카카오 클라우드 소식
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<뉴스> if kakao 2024 - 카카오클라우드의 금융 클라우드 핵심 기술력 공개
카카오클라우드가 if kakao 2024 개발자 컨퍼런스에서 'AI Finance Tech'를 주제로 금융 분야의 클라우드 기술을 소개했습니다. 카카오클라우드의 이어형 최고기술책임자(CTO)는 이 자리에서 카카오클라우드의 강점을 총 4가지 요소로 나눠 설명하며, 금융권에서 카카오클라우드를 원활히 활용할 수 있도록 만반의 준비를 갖췄다고 강조했습니다. 1. 고성능 클라우드먼저, 카카오클라우드는 클라우드의 본질에 집중해 글로벌 수준의 기술력을 갖춘 '고성능 클라우드'를 제공하고 있습니다. 이어형 CTO는 서비스형인프라(IaaS)를 토대로 제공하는 VM(가상머신), 네트워크, 스토리지의 성능이 매우 우수하다고 설명했습니다. 글로벌 반도체 기업인 AMD와 긴밀하게 협업해 자체 고집적 서버를 개발했으며 지속 발전..
2024.10.25 -
<뉴스> if kakao 2024에서 공개한 카카오클라우드의 클라우드 및 검색 분야 기술 연구 성과
카카오클라우드가 2024년 10월 22일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 개막한 if kakao 2024 개발자 컨퍼런스에서 클라우드 GPU, 비전 AI, 머신러닝, 검색증강생성(RAG) 등 다양한 기술 연구의 성과를 발표했습니다. 2018년에 시작해 6회째를 맞는 if kakao는 카카오 그룹의 기술 비전을 공개하고 기술적 성취를 개발자 커뮤니티와 함께 공유하는 행사입니다. 이번 컨퍼런스에서 공개한 카카오클라우드의 주요 기술들을 살펴보겠습니다. 1. 비전 AI를 위한 가속 인스턴스행사 첫날, 비전 AI 관련 서비스를 개발하는 김민주 매니저는 '미디어 및 AI 가속기를 탑재한 카카오클라우드의 비디오 인스턴스 활용기'를 주제로 발표를 진행했습니다. 해당 세션에서는 화상 회의, 실시간 중계, 라이브커머..
2024.10.23 -
<뉴스> 카카오클라우드, 몽골 인재 양성으로 글로벌 클라우드 생태계 확장에 나서다
카카오클라우드가 몽골 국립과학기술대학교(이하 몽골 과기대)와 손잡고 클라우드 전문가 양성에 나섰습니다. 이는 단순한 교육 프로그램을 넘어 글로벌 클라우드 생태계 확장과 국제 협력의 새로운 모델을 제시하는 의미 있는 시도로 평가받고 있습니다. 카카오클라우드는 최근 몽골 과기대에서 '클라우드 전문가 양성 교육'을 성공적으로 마무리했습니다. 이 프로그램은 지난해 9월 코이카(KOICA)와 체결한 'KOICA 플랫폼 ESG 이니셔티브' 업무 협약의 일환으로, ESG와 유엔 지속가능발전목표(SDGs)를 연계한 새로운 민관 개발 협력사업 모델입니다. 약 5개월에 걸쳐 진행된 이번 교육에는 총 20명의 몽골 과기대 학생들이 참여했습니다. 카카오클라우드는 온라인과 오프라인을 병행하여 총 12회의 교육을 실시했으며, 특..
2024.10.14
카카오 클라우드 서비스
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<고객 사례> 멀티모달 AI 기업 ‘액션파워’, 카카오클라우드로 유연한 GPU 관리와 비용 절감 실현
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 GPU 수요의 급격한 증가로, 많은 AI 기업들이 GPU 확보와 효율적인 자원 관리에 어려움을 겪고 있습니다. 오늘은 국내 최초의 AI 음성인식 서비스 '다글로'를 운영하는 액션파워의 사례를 통해 카카오클라우드가 어떻게 이러한 문제를 해결하는데 도움을 드리고, AI 기업의 성장을 지원하는지 서면 인터뷰를 통해 상세히 소개해드리려고 합니다. Q: 먼저 액션파워에 대해 간단히 소개해 주세요.A: 액션파워는 국내 최고 수준의 AI 연구팀을 중심으로 음성, 언어, 비전 관련 멀티모달 AI 기술을 보유한 기업입니다. 대표 서비스인 '다글로'는 국내 최초의 STT(음성인식 받아쓰기) 서비스로 유저 데이터 기반의 AI 에이전트로 진화하고 있으며, 현재 140만 이상의 고객을 보..
2024.10.23 -
<상품 소개> 카카오클라우드 GPU 서비스 - 고성능 GPU, 이제 필요할 때 필요한 만큼
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술의 급속한 발전으로 우리는 전례 없는 혁신의 시대를 맞이하고 있습니다. 하지만 이 여정에는 여러 도전 과제들도 함께하고 있죠. GPU 수급난, 천정부지로 치솟는 개발 비용, 그리고 끊임없이 증가하는 컴퓨팅 파워에 대한 수요. 오늘은 이러한 고민을 해결할 수 카카오클라우드의 GPU 서비스를 소개해드리려고 합니다. 1. AI 기업들이 직면한 현실적 과제들1) GPU 수급난전 세계적인 반도체 부족 현상으로 인해 AI 개발의 핵심 자원인 GPU 확보가 갈수록 어려워지고 있습니다. 이는 AI 프로젝트의 시작을 지연시키거나 확장을 제한하는 주요 요인이 되고 있습니다. 2) 비용 부담일반적인 클라우드 서비스의 GPU 이용 비용은 상당히 높은 수준입니다. 또한, 제공업체..
2024.10.21 -
<고객 사례> GPU 부족과 비용 부담, AI 스타트업 스캐터랩은 어떻게 극복했을까?
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술의 급속한 발전과 높은 관심으로 많은 기업들이 AI 서비스를 개발 운영하고 있습니다. 하지만 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필수적인 GPU 확보와 관리는 여전히 큰 도전 과제로 남아있죠. 특히 AI 스타트업들은 GPU 부족 현상, 높은 비용, 인프라 불안정 등의 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 스캐터랩의 카카오클라우드 도입 사례는 주목할 만합니다. 최근 폭발적인 성장을 이루고 있는 스캐터랩이 어떻게 GPU 관련 이슈를 극복했는지, 그 과정에서 카카오클라우드가 어떤 역할을 했는지 소개해드리려고 합니다. 스캐터랩과의 서면 인터뷰를 통해 그들의 경험을 자세히 들어보았습니다. Q: 먼저 스캐터랩과 서비스에 대해 간단히 소개 부탁드립니다.A: "네..
2024.10.10
IT 클라우드 인사이트
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<지식 사전> 메시 네트워킹(Mesh Networking)이란? - IoT 시대의 핵심 네트워크 토폴로지
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 디지털 기기의 급증과 IoT의 확산으로 네트워크 구성의 유연성과 안정성이 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 환경에서 메시 네트워킹(Mesh Networking)은 분산형 네트워크 구조를 통해 더 강력하고 효율적인 연결성을 제공하고 있습니다. 오늘은 메시 네트워킹의 개념부터 장점, 활용 사례 등에 대해 알아보겠습니다. 1. 메시 네트워킹의 기본 개념메시 네트워킹은 네트워크의 각 노드가 다른 여러 노드들과 직접 연결되는 분산형 네트워크 구조입니다. 전통적인 중앙집중식 네트워크와 달리, 메시 네트워크에서는 모든 노드가 데이터를 전송하고 수신할 수 있는 능동적인 참여자가 됩니다. 1) 동작 원리메시 네트워크에서 데이터는 여러 가능한 경로를 통해 목적지까지 전달됩니다. 각 노드는..
2024.10.24 -
<지식 사전> PETs(Privacy Enhancing Technologies)란? 데이터 활용과 개인정보보호의 균형을 맞추는 혁신 기술
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 디지털 시대에 데이터는 혁신의 원동력이 되었지만, 동시에 개인정보 보호에 대한 우려도 커지고 있습니다. 이러한 상황에서 데이터의 활용 가치는 최대한 보존하면서 프라이버시를 보호할 수 있는 PETs(Privacy Enhancing Technologies)가 주목받고 있습니다. 오늘은 PETs의 주요 기술들과 활용 사례에 대해 살펴보겠습니다. 1. PETs의 정의PETs는 개인정보를 보호하면서 데이터의 분석과 활용을 가능하게 하는 기술들의 총칭입니다. 이는 단순한 데이터 암호화를 넘어 데이터의 수집, 처리, 분석, 공유의 전 과정에서 프라이버시를 보호하는 다양한 기술적 방법론을 포함합니다. 2. Pets의 중요성이 대두되는 이유1) 규제 대응의 필요성최근 글로벌 개인정보보호..
2024.10.24 -
<지식 사전> MLOps란? AI의 성공을 좌우하는 머신러닝 운영 핵심 전략
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 비즈니스에서 점점 더 중요해지면서, 이러한 기술을 효과적으로 개발하고 운영하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 이러한 맥락에서 MLOps(Machine Learning Operations)가 주목받고 있습니다. 오늘은 MLOps의 개념, 중요성, 그리고 주요 구성 요소에 대해 알아보겠습니다. 1. MLOps의 정의와 배경MLOps는 머신러닝 모델의 개발과 운영을 통합하는 방법론입니다. 이는 소프트웨어 개발 분야의 DevOps 원칙을 AI와 머신러닝 영역에 적용한 것입니다. MLOps의 등장 배경에는 AI/ML 프로젝트의 복잡성 증가가 있습니다. 데이터의 규모, 모델의 복잡도, 실시간 예측 요구 등이 증가하면서 전통적인 개발 방식..
2024.10.24