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엣지 컴퓨팅이란? 클라우드의 한계를 넘다 클라우드 컴퓨팅이 디지털 인프라의 중심으로 자리 잡은 이후, 또 다른 기술이 주목받기 시작했습니다. 바로 에지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. 에지 컴퓨팅은 클라우드의 한계를 극복하고, 실시간 데이터 처리, 지연 최소화, 분산형 인공지능 등에 최적화된 차세대 기술입니다.이 글에서는 에지 컴퓨팅이란 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 클라우드와의 차이점 및 실전 활용 사례를 통해 이 기술이 가져올 변화에 대해 구체적으로 알아보겠습니다.1. 에지 컴퓨팅이란?에지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드 서버로 보내지 않고, 데이터가 생성된 현장 근처(에지)에 있는 장비나 서버에서 직접 처리하는 방식입니다.즉, 데이터 처리를 ‘중심’이 아닌 ‘가장자리(에지)’에서 실행함으로써 지연 시간(Latency)을 줄이고.. 2025. 4. 10.
스타링크와 저궤도 위성통신의 시대 전 세계가 초고속 인터넷 연결을 향해 달려가는 가운데, 스타링크(Starlink)를 필두로 한 저궤도 위성통신 기술이 주목받고 있습니다. 기존의 지상 통신망 한계를 넘어 전 세계 어디에서든 빠르고 안정적인 인터넷을 제공할 수 있다는 점에서 기술적, 사회적, 경제적으로 큰 변화의 물결이 일고 있습니다.이 글에서는 스타링크의 개념과 구조, 저궤도 위성통신 기술의 핵심 원리, 그리고 이러한 변화가 가져올 미래 통신의 모습을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 스타링크란 무엇인가?스타링크는 일론 머스크가 이끄는 스페이스 X(SpaceX)가 개발한 저궤도 위성 인터넷 네트워크입니다. 수천 개의 소형 위성을 지구 저궤도(LEO, 약 550km 상공)에 배치해 전 세계 사용자에게 위성 인터넷을 제공하는 것이 핵심입니다.기존.. 2025. 4. 10.
실시간 분석 기술 vs 배치 분석 비교 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 기업과 플랫폼은 데이터를 어떻게 분석하고 활용할지에 따라 경쟁력이 달라집니다. 그 중심에는 두 가지 핵심 분석 방식이 있습니다: 바로 실시간 분석(Real-time Analytics)과 배치 분석(Batch Analytics)입니다.두 기술은 데이터 처리 속도, 구조, 사용 목적에서 차이가 있으며 각각의 강점을 잘 활용하면 보다 전략적인 데이터 기반 의사결정이 가능합니다.1. 실시간 분석과 배치 분석의 개념 비교구분실시간 분석배치 분석정의데이터 발생 즉시 처리 및 분석일정 시간 간격으로 데이터 일괄 처리처리 시간초~분 단위 (실시간 대응)수분~수시간 단위 (지연 허용)사용 기술Kafka, Apache Flink, Spark Streaming 등Hadoop, ETL .. 2025. 4. 9.
실시간 분석 기술이 금융에 미치는 영향 최근 금융 산업에서는 실시간 분석 기술의 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 단순히 ‘빨라졌다’는 차원을 넘어, 금융의 패러다임 자체를 바꾸는 수준으로 발전하고 있습니다.실시간 분석은 실시간 스트리밍 데이터 처리 기술을 활용해 사용자의 행동, 시장의 변동, 거래 흐름을 즉각적으로 파악하고 반응할 수 있게 해 줍니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 금융 상품 설계, 리스크 대응, 고객 맞춤 서비스 등 모든 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다.특히 디지털 뱅킹, 투자 플랫폼, 핀테크 스타트업 등에서는 실시간 분석 기술을 기반으로 신속한 의사결정뿐 아니라 AI 기반의 맞춤 금융 서비스를 동시에 구현하며 경쟁력을 높이고 있습니다.1. 실시간 분석 기술의 핵심 개념실시간 분석 기술은 이벤트 스트리밍(Even.. 2025. 4. 9.
개인 데이터 기반 콘텐츠 마케팅 전략 디지털 환경이 고도화되면서 마케팅도 더 이상 '모두를 위한 메시지'가 아닌, 개인을 위한 맞춤형 콘텐츠로 진화하고 있습니다. 특히 다양한 경로에서 수집되는 개인 데이터를 기반으로 한 콘텐츠 마케팅은 전환율, 고객 만족도, 브랜드 충성도를 획기적으로 높이고 있습니다.이 글에서는 개인 데이터를 활용한 콘텐츠 마케팅 전략의 핵심 개념과 사례, 실행 시 유의할 점까지 구체적으로 살펴보겠습니다.1. 개인 데이터 기반 마케팅이란?개인 데이터 기반 콘텐츠 마케팅은 사용자의 행동, 관심사, 구매 이력, 위치 정보 등을 분석해 그에 맞는 콘텐츠를 자동으로 제공하는 전략입니다.예시:최근 검색한 키워드를 기반으로 한 블로그 콘텐츠 추천과거 구매 패턴을 분석해 제안하는 맞춤형 이메일 캠페인위치 기반 알림: “지금 주변 매장에.. 2025. 4. 9.
AI+빅데이터로 추천 시스템 만들기 우리가 유튜브에서 영상을 보거나, 넷플릭스에서 영화를 선택하거나, 쇼핑몰에서 상품을 둘러볼 때마다 마주치는 것이 바로 추천 시스템입니다. 이 추천 시스템은 단순한 목록 제시가 아닌, AI와 빅데이터 기술이 결합된 복잡한 알고리즘의 결과물입니다.이 글에서는 AI와 빅데이터를 활용해 추천 시스템이 어떻게 만들어지는지, 그 구조와 실제 활용 사례, 개발 시 고려할 점 등을 단계별로 살펴보겠습니다.1. 추천 시스템의 핵심 개념추천 시스템은 사용자 행동 데이터를 바탕으로 관심 가질 만한 콘텐츠, 상품, 정보를 자동으로 제시하는 알고리즘 기반 기술입니다.대표적으로 아래 두 가지 방식이 널리 사용됩니다:콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering): 사용자의 과거 행동과 선호를 기준으로 유사 항목.. 2025. 4. 8.
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