오픈 플랫폼 지침

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)

데이터와 AI의 미래는 개방적이고 이동 가능한 플랫폼에게 속한다

AI의 약속은 어느 때보다 크다. 조직들이 데이터와 AI로 운영을 변혁하려고 경쟁하는 가운데, 그들의 성공에 수년 동안 영향을 미칠 중요한 결정을 내려야 합니다: 데이터 인프라의 올바른 기반을 선택하는 것입니다.

하지만 이런 변화의 잠재력과 함께 복잡한 질문들이 도출됩니다. 기술이 발전함에 따라 인프라가 유연하게 유지되도록 어떻게 보장하나요? 기업 수준의 기능에 접근하면서 공급업체에 묶이지 않는 가장 좋은 방법은 무엇인가요? 아마도 가장 중요한 것은, 이 빠르게 변화하는 환경에서 기술 투자를 어떻게 미래에 대비하도록 보장하나요?

개방성과 이식성이 답인 이유

Databricks에서는 올바른 기반 구조가 조직의 데이터와 AI 이니셔티브를 성공시키거나 실패시키는 방법을 직접 보았습니다. Apache Spark™의 원조 창시자로서, 우리는 수천 개의 기업들과 그들의 데이터 변환 여정에서 함께 일해 왔습니다. 한 가지 패턴이 지속적으로 나타났습니다: 가장 성공적인 조직들은 상호 운용성과 데이터 이동성을 위해 설계된 개방적인 기반 위에 구축합니다.

그래서 우리는 Delta Lake, Apache Iceberg™, MLflow, 그리고 우리 플랫폼의 핵심인 오픈 소스 Unity Catalog와 함께 개방적인 표준을 계속해서 지지하고 있습니다. 이러한 기술들은 클라우드와 플랫폼 전반에 걸쳐 대규모로 데이터를 안전하게 관리하는 더 통합적이고 상호 운용 가능한 환경을 지원하며, 조직이 그들의 데이터의 전체 잠재력을 더 쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. 

오늘, 우리는 우리의 최신 백서, "개방성과 이동성에 따른 데이터 + AI 성공의 필수 요건." 이 포괄적인 가이드는 다음을 공개합니다:

• 선도적인 조직들이 독점적인 솔루션에서 벗어나는 이유
• 플랫폼의 개방성과 이식성이 성공에 미치는 중요한 차원
• 데이터와 AI 인프라를 평가하는 데 필요한 핵심 고려사항
• 오직 개방적이고 이동 가능한 기술만이 제공할 수 있는 전략적 이점

기술 리더를 위한 필수 통찰

이러한 결정을 내리는 기술 리더라면, 이 백서가 당신의 로드맵입니다. 플랫폼을 평가하는 프레임워크, 성공적인 구현에서 얻은 통찰, 당신의 필요에 따라 성장하는 확장 가능하고 유연한 인프라를 구축하는 전략을 발견하게 될 것입니다.

이 백서는 대형 스타트업과 글로벌 기업과 함께 일하는 우리의 광범위한 경험을 바탕으로 다음과 같은 질문에 답합니다:

• 데이터와 AI 플랫폼의 맥락에서 "개방성"이란 무엇을 의미하는가?
• 플랫폼 락인의 진정한 비용을 어떻게 평가하나요?
• 장기적인 성공을 결정하는 숨겨진 요인은 무엇인가요?

개방적인 기반 위에 미래를 구축하십시오

개방적인 기반 위에 구축하는 것은 데이터 인프라에 대한 것뿐만 아니라 AI 모델에도 확장됩니다. Meta Llama 3.2 Models on Databricks 와 같은 개방적인 기반 모델들은 접근 가능하고 고성능의 AI에 대한 새로운 표준을 설정하며, 전체 AI 스택에서의 상호 운용성의 중요성을 강조합니다. 조직이 그들의 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 개방적인 모델을 개방적인 데이터와 개방적인 플랫폼과 함께 활용하면 장기적인 유연성과 혁신을 보장하는 데 도움이 됩니다. 

데이터와 AI 능력이 경쟁 우위를 결정하는 시대에서, 올바른 플랫폼 접근 방식을 선택하는 것은 어느 때보다 중요해졌습니다. 우리의 백서는 조직의 미래에 대한 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

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오늘 "오픈 플랫폼 지침"의 복사본을 다운로드하세요. 

수백만 개발자와 선도적인 회사들이 왜 상호 운용성과 데이터 이동성을 위해 설계된 개방적인 기반에 그들의 데이터와 AI 이니셔티브를 신뢰하는지 알아보십시오.