데이터의 가치와 와탭 모니터링

데이터 사이언스, 머신러닝, 인공지능에서의 와탭 모니터링

딥러닝과 머신러닝으로 이야기되는 인공지능 개발과 기업의 입장에서 가장 중요한 것은 데이터이며, 데이터는 트레이닝 데이터셋이 얼마나 모아지며, 데이터를 얼마나 정제할 수 있느냐의 기술적인 요건들에 대해서 집중하게 된다.

데이터를 다루기 위한 기본 개념이나 관련 툴킷 등을 이용해서 엄청난 데이터들을 다루게 되며, 매우 당연하게 클라우드의 서비스를 다루게 된다.

연구목적으로만 다룰 경우에는 거대 규모의 서버군이나 서비스에 대해서 고려하지 않지만, 집중적인 관점으로 서비스를 만들게 되면, 내부 관리와 서비스의 관리를 위한 인프라 스트럭처 모니터링과 Python기반의 툴킷들과의 연관관계에 대해서 밀도 있는 모니터링을 추구해야 합니다.

와탭이 지향하는 클라우드 서비스들은 이런 대규모 서비스와 Python이나 RDS기반의 서비스들을 상상합니다.

그리고, 해당 서비스들이 보다 효과적으로 동작될 수 있는 환경들을 고민하고, 관리할 수 있도록 서비스들을 고도화하고 있습니다.

데이터의 가치를 중심으로 서비스의 실시간 리팩터링 팩터를 추구하는 모델 역시, 와탭은 데이터를 중심으로 서비스를 구현하고 있기 때문에 목표에 도달할 수 있었습니다.

데이터의 가치에 대한 집중화를 통해서 5분 간격의 평균의 오류를 넘어선 인프라 관리와 프로세스의 프리징 현상까지 모니터링이 가능한 와탭 모니터링 서비스는, 향후 클라우드 서비스와 같이 진보하고, 동행할 것입니다.