데이터의 잠재력 활용: IBM Storage 기술을 통한 AI 기반 인사이트 확보
AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 고급 분석은 방대한 글로벌 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있는 새로운 애플리케이션의 개발을 주도하며 비즈니스에 혁신을 불러일으키고 있습니다.
그러나 이러한 새로운 기능을 효과적으로 활용하려면 강력하고 적응력이 뛰어난 스토리지 인프라가 필요합니다. 기존 엔터프라이즈 워크로드의 대부분은 데이터베이스 분야의 정형 데이터에서 작동하지만, AI 및 분석 워크로드는 파일 기반 애플리케이션과 비정형 데이터에서 작동하는 경우가 많습니다. 조직은 분산된 파일 및 개체 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 전문화된 스토리지 솔루션이 필요합니다.
이 전자책을 다운로드하여 데이터 및 AI용 IBM Storage를 사용하는 최신 정보 아키텍처로 AI로의 여정을 가속화하세요.
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그러나 이러한 새로운 기능을 효과적으로 활용하려면 강력하고 적응력이 뛰어난 스토리지 인프라가 필요합니다. 기존 엔터프라이즈 워크로드의 대부분은 데이터베이스 분야의 정형 데이터에서 작동하지만, AI 및 분석 워크로드는 파일 기반 애플리케이션과 비정형 데이터에서 작동하는 경우가 많습니다. 조직은 분산된 파일 및 개체 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 전문화된 스토리지 솔루션이 필요합니다.이 전자책을 다운로드하여 데이터 및 AI용 IBM Storage를 사용하는 최신 정보 아키텍처로 AI로의 여정을 가속화하세요.