“기계가 생각을 할 수 있을까?”라는 간단한 질문에서 인공지능(Artificial Intelligence)의 연구가 시작된 지 반세기가 흘렀습니다.
우리가 실 생활에서 많이 활용하는, 예를 들어 운전 중 음성을 통해 메세지를 보내거나 음악을 듣던 중에 스피커를 통해 음식을 주문하는 일 등이 모두 간단한 질문에서 시작되어 누구나 쉽게 활용하는 기술로 발전되었습니다.
기계가 인간의 의도를 보다 정확히 인식하고 판단하기 위한 이러한 인공지능 기술은 수많은 다양한 데이터를 필요로 하고 이를 기반으로 점점 더 똑똑해 지고 있다고 볼 수 있습니다. 예를 들어 자율주행자동차가 목적지에 안전하게 도착하기 위해서는 교통 상황에 따라 빠른 길을 안내하기 위한 교통데이터, 도로 상태를 파악하기 위한 지도데이터, 주행 중 사람 및 신호를 인지하고 판단하여 사고를 방지하기 위한 이미지 데이터, 차량 간의 추돌방지를 위한 센서데이터 등이 필요합니다.
“기계가 생각할 수 있을까?”의 답은 “수 많은 다양한 데이터가 있고, 이를 빠르고 정교하게 분석하기 위한 고성능 처리능력을 갖추면 가능합니다.”일 것입니다.
즉, 인공지능을 위한 데이터 플랫폼은
- 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있는 유연성 (Flexibility)
- 급격한 데이터 증가에 대처할 수 있는 확장성 (Scalability)
- 빠른 데이터 분석을 위한 처리능력 (High Performance)
을 모두 만족해야 합니다.
퓨어스토리지가 제공하고 있는 인공지능을 위한 데이터 플랫폼인 플래시블레이드(FLASHBLADE)는
- 정형, 비정형, 반정형 등의 다양한 형태의 데이터를 모두 수용 할 수 있는 인터페이스를 제공 합니다. 이를 통해서 인공지능을 위한 수많은 어플리케이션들이 필요한 데이터에 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 유연한 환경을 구성할 수 있습니다.
- 정교한 분석을 위해서는 데이터가 증가함에 따라서 이를 수용하기 위한 공간을 빠르게 확장할 수 있어야 합니다. 수평적 용량확장(Scale-Out) 과 수직적 용량확장(Scale-UP)을 통해 보다 정교한 인공지능 분석 수행에 필수적인 대용량 데이터 저장이 가능합니다.
- 수평적 성능확장(Scale-Out)및 수직적 성능확장(Scale-Up)을 통해 고성능의 대용량 데이터 처리능력을 제공합니다. 선형적인 성능확보를 기반으로 다양한 어플리케이션의 동시 실행이 가능하므로 빠른 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
이렇듯 앞서 언급한 “기계가 생각할 수 있을까?”의 최종적인 답은
“퓨어스토리지 플래시블레이드를 활용하면 다양한 데이터를 빠르고 정확하게 분석하는 것을 통해 정교한 인공지능 구현이 가능합니다.” 입니다.
