파트너 콘텐츠 Huawei Cloud는 MWC24 바르셀로나에서 Huawei Cloud Summit, 제품 및 솔루션 출시, CNEC(Cloud Native Elite Club) 세미나를 포함하여 "모든 것을 서비스로 지능화"하기 위한 일련의 이벤트를 주최했습니다.

이번 행사는 인공지능(AI) 혁신의 온상인 화웨이 인프라를 선보이기 위해 마련됐으며, 다양한 업계의 임원과 전문가들이 AI를 데이터베이스, 빅데이터, 미디어 서비스와 결합하는 획기적인 가능성과 전체적인 영향에 대해 고민하고 있다. 그리고 컴퓨팅 아키텍처.

Huawei Cloud는 세 가지 이벤트 모두에서 GaussDB를 선보였습니다. Cloud Summit에서 Huawei Cloud의 CTO인 Bruno Zhang은 금융, 통신 및 정부 부문에서 일반적으로 사용되는 GaussDB 분산 관계형 데이터베이스를 소개했습니다. Zhang 씨는 “강력한 데이터베이스는 지능형 디지털 업그레이드를 지원하는 견고한 데이터 기반입니다.”라고 강조했습니다.

GaussDB는 AI 기능을 데이터베이스 마이그레이션, 배포 및 유지 관리에 적용함으로써 AI 애플리케이션을 위한 데이터 처리를 더욱 효율적으로 만든다고 화웨이는 말했습니다.

2023년에 도입된 최신 데이터베이스 반복은 4시간 서비스 가용성, 과부하 시 일관된 고성능, 높은 동시성 시나리오에서의 안정성을 자랑합니다. 또한 CC EALXNUMX+ 인증을 안전한 소스 코드 및 엔드투엔드 암호화 수단과 결합합니다.

Huawei Central Software Institute의 데이터베이스 연구소 소장인 Nikos Ntarmos 박사는 Huawei의 20년 이상의 데이터베이스 경험을 바탕으로 설립된 GaussDB가 데이터베이스 지능 및 자동화에 대한 고객의 높은 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 한다고 강조했습니다.

Ntarmos 박사는 이러한 노력이 데이터베이스 컨설팅, 개발, 운영 및 유지 관리(O&M)를 포괄하는 데이터 파이프라인의 주요 단계에서 "자율 구동" 기능을 강화하는 것을 수반한다고 덧붙였습니다. 컨설팅 단계에서 GaussDB는 솔루션 설계 효율성을 향상시키기 위해 크고 작은 모델을 연결하여 자동으로 상위 수준 설계(HLD)를 생성할 수 있습니다. 그는 이러한 이점으로 인해 솔루션 설계 기간이 약 2주에서 약 2일로 단축될 수 있다고 추정했습니다.

개발 단계에서 GaussDB는 자연어-SQL 및 SQL-SQL 기능을 통해 SQL 문을 직접 생성하고 잘못된 SQL 문에 대한 자동 식별 및 개선 제안을 제공합니다. O&M 단계에서 GaussDB는 결함이 있는 SQL 문에 대한 처리 제안을 제공하는 동시에 검사, 보고서 생성 및 오류 구분을 자동화합니다.

Ntarmos 박사는 데이터베이스가 널리 사용되는 상용 데이터베이스에서 사용되는 공통 구문과 호환되므로 수동 개입 및 마이그레이션 비용을 최소화하는 마이그레이션 솔루션이라고 설명했습니다. GaussDB는 중국의 주요 은행, 합자 은행, 보험 증권 회사는 물론 브라질과 태국의 주요 Huawei Cloud 고객의 핵심 시스템에 채택되었습니다.

화웨이 클라우드는 AI를 핵심 전략으로 집중

Huawei Cloud 글로벌 마케팅 및 판매 서비스 사장 Jacqueline Shi는 거의 모든 것을 재편할 수 있는 AI의 강력한 잠재력을 높이 평가했습니다. Shi 씨는 "Huawei Cloud에서는 AI가 핵심 전략입니다."라고 말했습니다. “AI 컴퓨팅 파워 솔루션, Pangu 모델 등 포괄적인 AI 솔루션을 우리와 함께 얻을 수 있습니다. Huawei Cloud는 가장 빠르게 성장하는 클라우드 제공업체 중 하나입니다. 우리는 고객에게 첨단 기술, 최고의 현지 서비스, 더 많은 더 나은 선택을 제공할 수 있기를 바랍니다.”

Zhang 씨는 “우리는 기초 모델과 생성 AI를 통해 새로운 수준의 지능을 목격하고 있습니다.”라고 말했습니다. “2026년까지 80% 이상의 기업이 AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)를 프로덕션에 활용하여 설계 및 개발 작업의 70%를 혁신할 것으로 예상됩니다. 2028년에는 소프트웨어 엔지니어의 75%가 AI 보조원을 갖게 될 것입니다. 이는 10년 초 2023%에 불과했던 수치보다 증가한 수치입니다.”

Huawei Cloud의 최고 제품 책임자인 William Fang은 “고객은 협력적인 이기종 컴퓨팅 아키텍처, 최고의 성능을 갖춘 클라우드 기반 컴퓨팅, 대용량 데이터 스토리지, 보안 규정 준수, 린 거버넌스 및 유연한 배포를 원합니다.”라고 덧붙였습니다. “AI와 클라우드를 통합해야만 지능의 발전이 가능합니다.”

고객이 AI 여정을 가속화할 수 있도록 Fang 씨는 Huawei Cloud 인프라 개발의 주요 성공 요인으로 대규모 언어 모델, 빅 데이터 및 컴퓨팅 능력을 강조했습니다.

무엇보다도 기존 애플리케이션에 대한 생산, 서비스 패러다임 및 비즈니스 모델이 재정의되고 있음에도 불구하고 AI의 방대한 잠재력과 구현을 비즈니스 목표에 맞추는 동시에 인텔리전스를 가속화하려면 체계적인 혁신이 필요합니다.

이를 위해 장 대표는 두 가지 전략을 제안했다. “클라우드용 AI는 AI와 기반 모델을 사용하여 경험을 향상시킵니다.”라고 그는 말했습니다. “그들은 소프트웨어 개발, 디지털 콘텐츠 제작 등을 포함한 업계 애플리케이션과 자체 클라우드 서비스를 재편하고 있습니다. AI용 클라우드는 AI 채택을 원활하고 효율적으로 만듭니다. 아키텍처 혁신, AI 기반 스토리지, 데이터-AI 융합을 통해 이전과는 전혀 다른 방식으로 AI를 훈련하고 사용할 수 있습니다.”

Huawei Cloud의 체계적인 혁신과 산업 사례에는 시스템 아키텍처, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 빅 데이터 등의 기술 개발은 물론 자동차, 날씨, 가상 인간, R&D 등을 위한 Pangu 모델도 포함됩니다.

체계적인 AI-비즈니스 연계

Zhang 씨는 AI 추진을 위한 클라우드를 설명하면서 “기초 모델과 해당 애플리케이션은 현재까지 가장 복잡한 소프트웨어 및 하드웨어 시스템입니다. 예를 들어 우리는 컴퓨팅 분야에서 새로운 과제를 발견했습니다. 그렇기 때문에 우리는 CPU 중심 아키텍처에서 다양한 컴퓨팅 리소스가 동일하게 작동하는 이기종 P2P 클라우드 아키텍처로 전환할 것입니다.”

Zhang은 클라우드 서비스가 기초 모델에 필요한 대규모 규모, 안정적이고 강력한 AI 컴퓨팅을 달성하는 열쇠라고 덧붙였습니다. 이러한 계산은 무어의 법칙을 훨씬 능가합니다. Huawei Cloud는 분산형 QingTian 아키텍처, AI 기반 스토리지, 엔드투엔드 보안 및 데이터-AI 융합을 통해 통신업체가 지능형 클라우드 인프라를 구축할 수 있도록 지원해 왔습니다.

QingTian 아키텍처는 P2P 풀 메시 컴퓨팅을 활성화하여 대규모 AI 컴퓨팅 클러스터의 진행을 제한하는 병목 현상을 제거합니다. 고속 상호 연결 버스는 통신, 리소스 관리 및 기능 호출을 최적의 컴퓨팅 인프라에 원활하게 통합합니다.

Zhang 씨는 “우리는 중국 본토에 30개의 주요 AI 컴퓨팅 센터와 XNUMX개 이상의 하위 센터를 배치했습니다.”라고 말했습니다. “그들은 XNUMX조 매개변수 모델을 지원하기 위해 하이퍼스케일 클러스터를 실행합니다. 곧 우리의 AI 클라우드 서비스가 홍콩 지역에 출시되어 글로벌 고객에게 서비스를 제공할 것입니다.”

또한 AI 기반 스토리지는 데이터 집약적인 훈련 모델을 지원합니다. 세 가지 접근 방식에는 220TB의 초대형 대역폭과 마이크로초까지의 초저 지연 시간으로 페타바이트 단위의 매개변수를 저장하는 EMS(확장 메모리 사양) 메모리 서비스가 포함됩니다. 이는 높은 처리량과 초당 수천만 입력/출력 작업의 동시성을 위한 캐시 서비스인 Scalable File Service Turbo와 교육 및 추론 데이터를 비용 효율적으로 저장하는 개체 스토리지 서비스 지식 레이크로 보완됩니다.

Huawei Cloud의 엔드투엔드 보안은 업계 고객의 모델 런타임 환경, 교육 데이터, 모델 자체, 생성된 콘텐츠 및 애플리케이션을 보호합니다.

기초 모델은 데이터, 데이터베이스를 기반으로 발전합니다.

기초 모델의 확산으로 인해 모델 교육 및 추론을 지원하기 위해 보다 효율적인 방식으로 고품질 데이터를 제공해야 할 필요성도 필요해졌습니다.

Zhang 씨는 “우리는 통합 데이터 리소스 및 메타데이터 기술인 LakeFormation을 사용하여 여러 데이터 레이크 또는 웨어하우스에서 논리적 데이터 레이크를 구축합니다.”라고 말했습니다. “이는 데이터 마이그레이션 없이 하나의 데이터 사본을 여러 데이터 분석 엔진과 AI 엔진에서 공유할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 AI4Data 엔진은 데이터 통합, 개발, 품질 및 자산 관리에 이르는 전체 데이터 거버넌스 프로세스를 더욱 지능적으로 만듭니다.”

서밋에서 화웨이 클라우드는 AI 중심 혁신과 가상 인간 모델을 포함한 Pangu 모델에 대한 광범위한 업계 전문성이 어떻게 많은 산업을 재편하고 있는 AI 지원 인프라에 기여했는지 설명했습니다.

Pangu 모델은 산업 지식과 LLM(대형 언어 모델) 기능을 결합하여 산업, 기업 또는 개인 사용자가 작업을 보다 효율적이고 쉽게 만들 수 있는 전문가 보조자를 생성합니다.

ChatGPT와 같은 LLM과 달리 Huawei Cloud의 Pangu Models 3.0은 0계층 분리 아키텍처를 특징으로 합니다. L1 계층은 산업별 애플리케이션을 구동하기 위한 일반적인 기술을 제공하는 2가지 기본 모델로 구성됩니다. LXNUMX에는 산업 데이터를 사용하여 훈련된 산업별 모델이 포함되어 있고, LXNUMX는 특정 산업 시나리오 및 작업에 대한 모델을 제공합니다.

Zhang 씨는 Pangu 통신 모델을 통해 통신업체가 몇 분 만에 네트워크 오류의 최대 90%를 자동으로 해결하는 데 도움이 되었고, Pangu R&D 모델을 통해 개발자는 단 한 번의 프롬프트로 코드를 생성하고 단 한 번의 클릭으로 사례를 테스트할 수 있었던 사례를 인용했습니다. 일기예보에서도 판구는 단일 서버에서 10일 동안 태풍의 경로를 보다 정확하고 10초 이내에 예측하는 데에도 사용됐다고 덧붙였다.

놀랍게도 Pangu 가상 인간 모델은 고객 서비스 및 라이브 스트리밍에서 95%의 립싱크 정확도를 자랑합니다. 가상인간은 전자상거래, 뉴스 방송, 교육 및 훈련 등의 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

자동차 산업에서 Pangu는 모든 종류의 복잡한 운전 장면에 대한 코너 케이스를 자동으로 생성하여 자율 주행 모델이 새로운 장면을 학습하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 더 많은 모델이 파이프라인에 있습니다. Pangu 모델 및 관련 클라우드 서비스는 공용 클라우드, 전용 영역 또는 하이브리드 클라우드에서 신뢰할 수 있는 보안 및 규정 준수를 통해 배포될 수 있습니다.

이번 정상회담에서의 발표를 통해 Shi 씨는 클라우드 서비스와 새로운 비즈니스의 개방형 생태계를 제공하려는 Huawei Cloud의 계획을 강조했습니다. 회사는 고객 및 파트너와 협력하여 수직 산업을 위한 시나리오 기반 솔루션을 만드는 동시에 간편한 액세스와 고성능을 위해 Huawei Cloud의 인프라인 KooVerse를 전 세계적으로 계속 확장하고 있습니다.

이 글은 화웨이에서 작성되었습니다.

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• 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/08/meeting_customer_requirements_for_database/