AI 기반 OCR의 기업 내 활용 및 구축
본 원고는 최근 기업들이 AI를 업무에 도입하는 흐름에서 기업들의 OCR 도입 배경과 기존 Rule기반의 OCR과 AI기반 OCR의 차이점을 문자 인식 항목관점에서 설명한다. 이후 AI OCR을 기업에서 구축하기 위한 On-Premise 구축절차를 설명하고, 이를 기반으로한 AI OCR을 도입 및 구축한 기업에서의 사례를 … 더 보기
[월:] 2024년 09월
기업의 전산실 환경에서 클라우드 네이티브 환경 전환 전략
클라우드 네이티브 환경이 대중화되었지만, 아직도 많은 기업에서 조직 문화와 기술저항 등으로 인해 전산실 환경에서 클라우드 환경의 전환이 지연되고 있다. Rehosting, Replaforming, Rewriting과 같은 클라우드 네이티브 전환 전략을 단계적으로 수립하여 서비스 중요도에 따라 클라우드 네이티브를 전환 할 수 있을 것이다. 본 … 더 보기
하이퍼스케일 데이터센터 구축/운영 트렌드
데이터센터는 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 신기술 확대로 인한 대용량의 데이터를 관리하는 데 필수적인 인프라로 꼽힌다. 세계적으로 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글 등 글로벌 클라우드 기업 주도로 대규모의 하이퍼스케일 데이터센터가 크게 확산되고 있다. 그래서 기존의 기업고객의 저전력 장비를 유치하던 데이터센터의 구축 및 … 더 보기
클라우드 네이티브 도입 전략 및 활용 시 고려사항
주요 기업에서 클라우드 도입한 지도 꽤 오랜 시간이 흐른 것 같다. 주요 기업들은 이제 클라우드를 넘어 클라우드 네이티브를 기업 비즈니스를 위한 주요 기술 전략으로 선택을 하고 있다. 기업에서는 더 이상 클라우드의 도입을 미룰 수 없는 현실에 직면했으며 단순 인프라 기반의 … 더 보기
Databricks Data Science and ML Workload
1. Databricks와 Lakehouse Platform 2. Databricks Delta Lake 3. Databricks Unity Catalog 4. Databricks Data Engineering Workload 5. Databricks Data Warehousing Workload 6. Databricks Data Science and ML Workload Databricks의 마지막 소개 세션입니다. 오늘은 Data science와 machine learning에 대해서 소개하고자 … 더 보기
Databricks Data Warehousing Workload
1. Databricks와 Lakehouse Platform 2. Databricks Delta Lake 3. Databricks Unity Catalog 4. Databricks Data Engineering Workload 5. Databricks Data Warehousing Workload 6. Databricks Data Science and ML Workload 오늘은 Databricks 다섯 번째 시간으로 Databricks Data warehouse에 대해서 알아보겠습니다. Data … 더 보기