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5G AI and Cloud - World Technology Conference 2019(Kieun Park NBP CTO)

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클라우드 컴퓨팅 기술이 보편화되면서 다양한 산업에 적용이 되고 있습니다. 클라우드에서 제공되는 AI 기능을 이용한 서비스 개발도 속속 등장하고 있습니다. 아울러 최근 5G와 새로운 IoT 등의 기술 등이 등장하면서 엣지 컴퓨팅에 대한 관심도 증폭되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 AI의 관계, 그리고 새로이 등장한 5G 기술이 접목되면서 어떤 미래가 전개되는지 살펴보도록 하겠습니다 | Cloud computing technology is becoming more common and more applicable to a variety of industries. The development of services using AI capabilities offered in the cloud is also emerging. In addition, as technologies such as 5G and new IoT have recently emerged, interest in edge computing has been increasing. Let's take a look at the future of cloud computing, the relationship between AI, and the new 5G technology.

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5G AI and Cloud - World Technology Conference 2019(Kieun Park NBP CTO)

  1. 1. 5G, AI, 그리고 클라우드 2019.6.27
  2. 2. 시작하며 클라우드 컴퓨팅 기술이 보편화되면서 다양한 산업에 적용이 되고 있습니다. 클라우드에서 제공되는 AI 기능을 이용한 서비스 개발도 속속 등장하고 있습니다. 아울러 최근 5G와 새로 운 IoT 등의 기술 등이 등장하면서 엣지 컴퓨팅에 대한 관심도 증폭되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 AI의 관계, 그리고 새로이 등장한 5G 기술이 접목되면서 어떤 미래가 전 개되는지 살펴보도록 하겠습니다. 초고속, 초저지연의 특성을 가진 5G가 현실이 되면서, 5G 로 인해 기존의 AI와 클라우드 서비스의 활용 방식이 어떻게 변화되는지 살펴보도록 하겠습 니다. 아울러 NAVER CLOUD PLATFORM에서는 어떤 준비들을 하고 있는지 소개합니다.
  3. 3. Intro 1: Cloud 01
  4. 4. Now, The Cloud is “Super Normal” 22% 69% Hybrid 3% Private Cloud Only Public Cloud Only Public = 91% Private = 72% Source: RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera 94% of Respondents Using Cloud Source: RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera Enterprise Workloads in Cloud 1000+ employees Public Cloud Private Cloud Non-Cloud 33% 46% 21% Source: RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera SMB Workloads in Cloud <1000 employees Public Cloud Private Cloud Non-Cloud 43% 35% 22%
  5. 5. 클라우드란? NIST 클라우드 컴퓨팅 정의 주요 특징: 서비스 모델: 배포 모델: 클라우드 컴퓨팅은 어디에서나 동작하고 편리하며, 최소한의 관리 노력이나 서비스 제공자와의 상호 작용을 통해 빠르게 제공하고 배포할 수 있는 구성 가능한 컴퓨팅 자원(예: 네트워크나 서버, 저장소, 애플리케이션 및 서비스 )의 공유 풀에 주문형 네트워크로 접근 가능한 모델 입니다. 이 클라우드 모델은 다섯 가지의 필수 특성과 세 개의 서비스 모델 그리고 네 가지 배포 모델로 구성됩니다. On-demand self-service. Broad network access Resource pooling Rapid elasticity Measured service Software as a Service (SaaS) Platform as a Service (PaaS) Infrastructure as a Service (IaaS) Private cloud Community cloud Public cloud Hybrid cloud
  6. 6. Cloud Computing Gartner Cloud computing is a critical component of business and IT as next-generation technologies and initiatives (such as digital business, the IoT and artificial intelligence) storm into reality. Cloud Computing Primer for 2018 ❝ ❞ HARVARD BUSINESS REVIEW The ability of “renting” IT resources has also aided young firms to survive and increase productivity. Research: Cloud Computing Is Helping Smaller, Newer Firms Compete ❝ ❞ 쉽게 말하면 클라우드 컴퓨팅은 서비스 제공자가 클라우드 데이터센터에 미리 준비해 놓은 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등의 컴퓨팅 서비스를 네트워크 접속을 통해 사용하는 것입니다.
  7. 7. 클라우드 이점 : 클라우드를 사용하면 무엇이 좋아지는가? Public Cloud 비즈니스 유연성  준비된 인프라 Up Front 투자 없음  종량제 요금 모델 빠른 글로벌 서비스 시작  클라우드 리전 이용 강화된 보안 환경  강력한 보안 서비스 Traditional Infrastructure 운영 인력 유지 IT 인프라에 지속적 투자 과투자 혹은 용량 부족 계속 늘어나는 복잡성 클라우드 사업자는 규모의 경제를 통해 충분한 인프라 용량과 준비된 클라우드 상품을 제공
  8. 8. 서비스 포트폴리오 GLOBAL SERVICE SUPPORTHYBRID CLOUD Global Backbone Network Global Region : Korea, Japan, Singapore, Hong Kong, US-West, Europe, US-East, Thailand, Taiwan, Vietnam, China Global Latency Status COMPUTE STORAGE NETWORKING Auto Scaling Server SSD Server Bare Metal GPU Server Block Storage NAS Object Storage Archive Storage Load Balancer NAT Gateway DNS GRM CDN IPSec VPN MANAGEMENT SECURITY Monitoring Sub Account Cloud Activity Tracer Web Service Monitoring Network Traffic Monitoring ACG Secure Zone (Firewall) Security Monitoring (IDS, IPS, WAF) File/Site/App Safer System/Web/App Checker SSL VPN Certificate Manager KMS BIZ APPLICATION MARKET PLACE DATABASE ANALYTICS MEDIA Cloud DB for MySQL Cloud DB for MSSQL Cloud DB for Redis MSSQLMySQL PostgreSQL MariaDB CUBRIDRedis Cloud Log Analytics RUA ELSA Image Optimizer VOD Transcoder Live Transcoder AI SERVICE APPLICATION SERVICE CFRCSSCSR KNRNMTSMT TensorFlow Server/Cluster Workplace (g) Workplace (k) SaaS Solution ISV Solution Education Geo Location Maps CAPTCHA Short URL API Gateway Search Trend DEV TOOLS Simple RabitMQ SENS Jenkins Source Commit Biz Support Partner Support Tech Support Customer Support (*)2019년 4월 기준 HPC Data Teleporter Chatbot Backup Source Build Source Deploy Source Pipeline Pinpoint Outbound Mailer Cloud Hadoop Cloud Search VDS Cloud Function Container Registry Global CDN Tools Cloud Connect Vmware on NCP Gamepot GAME Kubernetes Service Tibero 공공기관용 동시 제공 상품 전체 상품 119개 공공 DR 존
  9. 9. 네이버 클라우드 플랫폼
  10. 10. 공공기관용 네이버 클라우드 플랫폼
  11. 11. 글로벌 리전 세계 10개 국에 인프라를 운영하고 있으며, 6개의 글로벌 리전 보유 각 리전 간에는 NBP 전용선 글로벌 백본을 통한 사설 통신
  12. 12. 2019년 클라우드 동향 특정 클라우드에 기술적으로 종속되지 않고 하나의 어플리케이션 실행 환경(플랫폼)을 이용 한 사업자의 대형 장애에도 비즈니스 연속성을 확보
  13. 13. 클라우드 기반 IoT, Big Data, AI, Blockchain, … Cloud IoT Big Data AI Blockchain Cloud-based Blockchain Cloud-based Big Data Cloud-based AI Cloud-based IoT 수만 수십만 IoT 디바이스에서 초단위로 수집되는 엄청난 양의 IoT 데이터 빠른 처리 속도, 가변적인 데이터 저장 용량, 예상치 못한 트래픽 변화도 수용 수십 수백 TB의 데이터 용량을 비용 효율적으로 프로세싱하기 위한 플랫폼 다양한 데이터 탐색 도구, 데이터 분석 도구 필요할 때 쉽게 쓸 수 있는 서비스 블록 체인은 인터넷 기반의 분산 컴퓨팅 기술 클라우드에서 서비스/플랫폼 형태로 제공되는 블록 체인 기능 빠른 기계 학습(ML/DL) 훈련을 위해 고가의 고성능 컴퓨팅 자원 필요 비용 효율적인 AI 개발 환경 API 형태로 제공되는 이미 만들어진 다양한 AI 서비스 as-a-Service
  14. 14. Intro 2: AI and Cloud 02
  15. 15. AI, Machine Learning, Deep Learning AI : Engineering of making intelligent machine and programs Intelligence demonstrated by machine Any technique which enables computers to mimic human behavior ML : Ability to learn without being explicitly programmed Giving computers the skills to learn without explicit programming Subnet of AI techniques which use statistical methods to enable machines to improve with experiences DL : Leaning based on deep neural network Subset of ML which make the computation of multi-layer neural network feasible Deep learning breakthroughs drive AI boom
  16. 16. AI, Machine Learning, Deep Learning Source: https://www.abe.ai/blog/artificial-intelligence-data-science/
  17. 17. AI, Machine Learning, Deep Learning Source: https://medium.com/eliza-effect/ai-ml-and-deep-learning-whats-the-difference-ba6bb2223589/
  18. 18. AI, Machine Learning, Deep Learning Source: https://www.abe.ai/blog/artificial-intelligence-data-science/ https://www.slideshare.net/AndrKarpitenko/knowledge-discovery-65586755 http://web.stanford.edu/class/cs224n/
  19. 19. AI, Machine Learning, Deep Learning 머신러닝은 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그램밍하는 과학(혹은 기법)입니다. 출처: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
  20. 20. AI-as-a-Service Types of AIaaS Bots and digital assistance Cognitive computing APIs Machine learning frameworks Benefits of AIaaS Advanced infrastructure at a fraction of the cost Pay for what you use. Usability, Scalability
  21. 21. 최신 AI 기술과 클라우드 서비스 AI service based on the newest technology Learning based on Naver’s abundant data High performance computing power
  22. 22. Cloud AIaaS : Bots and digital assistance
  23. 23. Cloud AIaaS : Bots and digital assistance
  24. 24. Cloud AIaaS : Cognitive computing APIs 내일 부산 가는 KTX 시간표 알려줘 클라우드 상의 Clova 음성 인식 엔진에서 텍스트로 변환 KORAIL Extension에서 사 용자 요청을 전달받아 컨텐 츠를 제공 Intent : InfoRequest Slots : {12/26},{KTX},{시간표},{부 산},{서울} Output Speech : “내일 12월 26일 서울에서 부산가는 KTX 열차 시간표 를 알려드립니다. …” Clova Speech Recognition Clova Speech Synthesis 내일 12월 26일 서울에서 부산가는 KTX 열차 시간표를 알려드립니다. … Clova Extension Server w/ CEK 클라우드 상의 Clova 음성 합성 엔진으로 응답 KTX 여행 상품도 안내 드릴까요? Chatbot 클라우드 상의 Chatbot 엔진에서 자연어 이해(NLU) 처리를 통해 사 용자의 의도를 분석 한 후 KORAIL Extension 호출(서비스 예시)
  25. 25. Cloud AIaaS : Cognitive computing APIs
  26. 26. Intro 5: 5G and Edge Cloud 03
  27. 27. 5G? 1G는 음성 통화, 2G는 SMS, WAP, 3G는 인터넷, 4G는 동영 상이라고 할 수 있으며, 5G는 4G의 10배 이상의 속도가 나 오고, 4G와 가장 큰 차이는 스마트 폰만이 대상이 아닌 모든 기기들(IoT)가 대상이라는 점 Source: https://www.youtube.com/watch?v=GEx_d0SjvS0 Everything You Need to Know About 5G, IEEE Spectrum, 2017.2.6 5G가 가능해지는 Radio Technology 5가지
  28. 28. 5G의 대표적인 Use Case 들 Source: https://www.ericsson.com/en/5g/use-cases Broadband and media everywhere Smart vehicles and transport Critical services and infrastructure control Critical control of remote devices Human machine interaction Sensors networks
  29. 29. Latency Requirements Image Source: Gartner Digital Business Will Push Infrastructures to the Edge, Feb 2018 AT&T Enabling Mobile Augmented and Virtual Reality with 5G Networks, Jan 2017
  30. 30. Edge Computing Image Source: iStockphoto Image Source: Gartner, How Edge Computing Redefines Infrastructure
  31. 31. Five Imperatives Driving Edge Computing Gartner, The Future Shape of Edge Computing: Five Imperatives, Jun 2018 Latency/Determinism • 클라우드 컴퓨팅은 기업의 back-end agility를 혁신적으로 향상시켰으나, 점점 더 빠른 반응 속도 를 위해서는 네트워크 상의 거리에 의해 발생하는 latency 감소가 요구됨 • 예를 들어 공장자동화에서는 수십 microsecond 단위의 결정이 필요, 하지만 일반적인 IoT에서는 수십 초 단위의 처리로도 가능 Local Interactivity • Things(device) 간 혹은 사용자와의 일련의 interaction이 필요해지고 빠른 처리가 필요해 짐 • 예를 들어 자율 운행 자동차 사이의, 자동차와 주변 환경 things 들과의 interaction Data/Bandwidth • 기존에는 데이터 센터에서 edge로 데이터가 나가는 모델이 대부분이었다면, 이제는 edge에서 들 어오는 데이터가 폭발적으로 늘어나는 모델 • 모든 데이터를 선별없이 다 받아들이기에는 데이터 수집 용량 및 네트워크 대역폭이 부족하므로, 데 이터의 중요성에 따른 선별적인 전송 필요 Privacy/Security • 일부 데이터는 규정상 외부로 전송되는 것이 제한될 수 있음 • 여기서 edge는 사무실 혹은 공장 내부 Limited Autonomy • 예를 들어 통신이 끊어진 상황에서도 things(device)의 동작은 계속되어야 하고, 통신이 재개되었 을 때 자체적으로 back-end (클라우드)와 동기화할 수 있는 기능 필요 • Edge에서 자체 머신 러닝이 필요할 수도 있음
  32. 32. Edge Computing Cambridge 영어-한국어 사전 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다 “영단어 ‘엣지(edge)’는 크게 두 가지 뜻으로 쓰인다. 하나는 어떤 사물의 맨 끝 부분인 ‘첨단(혹은 가장자리)’, 다른 하나는 ‘칼이나 가위 등 날카로운 면을 사용하는 도구의 날 부분’이다. ” “결국 엣지 컴퓨팅에서의 엣지는 두 가지 사전적 의미와 모두 관련된다. 첫째, 지금까지의 클라우드 컴퓨팅과 달리 컴퓨팅 장치가 멀리 떨어진 센터에 위치하는 게 아니라 단말 장치와 가까운 기기 ‘가장자리’에 위치한다. 둘째, 정보량이 기하급수적으로 불어나는 오늘날 기존 데이터 처리 방식의 무딘 ‘날’을 단단히 벼려 새로운 차원으로의 도약을 시도하는 컴퓨팅 방식이다.” -- 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다, 2017.5
  33. 33. Edge Computing Gartner’s defines edge computing thus: Edge computing is a part of a distributed computing topology where information processing is located close to the edge, where things and people produce or consume that information. -- Gartner How Edge Computing Redefines Infrastructure, Aug 2018 Edge computing은 단독으로 동작하는 작은 데이터 센터나 작은 컴퓨터가 아니며, 분산 컴퓨팅 토폴로지의 일환으로 Core 역할을 하는 중앙 데이터 센터나 클라우드 서비스가 필요하며, 이를 포함하는 개념 Edge computing의 물리적 위치는 디바이스 내부(embedded intelligence), 빌딩 내, 도시 단위, 혹은 그보다 더 큰 범위일 수도 있음. Edge와 Core의 사이 Edge computing은 데이터 처리를 위한 하드웨어와 소프트웨어의 조합이며, 단순한 데이터 저장과 필터링에서부터 복잡한 데이터 분석이나 머신 러닝까지 다양한 기능 수행 Gartner, How Edge Computing Redefines Infrastructure, Aug 2018
  34. 34. Cloud Computing and Edge Computing Gartner Hype Cycle for Cloud Computing 2018, Jul 2018 Most of the technology for creating the physical infrastructure of edge data centers is readily available, but widespread application of the topology and explicit application and networking architectures are not yet common outside of vertical applications such as retail and manufacturing.
  35. 35. Cloud Computing and Edge Computing Image Source: 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다 Edge Computing은 IoT, Network, Big Data, Machine Learning, Cloud Computing의 합작이라고 할 수 있습니다. Edge Computing과 Cloud Computing은 대립도 대체도 아닌, 과거 방식의 한계를 극복하기 위한 아키텍처의 각 부분입니다. 예를 들어 엣지 컴퓨팅에서의 머신 러닝은 엣지와 클라우드 간 연동과 역할 분화를 가정합니다. 클라우드는 대용량 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기 초해 머신 러닝 모델을 만들고, 이를 엣지 플랫폼에 넘겨줍니다. 엣지 플랫폼 은 해당 모델을 이용, 실시간으로 입력 데이터 세트를 처리하게 됩니다. 클라 우드의 머신 러닝 Serving Platform의 분산 구조로 볼 수 있습니다. 클라우드 기술 자체가 Centralized Hyper-scale 데이터 센터를 의미하지는 않지만, 클라우드 서비스 제공자들은 규모의 경제를 위해 Hyper-scale을 선 택했습니다. 하지만 서비스 환경과 기술의 변화에 따른 요구 사항을 구현하는 현실적 제약 사항들 (e.g. 글로벌 광통신 속도, 데이터 저장과 클라우드의 네 트워크 사용 비용 등) 에 의해 클라우드와 엣지의 공존은 필수불가결해 졌습 니다.
  36. 36. 5G, AI, and Cloud 04
  37. 37. Brainless Robotics
  38. 38. 5G = 초고속, 초연결, 초저지연  로봇
  39. 39. 5G (Cloud-based) Brainless Robot Edge Device (Brainless) 5G / Wi-Fi 6 Low Latency High Throughput Edge Server Cloud Computing Internet High Latency Low Throughput • Mapping • Localization • Navigation • Latest Map • Machine Learning • Software Update • Back-end Service • Fulfillment
  40. 40. Edge Cloud for MEC Things (Device) Edge Cloud (MEC) Central Cloud (Cloud Data Center) Client App Edge CNC (VMs) CNC (VMs) NCP Cloud Platform Stack NCP Cloud Platform Stack NCP Mgmt System NKS Cluster (ex. KubeEdge)Telco MEC Platform NKS Cluster MEC Service Container MEC Service Container MEC 서비스 처리 (ex. ML inferencing for robotics, Mobile big data analytics) MEC 서비스 서버 (ex. ML (re-)training for robotics, Big data storage and batch) MEC 서비스 클라이언트 (ex. Brainless robotics, Zone-based mobile applications)
  41. 41. Stable and Reliable Infrastructure World-class Security Competitive Pricing Policy Innovative Technology (AI) Global Infrastructure 그리고 그 여정을 누구와 함께 가느냐가 가장 중요합니다. ‘클라우드를 향한 여정’은 다양할 수 있습니다. 인터넷 서비스를 위한 여정, 스타트업을 위한 여정, 기업들을 위한 여정, 공공 기관을 위한 여정 등… ‘클라우드를 향한 여정’에서는 적합한 경로를 택하고, 적합한 속도로 진행하는 것이 필요합니다.
  42. 42. Thank You.

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