- 고성능 컴퓨팅(HPC) 클라우드는 집약적인 연산 작업을 지원한다.
- 개발자 클라우드는 통합 CI/CD 도구로 소프트웨어 개발을 간소화한다.
- 데이터베이스 클라우드는 데이터 관리 워크로드를 최적화한다.
- 재해 복구 클라우드는 비즈니스 연속성을 보장한다.
- 엣지 클라우드는 IoT 및 실시간 처리 요구 사항을 처리한다.
- 규정 준수 및 보안 클라우드는 특정 규제 요건을 해결한다.
프라이빗 클라우드는 특정 산업에 초점을 맞춘다. 금융 서비스 부문은 고속 트랜잰셕 및 규정 준수를 위해 설계된 클라우드의 이점을 누리고, 멀티미디어 클라우드는 콘텐츠 전송 및 스트리밍 서비스를 최적화한다. 이런 전문 클라우드는 목적에 맞게 구축된 인프라, 최적화된 성능, 산업별 기능을 제공해 대상 애플리케이션에 고유한 이점을 제공한다. 하지만 AI 프라이빗 클라우드와 마찬가지로 유연성, 비용, 기술 정체의 위험과 관련해 유사한 문제에 직면하는 경우가 많으므로 기업은 전문 프라이빗 클라우드 솔루션을 도입하기 전에 특정 요구사항을 신중하게 평가하는 것이 중요하다.
AI 프라이빗 클라우드를 살펴보면, 대부분 기업은 자체 기술 묶음을 하나로 엮어 AI/ML 솔루션을 만드는 방법을 모른다. AI 프라이빗 클라우드는 필요한 개발 도구로 모든 것을 사전 구성된 상태로 제공한다. GPU 클러스터를 최적화하도록 설계되고 프로세스를 간소화하는 MLOps 파이프라인도 갖추고 있다. 그러나 이를 일련의 퍼블릭 클라우드 서비스로 소비하는 대신 한 무더기의 상자가 탑재 창고에 나타나고 기업은 이를 데이터센터 랙에 설치한다. 언뜻 보기에는 AI 이니셔티브에 깊이 뛰어들고 싶어하는 기업에 완벽한 솔루션을 제공한다. 하지만, 이 유망한 프레임워크에는 몇 가지 과제가 있다.
장단점을 주의 깊게 살펴보기
한편으로, 이런 전문 클라우드는 AI와 머신러닝을 위해 특별히 설계된 기능을 제공해 데이터 주권과 보안을 강화하는 데 탁월하다. 또한 지연시간 단축은 특정 애플리케이션에 상당한 이점이 될 수 있으므로 기업은 실시간 데이터 처리를 활용할 수 있다.
