기업의 클라우드 투자에 AI가 임박한 영향을 미친다는 McKinsey의   있습니다. 흥미로운 보고서가  기사 초반에 McKinsey가 다음과 같이 말한 인용문이 있었습니다.  "가능한 영향은 부문에 따라 다르지만 클라우드 도입은 일반 기업이 수익성을 20~30% 높일 수 있는 기회를 의미합니다."  많은 사람들에게 이것은 모든 것을 퍼블릭 클라우드에 넣으라는 분명한 요청이 될 것입니다. 그러나 다음 문장에는 상당한 뉘앙스가 추가됩니다.   “많은 디지털 기반 기업이 이미 이 기회를 최대한 활용하고 있습니다. S&P 500의 지난 10년 동안 EBITDA 가치 상승의 약 3분의 1   ” 은 클라우드와 같은 인프라를 활용한 단 8개의 디지털 기반 기업에서 나왔습니다.  클라우드와 같은 인프라.  “퍼블릭 클라우드를 사용했기 때문”이 아니라   보고서는 훌륭하며 강력히 추천합니다. 클라우드 운영 모델을 채택했기 때문입니다.  우리가 계속해서 확인하는 또 다른 사실은 기업이 클라우드에서 워크로드를 송환함으로써 평균 60%를 절약한다는 것입니다. 이는 다음과 같은 수치를 발표한 팀에서 지속적으로 볼 수 있는 것입니다.  ,  ,  , 그리고  . 이는 가장 큰 기업 보안 회사 중 하나(그리고 우리 고객)가 저장한 것입니다(그러나 공개하지는 않았습니다).   37신호   엑스닷컴   사전 렌더링   아레프스  따라서 문제는 클라우드로 이동하는 것과 클라우드를 떠나는 것 모두에서 어떻게 수익성을 높일 수 있느냐 하는 것입니다.  그 답은 클라우드 운영 모델의 채택에 있습니다. 클라우드 운영 모델을 채택하면 인프라, 개발자 경험 및 엔드투엔드 기술 효율성(데이터 팀에서 IT까지)에 대한 생각이 바뀌게 됩니다. 생성적 AI 모델을 훈련, 조정 및 배포하려면 실시간 비즈니스 프로세스 및 데이터에 근접해야 합니다. McKinsey 보고서는 또한 향후 10년 동안 데이터의 거의 절반이 계속해서 온프레미스에서 생성될 것이라고 예측합니다. 데이터 개인 정보 보호, POS 시스템 및 기타 요소와 같은 여러 요소에 따라 조직은 온프레미스 데이터 아키텍처와 퍼블릭 클라우드 데이터 아키텍처를 신중하게 고려해야 합니다.  클라우드 운영 모델은 인프라를 코드로 제공합니다. 이는 똑똑한 소프트웨어와 멍청한 하드웨어를 의미합니다. Google(TPU), AWS(Graviton) 및 Azure(FPGA)는 모두 자체 실리콘을 가지고 있지만 이들은 범용 워크로드용으로 설계되었습니다. 소프트웨어는 그들을 노래하게 만드는 것입니다. 앞으로 나아가는 모델입니다. 저렴하면서도 강력한 상용 하드웨어로 일회용 및 재사용이 가능합니다. 이것이 퍼블릭 클라우드나 클라우드 운영 모델에서 어플라이언스를 찾을 수 없는 이유입니다.  클라우드 운영 모델은 개발자 분야 전반에 걸쳐 사전 구성된 도구 및 애플리케이션 패턴을 공유하고 재사용하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식에는 개발자를 위한 셀프 서비스를 갖춘 통합 소비 계층과 속도, 민첩성 및 보안을 지원하는 표준화된 기술 스택이 포함됩니다.  클라우드 운영 모델은 관리형 서비스(데이터베이스, 핵심 가치 저장소, 보안)를 통해 기술 효율성도 향상시킵니다. 배포, 확장, 관리 등 IT 프로세스의 자동화와 표준화가 필요합니다. CI/CD 실행을 촉진하여 빈번하고 자동화된 코드 배포를 가능하게 합니다. 이들 각각은 더 효율적인 조직을 만듭니다.  그것의 그물은 두 가지가 동시에 사실일 수 있다는 것입니다. "클라우드로 이동"하여 더 많은 수익을 올릴 수 있고 "송환"하여 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 공통분모는 모델이다. 어떤 워크로드가 어디에 속해 있는지 알고 싶으시면 저희에게 연락주세요.  그리고 우리는 우리의 생각을 공유할 수 있습니다. 당신은 우리의 조언이 매우 정직하다는 것을 알게 될 것입니다. 당신이 퍼블릭 클라우드에 속해 있다면, 우리는 그렇게 말하는 데 문제가 없습니다. 왜냐하면 당신이 성공한다면 어느 시점에서는 다시 나오고 싶을 것이기 때문입니다. 그것은 당신이 최적화하는 것에 관한 것입니다.   hello@min.io    나타납니다. 여기에도

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