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Enabling Secure and Ephemeral AI Workloads in Data Mesh Environments

Created by
  • Haebom

저자

Chinkit Patel, Kee Siong Ng

개요

대규모 기업의 데이터 및 AI 팀은 새로운 데이터 분석 도구를 실험하고 데이터 제품을 운영에 배포하기 위해 자체 서비스형 데이터 및 컴퓨팅 인프라를 신속하게 구축 및 해체하는 효율적이고 효과적인 방법이 부족합니다. 본 논문은 중앙 집중식 템플릿, 정책 및 거버넌스를 기반으로 분산된 데이터 팀이 데이터 제품을 구축할 수 있도록 지원하는 주문형 자체 서비스 데이터 플랫폼 인프라라는 형태의 솔루션을 제안합니다. 핵심 혁신은 불변의 컨테이너 운영 체제와 인프라 코드 방식을 활용하여 온프레미스 및 모든 클라우드 환경에서 공급업체에 종속되지 않고 수명이 짧은 Kubernetes 클러스터를 처음부터 효율적으로 생성하는 방법입니다. 제안된 접근 방식은 상용 Platform-as-a-Service(PaaS) 제품에 대한 반복 가능하고, 이식 가능하며, 비용 효율적인 대안 또는 보완책으로 사용될 수 있으며, 특히 최신 및 레거시 컴퓨팅 인프라가 혼합된 복잡한 데이터 메시 환경에서 상호 운용성을 지원하는 데 중요합니다.

시사점, 한계점

시사점: 불변의 컨테이너와 IaC를 활용한 온디맨드 자체 서비스 데이터 플랫폼 인프라 구축 방법 제시. 상용 PaaS 대비 비용 효율적이고 이식 가능한 대안 제공. 복잡한 데이터 메시 환경에서의 상호 운용성 향상에 기여. 데이터 및 AI 팀의 자율성 및 효율성 증대.
한계점: 제안된 방법의 실제 구현 및 운영에 대한 상세한 내용 부족. 다양한 규모 및 복잡성의 기업 환경에 대한 적용 가능성 및 확장성에 대한 추가적인 검증 필요. 보안 및 거버넌스 측면에 대한 심층적인 논의 부족. 특정 클라우드 환경이나 온프레미스 환경에 대한 종속성 여부에 대한 명확한 설명 부족.
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