AI 및 GenAI 애플리케이션의 가속화 및 보안

조직은 급증하는 AI 워크로드와 GenAI 사용량 및 그 특정 특성을 처리할 준비가 되어 있나요?

AI 워크로드와 GenAI에는 다음과 같은 특정 특성이 있습니다.

조직은 AI 모델을 구축, 학습, 배포 및 사용하여 비즈니스를 혁신합니다. GenAI 애플리케이션, AI 워크로드 및 학습 데이터는 여러 클라우드, 데이터 센터 및 엔터프라이즈 네트워크 에지에 분산되어 있는 경우가 많습니다. Gen AI 및 AI 워크로드는 분산된 특성 외에도 조직의 네트워크에 엄청난 부하를 가할 수 있는 고유한 특성을 가지고 있으며 네트워크의 불리한 조건에 매우 민감합니다.

AI 워크로드 가속화: 성능, 보안 및 관찰

데이터 수집 및 전처리
모델 학습 및 추론
모델 평가 및 검증
제너레이티브 모델링
모델 배포
피드백 및 모델 재교육
모델 최적화: 하이퍼파라미터 튜닝

AI 워크로드 특성

데이터 집약적
고도의 반복성
컴퓨팅 집약적
지연 시간 민감
효율적인 확장성
리소스 다양성

인터넷과 사일로화된 도구에 의존하지 않는 이유는 무엇일까요?

인터넷을 통해 AI 워크로드 및 GenAI 애플리케이션에 연결하면 예측할 수 없는 성능과 열악한 사용자 환경을 초래합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터 전송이 필요하므로 결과적으로 엄청난 대역폭을 필요로 합니다. 이러한 데이터를 전송해야 하는 부담은 네트워크에 있으며, 네트워크 용량이 부족하거나 불안정하면 비즈니스의 핵심 기능에 해를 끼칠 수 있습니다. 다양한 네트워크 보안 리소스와 GenAI 클라이언트의 데이터와 로그를 상호 연관시키면 보기가 제한되고 운영 오버헤드가 발생합니다.

아리아카의 차이점

현재 아리아카의 솔루션은 퍼블릭, 프라이빗 LLM 및 멀티 클라우드 GPU 팜을 글로벌 결정론적 프라이빗 코어 네트워크와 통합하는 AI 및 GenAI 가속화를 제공합니다. 네트워크 레이어에서 운영하면서 ANAP, VPN 클라이언트, 프록시 또는 클라우드 커넥터 등 여러 소스에서 모든 것을 보고 데이터를 집계할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 네트워크 가시성을 통해 AI 기반 통합 가시성과 더 나은 AI 보안 결과를 제공할 수 있습니다.

고객이 아리아카를 선택하는 이유

단일 창 대시보드로 통합된 가시성 제공