱅크샐러드에서 다양한 데이터들이 많습니다. 금융 데이터부터 보험, 건강, 카드, 등등이 있는데 이제 뱅크샐러드 전구성원이 Data Discovery Platform으로 검색할 수 있습니다. 그리고 향후에 더 많은 Metadata를 Datahub에 ingest하고 추가할 예정입니다. 분석 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 환경 데이터의 여정을 확인할 수 있으면서 관련된 대시보드와 지표 정의를 확인할 수 있고 Feature에 반영되어 있는 Feature 테이블들이 어떤 테이블이 있는지 어떤 ML 모델로 관리하고 만들었는지에 대한 metadata를 추가하는 업무들은 Data Engineering팀의 숙제입니다.

뱅크샐러드 제품과 데이터의 ecosystem에 있는 상호 연결된 시스템을 Data Discovery Platform로 표현할 수 있도록 더 많은 노력을 기울이려고 합니다.

업비트 투자자보호센터

유명 아티스트, 스포츠 팀, 대형 브랜드 등의 참여로 NFT 시장의 규모가 확대되면서 마켓플레이스도 전문 NFT마켓플레이스가 존재하기도 합니다. 더나아가 플랫폼에서 직접 마켓플레이스를 만들거나 거래소에서 마켓플레이스를 구축하는 등 투자자들이 쉽게 접근할 수 있는 환경이 되어가고 있습니다.

현재 국내에 등장한 다수의 NFT 마켓플레이스는 큐레이션 방식 으로 플랫폼이 작품·작가의 창작물을 직접 선정 해 이를 경매에 올리는 방식인데요. 해외의 NFT 마켓플레이스의 경우 자신이 제작한 NFT 작품을 자유롭게 사고 팔 수 있는 곳이 많습니다. 그럼 지금부터 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 NFT 시장에 진출한 해외 주요 마켓플레이스에 대해 알아보도록 하겠습니다.

최대 NFT 마켓플레이스 ‘오픈씨(OpenSea)’

오픈씨는 세계 최대 NFT 마켓플레이스로 2017년 12월 미국에서 설립됐습니다. 크립토키티의 유행으로 NFT 시장이 태동하면서 설립된 지 두 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 달만에 50만 달러의 거래액을 기록하며 현재의 모습을 갖추게 되었는데요. 오픈씨는 2021년 7월에 이루어진 시리즈B 투자 라운드에서 15억 달러(약 1조7000억 원)의 가치를 지닌 것으로 평가받기도 했습니다.

세계에서 가장 큰 NFT 마켓플레이스답게 가장 많은 NFT가 존재하며 거래 또한 활발하게 이루어지고 있습니다. 오픈씨에서는 디지털 아트워크, 컬랙터블, 도메인명, 게임 아이템 등 모든 유형의 NFT와 관련된 파생상품 거래가 가능합니다.

이용자들은 오픈씨에서 가스비를 제외한 별도의 수수료 없이 NFT를 발행(민팅)할 수 있으며 타 플랫폼에서 발행한 NFT도 거래할 수 있습니다. 오픈씨에서 지원하는 블록체인 메인넷 네트워크는 이더리움을 비롯해 폴리콘(MATIC), 클레이튼(KLAY) 등이 있습니다.

오픈씨의 거래방식은 고정가격거래, 일반경매방식, 가격하락거래 방식이 존재하며 거래 수수료는 판매대금의 2.5%를 거두고 있습니다.

탈중앙 NFT 마켓플레이스 ‘라리블(Rarible)’

라리블은 2020년 출범한 탈중앙자율조직(DAO)을 통해 플랫폼을 관리하는 NFT 마켓플레이스입니다. DAO 기반으로 운영되기 때문에 주요 의사결정, 프로덕트 업데이트, 예산 배정 등 다양한 권한이 커뮤니티에 부여되는데요.

다양한 종류의 NFT를 원하는 사람이라면 누구나 발행하고 거래할 수 있다는 점에서 오픈씨와 비슷하지만 라리블의 경우 ERC-20 기반의 자체 토큰 라리(RARI)를 지원한다는 차이가 있습니다. 또한, 이용자의 플랫폼 활동에 대해 RARI로 보상한다는 점이 다릅니다. 그리고 라리블은 별도의 수수료 없이 민팅할 수 있는 오픈씨와는 달리 작품을 올릴 때마다 가스 수수료를 지불해야 합니다.

심사가 필요한 NFT 마켓플레이스

1) 슈퍼레어

슈퍼레어는 단일 에디션 디지털 아트만 사고파는 마켓플레이스로 소셜 네트워크 인스타그램과 유명 경매업체 크리스티를 결합한 큐레이팅 예술 플랫폼을 표방하는 곳입니다.

슈퍼레어는 작가 지원을 하여 내부심사를 거치거나 슈퍼레어가 직접 초청한 작가여야만 NFT의 발행 및 판매가 가능한 마켓플레이스입니다.

슈퍼레어는 이더리움 지원 플랫폼으로 이더리움 결제를 지원하며 발행 수수료 15%를 지불해야 하는데요. 마켓플레이스 중에서는 수수료가 높은 편에 속하지만 일반 미술 갤러리 수수료(30~50%)에 비해서는 경쟁력이 있는 수준이라 할 수 있습니다.

2) 니프티게이트웨이

니프티게이트웨이 역시 슈퍼레어와 마찬가지로 심사를 통해 작가를 선정하는데요. 삼성전자 산하 투자 전문 회사인 삼성넥스트가 1000만 달러(약 120억 원) 규모의 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 투자를 진행하면서 유명해진 마켓플레이스입니다. 바로 이 니프티게이트웨이를 통해 유명 작가 비플의 작품들이 판매되었으며 국내 '미스터 미상'이라는 작가가 니프티게이트웨이를 통해 작품을 판매하기도 하였는데요. 이는 국내 NFT 아티스트의 해외 진출 첫번째 사례이기도 합니다. 니프티게이트웨이의 경우 작품의 멀티에디션 발행이 가능하고 신용카드 거래가 가능합니다.

3) 파운데이션

작가 커뮤니티 중심으로 운영되는 마켓플레이스로 기존 작가의 초청을 받아야 판매작가로 등록이 가능합니다. 뉴스칼럼 NFT, 시 NFT 등 특색있는 NFT들이 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 존재하며 단일 에디션의 디지털 아트만 거래하는데요. 최대 4명까지 로얄티 분배가 가능한 '스플릿' 제도가 있다는 것이 특징입니다.

FlexPod XCS: 컨버지드와 클라우드의 만남

현대적인 하이브리드 환경의 부름에 응답하십시오. FlexPod 플랫폼은 가장 까다로운 최신 앱 및 엔터프라이즈 요구사항을 충족하고, 고급 클라우드 서비스를 통합하며, 에지에서 코어, 클라우드 전체의 데이터를 손쉽게 관리하고, 데이터 센터 비용을 획기적으로 줄이도록 설계되었습니다.

FlexPod 를 선택해야 하는 이유

모든 최신 하이브리드 클라우드 요구사항을 충족하는 단일 자동화 플랫폼

전 세계 수천 명의 고객이 신뢰하는 차세대 FlexPod XCS는 NetApp과 Cisco의 혁신적인 기술을 기반으로 하며 하이브리드 클라우드로 전환하는 과정을 지원해 주는 새로운 차원의 가시성 및 자동화 기능을 제공합니다.

FlexPod XCS 살펴보기

Cisco와 NetApp의 FlexPod XCS는 지능적이며 클라우드와 유사한 경험을 제공하며 턴키 자동화, 워크로드 최적화, 라이프사이클 관리, 유연한 소비를 지원하는 업계 최고 수준의 플랫폼을 기반으로 구축되었습니다.

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환호하는 비즈니스맨

최상의 유연성

조정 가능한 단일 인프라 플랫폼에서 모든 워크로드를 실행하므로 하이브리드 클라우드 전반에서 컴퓨팅 및 스토리지 사용량을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 유연한 소비로 TCO를 절감하고 운영을 단순화하십시오. 또한 FlexPod을 사용하면 앱과 데이터가 항상 온프레미스 또는 클라우드 중에서 적절한 위치에 배치됩니다.

로봇

지능형 자동화

엔드 투 엔드 자동화 기능이 내장된 FlexPod XCS를 사용하면 일상적인 운영을 단순화하면서 구현 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 전체 스택 가시성을 통해 완전히 새로운 인사이트 세계를 열어줍니다. 또한 모든 애플리케이션을 실행하는 인프라의 라이프사이클 관리를 훨씬 더 간편하게 수행할 수 있습니다.

악수하는 두 사업가

전 세계적 신뢰

최신 혁신 기술을 활용하여 신속하게 가동 및 운영할 수 있는 200개 이상의 참조 아키텍처 포트폴리오를 비롯하여 전체 인프라에 대한 단일 공급업체 지원 서비스를 이용할 수 있습니다. 제어 환경 및 데이터 환경 전반에 걸쳐 완벽한 내장 보안 기능을 통해 앱의 상시 가동을 유지 관리하고 어려움 없이 확장할 수 있습니다.

다양한 비즈니스 이점

FlexPod 플랫폼은 새로운 차원의 운영 단순성, 유연성, 자동화를 통해 하이브리드 클라우드에서 데이터와 애플리케이션을 관리합니다.

서비스로서의 FlexPod

새로운 소비 모델을 통해 투자 위험을 최소화하고 클라우드와 같은 금융 및 탄력성의 이점을 얻으십시오.

클라우드로 더 빠르게 전환

코어와 에지의 경계를 벗어나 자동화, 최적화 및 관찰 가능성을 겸비한 하이브리드 클라우드로 이동하십시오.

간편한 인프라 구축 및 관리

에지, 코어, 클라우드 전반에 걸친 모든 FlexPod에서 일관된 관리 경험을 누릴 수 있습니다.

서비스 공급자를 위한 FlexPod

FlexPod를 사용하면 최종 고객에게 더 향상된 서비스를 제공할 수 있습니다.

주요 사용 사례

다양한 워크로드에 맞는 다양한 솔루션을 사용하여 구축을 단순화 및 가속합니다.

녹색 도형

SAP HANA

운영 중단 없이 SAP 환경을 더 빠르게 실현하십시오.

SAP용 FlexPod 살펴보기 arrow_forward

Oracle Database

가용성이 높은 Oracle 구축 환경을 제공하십시오.

FlexPod for Oracle 방문 arrow_forward

Microsoft SQL Server

비즈니스 애플리케이션의 가용성을 지속적으로 유지할 수 있습니다.

FlexPod for SQL Server 보기 arrow_forward

데이터를 활용하여 더 많은 인사이트를 얻고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

  • AI용 FlexPod 살펴보기 file_download

FlexPod VDI로 어디에서나 일할 수 있는 환경을 제공하십시오.

  • FlexPod for VDI 살펴보기 arrow_forward

의료진이 더 쉽게 접근할 수 있도록 IT를 단순화하십시오.

Red Hat OpenShift Container Platform으로 애플리케이션을 더 빠르게 실행하십시오.

  • 솔루션 개요 읽기 file_download

검증된 설계

FlexPod ® 참조 아키텍처에 포함된 구성요소, 구축 및 구성 세부 정보를 활용하면 신뢰할 수 있는 FlexPod 솔루션을 구축할 수 있습니다.

ONTAP 9.8, Cisco Intersight용 ONTAP 스토리지 커넥터 및 Cisco Intersight Managed Mode를 사용하는 FlexPod Datacenter

Cisco UCS X-Series 및 Cisco Intersight를 사용하는 FlexPod Datacenter 백서

FlexPod Express 기술 사양

FlexPod를 사용하여 Cisco Intersight Kubernetes Service에 NetApp Astra Trident CSI 플러그인 구축(WP)

Cisco UCSM, VMware vSphere 7.0 및 NetApp ONTAP 9를 사용하는 FlexPod용 엔드 투 엔드 NVMe(TR)

Cisco UCS X 시리즈, VMware 7.0 U2 및 NetApp ONTAP 9.9를 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 7.0 및 NetApp ONTAP 9.9를 실행하는 UCS 관리 모드에서 Cisco UCS 4.2(1)를 사용하는 FlexPod Datacenter

VXLAN Multi-Site Fabric을 사용하는 FlexPod MetroCluster IP(WP)

Cisco Intersight Managed Mode for FlexPod 구성: 기술 사전 공개(WP)

VMware vSphere 7.0, Cisco VXLAN Single-Site Fabric 및 NetApp ONTAP 9.7을 사용하는 FlexPod Datacenter 설계 가이드

VMware vSphere 7.0, Cisco UCS C125 M5 및 NetApp ONTAP 9.7을 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 7.0 및 NetApp ONTAP 9.7을 사용하는 FlexPod Datacenter

NetApp ONTAP 9.7, Cisco Intersight 및 VMware vSphere 6.7 U3를 사용하는 FlexPod Datacenter

NetApp ONTAP 9.6, Cisco UCS 4세대 및 VMware vSphere 6.7 U2를 사용하는 FlexPod Datacenter

FlexPod용 엔드 투 엔드 NVMe 소개(WP)

VMware vSphere 6.5 업데이트 1 및 NetApp AFF A-Series와 Cisco UCS Manager 3.2를 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.5 업데이트 1, NetApp AFF A-Series 및 Cisco UCS Manager 3.2를 사용하는 파이버 채널 스토리지가 탑재된 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.5 업데이트 1, NetApp AFF A-Series 및 Cisco UCS Manager 3.2를 사용하는 IP 기반 스토리지가 탑재된 FlexPod Datacenter

NetApp ONTAP 9.6, Cisco UCS 4세대 및 VMware vSphere 6.7U2를 사용하는 FlexPod Datacenter(CVD)

FlexPod 보안 및 랜섬웨어 모범 사례(TR)

VMware vSphere 6.7 U1, Cisco UCS 4세대 및 NetApp AFF A-Series를 사용하는 FlexPod Datacenter

FlexPod용 엔드 투 엔드 NVMe 소개(백서)

Cisco ACI Multi-Pod, NetApp MetroCluster IP 및 VMware vSphere 6.7을 사용하는 FlexPod Datacenter(CVD)

Microsoft Hyper-V Windows Server 2016을 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.5, NetApp AFF A-Series 및 파이버 채널을 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware 6.5 업데이트 1 및 Cisco ACI 3.1을 사용하는 FlexPod Datacenter

Microsoft Windows Hyper-V Server 2016 및 Cisco ACI 3.0을 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.5, NetApp AFF A-Series 및 IP 기반 스토리지를 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.0, HyTrust CloudControl 및 DataControl을 사용하는 FlexPod Datacenter FedRAMP Readiness

VMware vSphere 6.0 및 파이버 쉽게 접근 할 수있는 플랫폼 채널을 사용하는 FlexPod Datacenter

VMware vSphere 6.0U1을 사용하는 FlexPod Datacenter

Cisco ACI 및 VMware vSphere 6.0U1을 사용하는 FlexPod Datacenter

SolidFire All-Flash 어레이 애드온을 사용하는 FlexPod Datacenter

NetApp MetroCluster를 사용하는 FlexPod Datacenter

FlexPod Datacenter and Red Hat Enterprise Linux with Security Enhanced Linux

Cisco UCS Mini 및 NetApp AFF / FAS를 사용하는 FlexPod Express for VMware vSphere 7.0

NVA: Cisco UCS C-Series 및 NetApp AFF C190 Series를 사용하는 FlexPod Express NVA 구축 가이드

Cisco UCS C-Series, NetApp C190 및 vSphere를 사용하는 FlexPod Express(NVA)

VMware vSphere 6.7U1 및 NetApp AFF A220과 직접 연결 IP 기반 스토리지를 사용하는 FlexPod Express(NVA)

Microsoft Windows 2016 Hyper-V 및 FAS2600을 사용하는 FlexPod Express

Cisco UCS C-Series 및 NetApp FAS2600 시리즈를 사용하는 FlexPod Express

VMware vSphere 6.0U2, NetApp E-Series 및 Cisco UCS Mini를 사용하는 FlexPod Express


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