업계는 멀티클라우드와 오브젝트 스토리지 기반 AI 데이터 파이프라인, RAG와 벡터 DB, GPU 활용 극대화, AI 보안과 거버넌스를 중심으로 발전 중이며 F5는 이 구간의 네트워크와 보안을 최적화하는 역할을 강화하고 있습니다.
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크게는 학습, 추론, RAG 영역으로 구분할 수 있습니다.
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1) 멀티 클라우드 환경에서 F5와 MinIO는 TCP 최적화와 압축, HTTP2.0, GSLB 기반의 지능형 라우팅으로 클라우드 간 왕복 트래픽을 줄이고, 학습 존 인근에 캐시를 두어 반복적인 요청을 로컬에서 처리해서 데이터 이동 비용을 크게 절감시킬 수 있습니다. 2) AI 학습데이터 전송 시에는 F5의 애플리케이션 헬스체크와 세션 재시도, 장비 이중화, 동적 라우팅으로 장애 구간을 우회할 수 있습니다.
각 엔터프라이즈 환경마다 규모는 다르겠지만 일반적으로 운영환경 구축 시 - 최소 8 노드 - 노드당 8 드라이브 (NVME 기반 JBOD 구성) - EC 8:3 (Erasure Set 을 8대 기준으로 하고 데이터 5 : 패리티 3 ) 으로 권장드리고 있습니다.
LLM 학습/RAG를 위한 대용량 컨텐츠 전송과 서비스별 TCP 프로파일로 분리하고, 대용량에는 CUBIC과 같은 혼잡제어 알고리즘 및 윈도우 스케일링 기술 등으로 RTT 지연을 줄여 High IOPS를 보장할 수 있습니다
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저희는 SCAN툴과 중복이 아닙니다.
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변경되는 것은 없고 Chinguard는 런타임의 업테으트 하는것이 아니라 새로운 CVE 0 이미지가 들어오면 기존의 CI 프로세스를 자동적으로 시작하도록은 가능합니다
opensource base image의 CVE Zero가 왜중요한지를 공감하는것이 성숙도중의 하나일것 같습니다
Image path만 기존의 Repository에서 Chainguard로 변경하시면 됩니다. 원하시는 Repository가 있으면 거기에 주기적으로 넣어드릴 수 있습니다
네, 데이타를 가지고 있지는 않지만 찾아서 전달을 드리도록 하겠습니다