헤이즐캐스트, 실시간 데이터 처리 플랫폼 5.4로 업그레이드
헤이즐캐스트가 실시간 데이터 처리 플랫폼의 5.4 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트는 운영 및 인공지능(AI) 작업을 최적화하기 위한 개선 사항을 도입했습니다.
헤이즐캐스트 플랫폼은 개방형 소스와 기업용 에디션을 아우르는 실시간 지능형 응용 프로그램 환경을 제공합니다. 고속 데이터 저장소와 스트림 처리 기능을 융합한 아키텍처 덕분에 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 점점 더 많은 머신러닝(ML) 및 AI 응용 프로그램에 적합합니다. 기업들이 지연 민감한 의사 결정을 위해 AI를 신속하게 채택함에 따라, 새로운 5.4 업데이트는 생산 AI 파이프라인의 복잡한 데이터 처리 요구를 충족할 수 있도록 헤이즐캐스트의 핵심 기능을 향상시킵니다. 주요 고객으로는 JPMorgan Chase, Volvo, New York Life, Target 등이 있습니다.
버전 5.4의 주요 발전 사항
헤이즐캐스트의 CEO인 켈리 헤럴은 "이는 대규모 조직의 AI 작업을 지원하는 다년간의 리더십에서 또 다른 단계"라고 언급했습니다. "AI가 가치를 제공하려면 데이터 처리 인프라가 신뢰성 있게 작동해야 하며, 그 부분에서 우리의 강점이 발휘됩니다."
실시간 데이터 처리의 일관성
헤이즐캐스트는 시스템으로 스트리밍되는 데이터를 실시간으로 처리합니다. 여러 노드가 협력하는 현대의 고가용성 데이터 시스템에서는 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
헤럴은 "데이터 일관성은 어려운 문제"라고 말했습니다. "우리는 수년 동안 강력한 일관성 하위 시스템을 갖추고 있으며 고객들이 이를 철저히 검증했습니다." AI 기반 응용 프로그램의 요구가 진화함에 따라, 데이터 일관성을 유지하는 것이 더욱 절실해졌습니다. 새로운 5.4 출시에서는 CAP 정리 이론(일관성, 가용성, 분할)을 기반으로 강력한 일관성을 제공하는 고급 CP(일관성 제공자) 하위 시스템을 도입했습니다.
또한, 헤이즐캐스트 5.4는 개선된 스레딩 기능을 통해 처리 성능을 30% 향상시키는 혁신적인 스레드-퍼-코어(TPC) 아키텍처를 특징으로 합니다. 헤럴은 "대부분의 개발자들은 일관성을 우선시하면 시스템 속도가 느려질 수 있다는 것을 이해합니다. 이는 일반적인 트레이드오프입니다"라고 설명하며, "고급 일관성을 TPC와 통합함으로써 이 트레이드오프를 최소화하고, 강력한 일관성과 함께 최상의 성능을 보장합니다."
계층 저장소: AI의 데이터 요구사항 충족
헤이즐캐스트 플랫폼의 인메모리 데이터 처리 능력은 필수적이지만, 현대의 AI 및 ML 작업은 종종 인메모리 한계를 초과하는 방대한 저장소를 요구합니다. 이때 새로운 계층 저장 기능은 실시간 데이터 처리를 위한 다양한 성능 수준을 제공하여 매우 유용합니다.
헤럴은 "AI 분야에서는 데이터에 대한 갈증이 끝이 없다"고 말하며, "모든 것을 메모리에 보유하는 것은 비용이 많이 듭니다. 계층 저장소는 사용자가 AI 및 ML 작업을 효과적으로 처리할 수 있도록 저장 솔루션을 확장할 수 있게 해줍니다."라고 강조했습니다.
AI를 통한 사기 탐지 가속화
헤이즐캐스트 플랫폼은 다양한 AI 및 ML 응용 프로그램에서 활용되었으며, 특히 사기 탐지에서 그 강점을 발휘하고 있습니다. 헤럴은 한 대형 신용 카드 회사가 실시간 사기 탐지를 위해 헤이즐캐스트 플랫폼을 사용하고 있다고 강조했습니다. 신용 카드가 스와이프될 때, 결제 단말기는 신속하게 승인 상태를 확인합니다. 이 승인 결정은 50밀리초 이내에 이루어져야 합니다.
"그 짧은 시간 동안, 우리는 사기 탐지를 위한 여섯 개의 독립 ML 알고리즘을 처리하고 종합 점수를 생성하여 거래 승인이 필요한지에 대한 잘-informed된 응답을 제공합니다."라고 설명했습니다.
결론적으로, 헤이즐캐스트 5.4는 실시간 데이터 처리 능력을 향상시켜 AI 작업에 필수적인 일관성과 저장 솔루션을 제공하고, 사기 탐지를 포함한 다양한 응용 프로그램에서 보다 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.
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