클라우드 서비스 비용 질문

23년 05월 02일 | 조회수 1,315

약

약하디약한멘탈

안녕하세요. AI업체들이 개발하는 솔루션(SW) 서비스를 하는데 있어 각 AI업체별로 인프라(서버, 리소스 등)를 직접 구축하기에는 어려움이 있으니 클라우드 서비스화(SaaS) 하고 있는 추세인 걸로 알고 있습니다. 물리적으로 직접 서버, GPU 등을 구축하지 않고 KT, NHN, 네이버, 카카오 등의 클라우드 서비스를 이용한다고 하는데, 전체적인 메카니즘의 이해를 얻기 위해 질문드립니다. 1. 과거에는 웹 상에서 서비스를 하기 위해선 각 업체가 직접 네트워크, 서버, 스토리지 등 인프라 관련 부분을 다 구축했었나요? 2. 이제는 IaaS업체(앞서 언급한 kt, nhn, 네이버, 카카오 등)이 구축한 인프라를 이용하여 그 위에 AI업체가 자체 개발한 솔루션을 탑재해 서비스하는 것이 보편적인가요? 3. 2번이 맞다면, 각 AI업체에서 인프라를 이용하는데 비용이 만만치 않을 것으로 보이는데, 어떻게 하면 비용을 줄일 수 있나요? 솔루션을 개발할때 리소스를 적게 먹는 기술이 있나요? 빅데이터와 ai모델을 다루려면 굉장히 큰 스토리지와 gpu 등이 필요한 것으로 알고 있는데 이걸 줄일 수가 있나요? 4. 3번에 의하면, 현재 경쟁력 있는 가격으로 클라우드 서비스를 하고 있는 AI업체들은 자체 개발한 ai모델이 있다든지, IaaS 업체와의 관계가 있다든지 그런 경우일까요? 전문가님들의 답변 기다리고 있겠습니다. 감사합니다! :)

댓글 7개

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청

청사

23년 05월 04일

결론적으로 현업 계시다면 거창한 욕심을 버리시고, 보면 돈은 없는데 어떻게 안 되나? 싶어 하시는데 시도를 하는데 있어 회사 규모와 오너쉽 방향성 지원에 따라 예산이 결정됩니다. 예산을 만들 수 없는 포지션이라면 현실적으로 클라우드 갈 것이고 앞서 분이 언급하셨든 시 서비스가 잘 운영되면 쓰는 만큼 돈 나기기 때문에 운영비의 이슈가 발생되겠죠. ai 서비스 경우 효과성을 확실히 정량적으로 나오게 어렵기 때문에 확실한 목표 없이 초기 투자 비용을 높게 잡을 수 있는 명분이 약해요. db 운영과 웹 서비스 포탈은 안 쓰면 안돼니 보안 문제만 없다면, 인프라 사용을 정량적 계산을 할 수 있으니 , 전문가 견적과 가격 최적화를 통해 의사결정이 ai 서비스 보다 명확할 수 있습니다. 원점으로 돌아와 ai 서비스 분석과제 활용 목적 부합하는 파일럿이든 프로토타입이든 프로젝트를 시도 하고 효과성을 보시고 판단한 게 좋을 듯 합니다. ai 솔루션 도입한다고 서비스 되게 것이 아니라 어쩌비 도구일 뿐입니다. 어짜비 효과성 입증하는 방법은 사람입니다. 즉 능력한 데이터사이언티스트, 현명한 현업이 방향을 잘 잡고 계획 , 수행하고 결정하는 문제입니다. 이쁜 대시보드를 원한다면 ai는 아닙니다. 분석 서비스에 자신이 없으니 결국 포장지를 탓한 꼴 너무 많이 보아서 그래요. ai 서비스 어짜비 보면 별 거 없네. 그럴 수 있어요. ai 만능이면 데이터 사이언스 상위 10% 가 주식 예측 해서 다 부자되지 왜 직장을 다니겠습니까? 어찌피 가능성과 확률입니다만 , 무엇을 가지고 얼마나 어떻게 잘 맞을 수 있을 까의 고민을 계속하는 사람이 데이터 사이언티스트인 것 뿐입니다. 다시 너무 욕심 부리지 마세요. 자기 발 등 찍는 거에요.

(수정됨)

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리

리멤버

@멘션된 회사에서 재직했었음

19년 05월 28일

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리

리멤버

@멘션된 회사에서 재직했었음

19년 05월 28일

일하는 사람과 기회를 연결하여 성공으로 이끈다

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