AI시대의 소프트웨어 아키텍처

AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)는 사용자에게 논리적으로 격리된 네트워크 환경을 제공합니다. 이 환경을 통해 AWS 클라우드 리소스 간의 네트워크를 설정하고 관리할 수 있습니다. VPC의 개념은 클라우드 네트워크의 기본 요소 중 하나로, Microsoft Azure와 Google Cloud Platform(GCP)에서도 유사하게 제공됩니다. 구체적인 설명을 AWS VPC를 중심으로 하고, Azure 및 GCP의 유사한 기능과 차이점을 소개하겠습니다.  1. AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)AWS VPC는 가상 네트워크를 생성하여 사용자가 직접 네트워크 설정을 관리할 수 있게 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: 1) 서브넷 구성:  - VPC 내부에서 여러..

이 내용은 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)의 가상화, 컨테이너화, 서버리스 기술을 비교 분석한 것입니다. 각 제공자는 다양한 성능, 확장성, 보안 요구 사항에 맞춰 최적화된 기술 스택을 활용하고 있습니다.  1. 가상화 기술AWS는 Xen과 KVM을 기반으로 한 가상화 기술을 사용하며, Nitro 시스템을 통해 보안과 성능을 개선합니다. Microsoft Azure는 Hyper-V를 사용해 윈도우 환경과의 호환성을 높이며 가속화된 네트워킹 기능을 제공합니다. Google Cloud는 KVM과 gVisor를 결합하여 애플리케이션의 추가 격리 및 보안을 강화합니다.  2. 컨테이너화 기술AWS는 Amazon EK..

아래는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud에서 제공하는 웹 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버, 빅데이터 처리 및 분석, 머신러닝 및 AI 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅 분야에서 각각 추천되는 인스턴스들을 비교한 자료입니다.  1.    분야별 인스턴스 비교 (위 테이블 사양 기반으로 설명함) 1) 웹 애플리케이션 서버- AWS: t3.medium은 중소형 웹 애플리케이션 서버에 적합하며, 저비용으로 자동 확장을 지원합니다.- Azure: D2s_v3는 더 큰 RAM을 제공하며, Azure 환경에서 다양한 애플리케이션에 적합합니다.- Google Cloud: e2-medium은 가성비가 뛰어나며, 중소형 웹 앱과 가벼운 애플리케이션에 적합합니다. 2) 데이터베이스 서버- AWS:..

고령자 AI 안심서비스를 제공하기 위한 모델 훈련에는 다양한 센서 데이터를 분석하고, 비정상적인 활동을 감지하며, 실시간으로 경고를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 서비스는 일반적으로 딥러닝 기반의 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여 고령자의 안전 상태를 모니터링합니다. 이를 위해 적정한 FLOPS 성능과 AWS 인스턴스 선택이 필요합니다. I.      적정 인스턴스 선택 Process 1. 적정 FLOPS 산정고령자 AI 안심서비스를 위한 AI 모델 훈련에서 필요한 FLOPS는 모델 복잡성과 처리해야 하는 데이터의 양에 따라 다릅니다. 일반적인 예측 모델이나 비전 모델의 경우 중소 규모의 작업에서는 10-20 TFLOPS 정도가 적합할 수 있으며, 대규모 데이터 또는..