네. 고객의 실수에 의한 보안사고를 막아주기 위해 Cloud Guard, Maximum Security Zone, Data Safe등을 제공하고 있습니다.
광범위한 질문으로 보입니다. 우선, 오라클이 제공해 드리는 보안솔루션은 Best Practice를 통한 보안정책을 제공해 드리기 때문에 우선적으로 기본 보안 정책을 적용하시고, 후에 고객의 환경에 맞도록 수정하실 수 있습니다.
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전체 업무 효율화에 대한 목표시간을 두고 전행적으로 추진 중에 있습니다.
관련된 기사입니다. https://www.ajunews.com/view/20200615074725311
기존 유통 및 전자상거래도 고객분석, 상품분석, 추천서비스 등의 다양한 분야에 인공지능 알고리즘은 적용되어 왔었습니다.
다양한 RPA사례를 보유하고 있습니다. 주로 내부 업무 효율화 측면입니다.
OTAC 기술을 적용하기 위해서 클라이언트에는 다이나믹 인증코드 생성모듈이 필요하며 인증코드 수신부(인증서버)에는 코드를 해석할 수 있는 모듈이 필요합니다. 클라이언트는 최초 1회 등록(register)하고 이후에는 서버 또는 네트워크 연결없이 클라이언트 측에서 생성되는 다이나믹 인증코드만으로 인증/식별이 가능합니다. 답변이 늦었습니다. ^^;;
고객 경험을 개선할 수 있는 Conversational AI 부분에 집중하고 있습니다.
내부 데이터 및 외부 데이터 수집이 현재도 진행 중입니다. 특히 외부 데이터 관련 수집 방안은 수집 대상 및 대상 데이터 항목에 대해서 지속적으로 보완되고 있습니다.
안녕하세요. 센스톤은 테크기반 스타트업으로써 새로운 기술을 다양한 산업에 빠르고 민첩하게 접목하는 비즈니스를 만들어가고 있습니다. 그 방향에서 언급하신 업체들과 경쟁상태에 놓일 수는 있으나 센스톤만이 가진 독보적인 기술력과 강점을 살려서 최대한 경쟁 우위를 확보하려고 합니다. 그리고 센스톤은 국내에서 안정적인 매출을 확보와 동시에 글로벌 인증 시장에 진출하여 또다른 기회를 발견하고 있습니다. 금융권 보안은 우선 FIDO인증에서 다시 사설인증으로 넘어가는 중으로 저희 역시 준비하고 있습니다. 현재 타겟포인트는 국내 포스트공인인증서와 글로벌 포스트코로나 시대를 겨낭해 인증에 대한 시각으로 사업을 만들고 있습니다. 답변이 늦었습니다. ^^;;
이슈에 대해 말씀 드렸던 내용이라고 보실수 있을 것 같아요. 아무래도 전문 개발자가 아닌 일반 사용자가 사용함으로써 생기는 사용오류, 잘못된 데이터사용 및 생산 등의 문제가 있을 것 같아요 그리고 많은 플랫폼들이 만들어져 나오다 보니 충분히 검증되지 않은 제품들도 있죠. 또한 사용자관점에서 필요한 기능을 제공하는지 사용하고자 하는 환경에 적합한지에 대한 고민도 필요할 것으로 보입니다. 플랫폼사용을 검토하신다면 사전이 이런 것을 검토해 보실 필요가 있을 것 같아요
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서브스크립션과 라이센스 병행 방향은 저희 SA쪽이나 영업쪽에서 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다. [email protected]으로 연락 주시면 내부 연결 드리도록 하겠습니다.
안녕하세요, 좋은 질문 감사합니다. 가장 중요한 도입기준은 오픈소스를 도입하려는 프로젝트가 무엇인가에 따라 달라질듯합니다. 오픈소스에 대한 유지보수, 기술지원의 경우, 상용 기술지원 서비스를 제공하는 전문기업으로부터 기술지원을 받으시거나, 내부 개발자의 역량이 있다면 커뮤니티를 통한 기술지원 등의 방식을 선택하셔야 하는데, 이는 프로젝트의 규모, 서비스에 대한 무결성 등이 먼저 고려 되셔야 할거 같습니다.
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절대 전송량이 큰 문제를 해결할 수 있는 방법은 없지만, 중복 전송을 최대한 막는 방법들이 있습니다. 예를 들면, 여러 대의 노드들이 공통 데이터를 사용하여 분산 훈련을 수행하는 경우 단일 데이터레이크를 사용하고, 연산 노드들을 최대한 레이크와 직결하는 등의 방법입니다. 자주 억세스하는 데이터는 노드별로 자동 캐시등을 적용하도록 구성하는 것을 권장합니다. 데이터 전송 비용 자체는 갈수록 저렴해지는 추세이고, 퍼블릭 클라우드를 쓰는 경우 및 데이터 변동이 적은 경우 네트워크를 거치지 않는 데이터 전송 (예를 들어 AWS Data Import 서비스와 같이 하드디스크를 택배로 부치는 서비스 등의) 방법을 이용하시는 방법이 있습니다.
답변 주셔서 고맙습니다. AWS Data Import 같이 네트워크를 거치지 않는 데이터 전송 방법에 대해 전에도 들어본 적이 있지만 이 부분에 대해서는 진지하게 생각해보지 않았습니다. 다시 한번 잘 생각해보겠습니다.
일당 누적 데이터사이즈가 테라 단위라면 네트워크로 전송하는 비용이 물리 전송 비용보다 훨씬 저렴할 것입니다. 만약 이미 IDC에 자원이 있다면 퍼블릭 클라우드들마다 전용회선 구축 상품등이 있으므로 알아보시면 도움이 될 듯 합니다.
[질문] Backend.ai를 on-premise 시스템으로 이용할 수 있는 것처럼 설명하는 자료를 방금 인터넷에서 찾았는데요. Backend.ai를 on-premise 시스템으로 이용할 수도 있나요? 지금은 <발표자에게 문의하기>를 이용할 수 없는 것 같아서 여기에 질문 남깁니다.
같은 질문인 것 같아 위의 질문의 답변으로 갈음하겠습니다~
같은 질문인 것 맞습니다. 답변 주셔서 고맙습니다.
저희의 경우, 플랫폼 관리는 최대한 자동화하는 방향이 맞다고 생각합니다. 그런데 MLOps의 경우, 플랫폼 관리의 상당수는 연구자/ 개발자들에 대한 자원 할당입니다. 이러한 부분들은 실질적으로 작업을 하는 개발 조직에서 담당하는것이 유리하고, 기타 메인테넌스 등은 조직이 큰 경우 Ops를 따로 두는 것이 유리할 것으로 보입니다. Backend.AI 의 그룹 기능을 이용하여, 자원 분배 권한을 각 그룹의 어드민들에게 주고, 그룹간 자원 분배는 전체 어드민이 담당하는 계층 구조 도입도 생각해 볼 수 있겠습니다.