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NetApp artificial intelligence solutions
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

솔루션 기술

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이 솔루션은 다음 기술을 활용합니다.

  • AWS SageMaker 노트북. 개발자와 데이터 과학자에게 머신 러닝 기능을 제공하여 고품질 ML 모델을 효율적으로 만들고, 학습시키고, 배포할 수 있도록 지원합니다.

  • * NetApp BlueXP.* 온프레미스뿐 아니라 AWS, Azure, Google Cloud에서도 스토리지를 검색, 배포, 운영할 수 있습니다. 데이터 손실, 사이버 위협, 계획되지 않은 중단으로부터 데이터를 보호하고 데이터 저장소와 인프라를 최적화합니다.

  • * NetApp Cloud Volumes ONTAP.* AWS, Azure, Google Cloud에서 NFS, SMB/CIFS, iSCSI, S3 프로토콜을 갖춘 엔터프라이즈급 스토리지 볼륨을 제공하여 사용자가 클라우드에서 데이터에 액세스하고 관리할 수 있는 유연성을 높여줍니다.

BlueXP 에서 생성된 NetApp Cloud Volumes ONTAP ML 데이터를 저장합니다.

다음 그림은 솔루션의 기술적 구성 요소를 보여줍니다.

이 그림은 솔루션의 기술적 구성 요소를 보여줍니다.

사용 사례 요약

NFS와 S3의 이중 프로토콜 액세스에 대한 잠재적 사용 사례로는 머신 러닝과 데이터 과학 분야가 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학자 팀이 AWS SageMaker를 사용하여 머신 러닝 프로젝트를 진행하는 경우, NFS 형식으로 저장된 데이터에 액세스해야 합니다. 하지만 다른 팀원과 협업하거나 S3를 사용하는 다른 애플리케이션과 통합하기 위해 S3 버킷을 통해 데이터에 액세스하고 공유해야 할 수도 있습니다.

NetApp Cloud Volumes ONTAP 활용함으로써 팀은 데이터를 단일 위치에 저장하고 NFS와 S3 프로토콜을 모두 사용하여 액세스할 수 있습니다. 데이터 과학자는 AWS SageMaker에서 직접 NFS 형식의 데이터에 액세스할 수 있으며, 다른 팀원이나 애플리케이션은 S3 버킷을 통해 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

이러한 접근 방식을 사용하면 추가 소프트웨어나 서로 다른 저장 솔루션 간의 데이터 마이그레이션이 필요 없이 쉽고 효율적으로 데이터에 액세스하고 공유할 수 있습니다. 또한 팀원 간의 워크플로와 협업이 간소화되어 머신 러닝 모델을 더 빠르고 효과적으로 개발할 수 있습니다.