<클라우드서비스에 적용하는 인공지능 기술은 어떤것이 있는가?>

(관심이 있는 분들은 꼭 원문 전체를 읽어보시면 매우 유익합니다.) 인공지능 기술이 클라우드서비스를 통해서 하나의 플랫폼이나 프레임워크 등으로 제공하고 있는 것은 이제 기본적인 사항이다. 반대 방향으로 발전하는 인공지능 기술을 클라우드컴퓨팅이나 서비스에 적용해 클라우드서비스의 성능과 효율을 증가시키고자 하는 방향도 여러 측면에서 나타난다. 이를 통해 좀 더 효율적이고 전략적이며 통찰력 있는 방식으로 클라우드서비스를 제공하고 동시에 추가적인 유연성, 민첩성, 경비 절감을 얻을 수 있다. 1. 클라우드 관리와 자율 구동 클라우드에 인공지능을 적용하는 방안 중 가장 대표적인 것이 반복적인 프로세스를 자동하고 워크로드를 완화하는 것을 보장하는 기능이다. 인스턴스를 모니터하고 관리하면서 나아가 문제가 발생했을 때 이를 스스로 고칠 수 있게 할 수 있다. 많은 클라우드 공급업체는 인공지능을 사용해 프라이빗 클라우드 배포 및 관리를 단순화하고 클라우드가 자가 설치, 자기 복구 및 자가 관리 할 수 있도록 자율 구동한다. 2. 데이터 관리 개선과 더 깊은 통찰력 데이터 플랫폼이나 범용의 퍼블릭 클라우드 모두 데이터 처리와 분석 기능을 제공하기 위해 경쟁하고 있다. 데이터를 인식하고 수집하며 분류와 관리를 시간 경과에 따라 처리해야 한다. 이런 데이터 플랫폼에서 인공지능의 역할은 클라우드 인공지능 서비스의 역할을 하면서도 동시에 자체 기능의 고도화를 위해서 반드시 필요로 하는 기능이다. 고객이 필요로 하는 데이터 처리 주기 문제, 위험 감지, 마케팅, 고객 서비스, 공급망 데이터 관리 기능은 인공지능 기술을 통해서 보다 더 지능화할 수 있으며 이는 클라우드서비스 기술 수준을 업그레이드하는 데 필수적이다. 3. 오류 및 비용의 감소 오늘날 기업의 클라우드 우선순위 1순위는 비용 최적화이다. 클라우드 비용 문제는 동적 프로비저닝, 지원의 자동 확장, 미사용 클라우드 리소스에 대한 가비지 수집 부족으로 인해 재무, 제품 및 엔지니어링 팀에 엄청난 고민을 제공하고 있다. 인공지능을 클라우드컴퓨팅에 통합해 작업 자동화를 하게 되면 사람의 간섭을 최소화하고 자체 학습 모델을 생성함으로써 기업이 더 빠른 의사 결정, 참여하는 사람 수 감소 등의 긍정적인 효과를 얻을 수 있다. 이는 비용에 직접적인 영향을 미치고 오류도 줄일 수 있다. 4. 향상된 보안 인공지능과 클라우드 통합은 리소스 및 데이터 보안을 자동으로 강화하고 더 나은 데이터 처리 및 오류 발견을 할 수 있게 한다. 비정상적인 이벤트나 간섭을 차단하는 것과 함께 무단 접근과 인적 오류를 줄일 수 있다. 인공지능을 사용하는 클라우드의 보안 자동화는 위협을 감지하고 차단하여 보안 침해의 노출을 제한하는 데 도움이 되며 이에 따라 클라우드 보안 자동화가 상당히 증가했다. 클라우드에서 데이터 및 네트워킹 볼륨이 증가하면서 공격도 복잡해지고 있기 때문에 시스템을 안전하게 유지하기 위해 전문가와 함께 인공지능을 사용할 수 있다. 인공지능 기술 중에 지도 학습은 알려진 공격에 사용할 수 있는 반면, 비지도 학습은 희소한 데이터 셋에서 비정상적인 이벤트를 감지하는 데 사용할 수 있다. 인공지능 기술이 지금까지 알려지지 않은 새로운 유형의 비정상적인 공격을 탐지해 이에 대응하게 한다면 이는 사람이 미처 파악하지 못하는 숨은 패턴에 대한 탐지가 가능해질 것이고 이에 많은 보안 기업이 인공지능 기술을 보안 영역에서 활용하고 있는 것이 사실이다. 5. 데이터 센터 운영 개선 마이크로소프트, 메타, 구글은 인공지능을 이용해 데이터 센터의 안전 문제를 사전에 탐지하고 해결할 수 있는 방안을 만들고 있다. 마이크로소프트는 다양한 소스에서 얻는 데이터를 분석하고 안전사고의 영향을 예방하거나 완화하기 위해 데이터 센터 건설 및 운영팀에 경고를 생성하는 인공지능 시스템을 개발하고 있다. 또한 상호 보완적이고 관련된 시스템으로 데이터 센터 건설 일정에 대한 영향을 감지하고 예측하고자 한다. 메타는 인공지능이 안전하지 않은 작업 환경으로 이어질 수 있는 “극한 환경 조건”서 데이터 센터가 어떻게 작동할지 예측할 수 있는 방법을 조사하고 있다고 주장한다. 메타는 극한 조건을 시뮬레이션하기 위해 물리적 모델을 개발하고 이 데이터를 서버 전체의 전력 소비, 냉각 및 공기 흐름을 최적화하는 인공지능 모델에 도입했다.