기업이 AI 도입을 가속화할수록 한 가지 과제가 지속적으로 걸림돌이 되고 있습니다: 규모에 맞는 데이터 접근성. AI 모델은 액세스할 수 있는 데이터만큼만 강력하지만, 여러 환경에서 대규모 데이터 세트를 복제, 스테이징 및 관리하면 비용, 지연 시간, 복잡성이 발생합니다.
통합을 통해 Azure 네이티브 쿠물로(ANQ) 와 함께 Azure AI 파운드리 및 Microsoft 패브릭 를 통해 조직은 이러한 장벽을 제거하여 AI 혁신을 위한 원활한 고성능 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
도전 과제: 데이터 중력이 AI 수요를 충족시키다
최신 AI 워크플로에는 다음이 필요합니다:
대규모 데이터 세트
높은 처리량 액세스
팀과 환경 전반의 실시간 협업
기존의 접근 방식은 데이터를 분석 플랫폼이나 AI 환경으로 복사하여 사일로를 만들고, 저장 비용을 증가시키며, 잠재적인 버전 충돌을 야기합니다. 이로 인해 혁신이 느려지고 데이터 충실도가 떨어집니다.
솔루션 AI를 위한 통합 데이터 파이프라인
Azure Native Qumulo는 Azure AI Foundry 및 Microsoft Fabric과 결합하여 다음과 같은 기능을 지원합니다 제로 카피 아키텍처 데이터는 그대로 유지하면서 AI 도구에 즉시 액세스할 수 있습니다.
조직은 데이터를 이동하는 대신 다음과 같이 할 수 있습니다:
원격 데이터 세트를 실시간으로 ANQ에 투사하기
Fabric 레이크하우스와 원활한 통합
중복이나 지연 없이 AI 모델에 피드 제공
이 접근 방식을 사용하면 복제 없이 데이터를 즉시 사용할 수 있고, 데이터를 보존하고 신뢰할 수 있는 단일 소스 조직 전체에 걸쳐 운영을 간소화하고 비용을 절감하는 동시에 최신 AI 워크로드에 필요한 성능을 제공할 수 있습니다.
작동 방식
통합 프로세스는 간단하며 기본 Azure 서비스를 활용하여 데이터, 분석 및 AI를 안전하게 연결합니다:
Azure 마켓플레이스를 통해 ANQ 클러스터 배포
Azure 방화벽, 정책 및 DNAT 규칙을 사용하여 보안 액세스 구성
구독 수준에서 Microsoft 패브릭 등록 및 프로비저닝
패브릭 작업 공간 및 레이크하우스 만들기
레이크하우스에 ANQ를 가리키는 S3 호환 바로 가기를 설정합니다
허브와 프로젝트로 Azure AI Foundry 설정하기
스토리지 URL을 사용하여 AI Foundry 내에서 직접 데이터 액세스 및 인덱싱
이러한 단계를 통해 ANQ에서 패브릭 및 AI 파운드리로 직접 파이프라인을 연결할 수 있으므로 AI 팀은 중복 없이 라이브 데이터세트로 작업할 수 있습니다.
주요 이점
1. 데이터 중복 제로
데이터는 Fabric과 AI Foundry가 액세스하는 동안 ANQ에 남아 있으므로 중복 복사본을 제거하고 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 고성능 데이터 액세스
ANQ는 엔터프라이즈급 처리량과 짧은 지연 시간을 제공하여 데이터가 원격으로 호스팅되는 경우에도 AI 모델이 대규모 데이터 세트에서 효율적으로 학습하고 추론할 수 있도록 지원합니다.
3. 간소화된 데이터 아키텍처
단일 통합 데이터 계층이 파편화된 파이프라인을 대체하여 운영의 복잡성을 줄여줍니다.
4. 인사이트 확보 시간 단축
AI 팀은 관리되는 프로덕션 데이터에 즉시 액세스하여 실험과 모델 개발을 가속화할 수 있습니다.
5. 엔터프라이즈급 보안
Azure 방화벽과 제어된 액세스 경로를 사용하면 데이터를 안전하게 유지하면서 서비스 전반에서 광범위하게 사용할 수 있습니다.
이것이 AI에 중요한 이유
AI의 성공은 다음에 달려 있습니다 데이터 근접성 및 접근성. 데이터를 AI로 옮기는 작업은 느리고 비용이 많이 듭니다. 안전하고 효율적으로 데이터에 AI를 도입하는 것이 미래입니다.
결합하여..
ANQ의 확장 가능한 고성능 파일 플랫폼
Microsoft 패브릭의 통합 분석 계층
Azure AI Foundry의 모델 개발 환경
...조직은 최신 AI 데이터 아키텍처 즉:
더 빠르게
비용 효율성 향상
운영 간소화
최종 생각
Azure Native Qumulo와 Azure AI Foundry 및 Microsoft Fabric의 통합은 기업이 AI 인프라에 접근하는 방식에 근본적인 변화를 의미합니다.
데이터 이동의 필요성을 없애고, 비용과 복잡성을 줄이며, 이미 보유하고 있는 데이터를 정확한 위치에 사용하여 AI 팀이 더 빠르게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
대규모로 AI를 운영하고자 하는 조직에게 이 아키텍처는 단순한 개선이 아니라 경쟁 우위를 제공합니다.