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통합검색 "RHEL"에 대한 통합 검색 내용이 23개 있습니다
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레드햇, “모델/AI 가속기/클라우드 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 AI 배포 가속화 지원”
레드햇은 레드햇 AI 인퍼런스 서버(Red Hat AI Inference Server), 레드햇 AI 서드파티 검증 모델 및 라마 스택(Llama Stack)과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 MCP) API의 통합 그리고 엔터프라이즈 AI 포트폴리오 전반에 걸친 주요 업데이트를 통해 엔터프라이즈 AI에서 고객 선택권을 지속적으로 확대한다고 발표했다. 이러한 개발을 통해 레드햇은 조직이 AI 도입을 가속화하는 데 필요한 역량을 더욱 강화하는 동시에 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 생성형 AI 제품 배포에 있어 고객에게 더 많은 선택과 신뢰를 제공한다. 포레스터(Forrester)에 따르면 오픈소스 소프트웨어는 기업 AI 활동을 가속화하는 촉매제가 될 것이다. AI 환경이 점점 더 복잡하고 역동적으로 성장함에 따라 레드햇 AI 인퍼런스 서버 및 서드파티 검증 모델은 효율적인 모델 추론과 레드햇 AI 플랫폼의 성능에 최적화된 검증 AI 모델 컬렉션을 제공한다. 레드햇은 라마 스택 및 MCP를 비롯한 생성형 AI 에이전트 개발을 위한 신규 API 통합을 더해 배포 복잡성을 해결하고 높은 제어력과 효율성으로 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있도록 지원한다. 레드햇은 AI 포트폴리오에 새로운 레드햇 AI 인퍼런스 서버가 포함되면서, 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 더 빠르고 일관되며 비용 효율적인 추론을 대규모로 제공할 것으로 보고 있다. 이 핵심 기능은 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI) 및 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(Red Hat Enterprise Linux AI, 이하 RHEL AI)의 최신 출시에 통합되었으며, 독립형 설루션으로도 제공되어 지능형 애플리케이션을 더 효율적이고 유연하며 높은 성능으로 배포할 수 있다. 허깅페이스(Hugging Face)에서 제공되는 레드햇 AI 서드파티 검증 모델은 기업이 특정 요구사항에 적합한 모델을 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI는 검증된 모델 컬렉션과 배포 가이드를 제공해 모델 성능 및 결과 재현성(reproducibility)에 대한 고객 신뢰를 높인다. 레드햇으로 최적화된 일부 모델은 모델 압축 기술을 활용해 크기를 줄이고 추론 속도를 높여 자원 소비와 운영 비용을 최소화한다.  레드햇 AI는 메타(Meta)가 처음 개발한 라마 스택과 앤트로픽(Anthropic)의 MCP를 통합해 사용자에게 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축과 배포를 위한 표준화된 API를 제공한다. 현재 레드햇 AI에서 개발자 프리뷰로 제공되는 라마 스택은 모든 생성형 AI 모델 전반에서 vLLM 추론, 검색 증강 생성(RAG), 모델 평가, 가드레일 및 에이전트 기능에 액세스할 수 있는 통합 API를 제공한다. MCP는 API, 플러그인, 데이터 소스를 연결하는 표준 인터페이스를 제공함으로써 에이전트 워크플로에서 외부 도구와의 통합을 지원한다. 레드햇 오픈시프트 AI(v2.20)의 최신 버전은 ▲최적화된 모델 카탈로그 ▲쿠브플로우 트레이닝 오퍼레이터(KubeFlow Training Operator) 기반의 분산 학습 ▲기능 저장소(Feature store) 등 생성형 AI 및 예측형 AI 모델을 대규모로 구축, 학습, 배포, 모니터링할 수 있는 추가 기능을 포함한다.  또한, RHEL AI 1.5는 레드햇의 기본 모델 플랫폼에 새로운 업데이트를 제공함으로써 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 테스트 및 실행을 지원한다. RHEL AI 1.5의 주요 기능은 ▲구글 클라우드 마켓플레이스(Google Cloud Marketplace) 가용성 제공 ▲스페인어, 독일어, 프랑스어 및 이탈리아어를 위한 향상된 다국어 기능 제공 등이다.   래드햇 AI 인스트럭트랩 온 IBM 클라우드(Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud)서비스도 출시됐다. 이 신규 클라우드 서비스는 모델 맞춤화 과정을 더욱 간소화하여 확장성과 사용자 경험을 개선하며 기업이 고유한 데이터를 더 쉽고 높은 수준의 제어하에 활용할 수 있도록 지원한다.
작성일 : 2025-05-26
레드햇, 애저에서 RHEL AI의 AI 모델 개발 및 배포 간소화 지원
레드햇은 클라우드에서의 인공지능(AI) 및 생성형 AI 배포를 간소화하고 확장하기 위해 마이크로소프트와의 협력을 확대한다고 발표했다. 이번 협력을 통해 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI)는 마이크로소프트 애저 환경에서 실행 가능하도록 최적화되고 검증된 파운데이션 모델 플랫폼으로써 제공되며, 애저 마켓플레이스(Azure Marketplace)를 통해 BYOS(Bring-Your-Own-Subscription) 제품으로 제공될 예정이다. 파괴적 혁신이 끊임없이 일어나는 산업 환경에서 조직이 새로운 기능을 신속하게 통합하고 지원할 수 있는 적응형 기술 스택을 도입하고 유지하는 것은 매우 중요하다. 이는 특히 애플리케이션과 데이터, 플랫폼, 인프라를 아우르는 AI 지원 기술을 필요로 하는 AI 기반 비즈니스로 전환하는 조직에 더욱 중요하다. MS 애저용 RHEL AI는 조직이 하이브리드 클라우드 환경에서 생성형 AI 모델을 더욱 원활하게 구축, 테스트, 배포하는 데 필요한 일관성과 확장성을 제공한다. RHEL AI는 엔터프라이즈급 오픈소스 라이선스 그래니트(Granite) 모델로 생성형 AI 혁신을 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼으로, 인스트럭트랩(InstructLab) 도구를 통해 기업의 프라이빗 데이터와 사용 사례에 맞춘 모델 조정을 간소화한다. 또한 RHEL AI는 동일한 도구와 개념을 사용하여 이러한 모델을 대규모로 조정(tuning)하고 서비스할 수 있도록 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI)로 바로 이동 가능한 경로를 제공한다. MS 애저에서의 RHEL AI 제공은 조직이 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 오픈소스의 힘을 활용할 수 있도록 돕는 레드햇과 MS 간의 오랜 협력 관계를 기반으로 한다. RHEL AI는 양사가 공동으로 개발하고 지원하는 완전 관리형 턴키 애플리케이션 플랫폼인 레드햇 오픈시프트 AI 및 애저 레드햇 오픈시프트(Azure Red Hat OpenShift) 등 다른 제품들처럼 MS 애저에서 사용 가능한 최신 AI 최적화 레드햇 제품이다.
작성일 : 2024-11-22
레드햇, RHEL 9.5 출시와 함께 리눅스 자동화 확장
레드햇은 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux, 이하 RHEL) 9.5의 정식 출시를 발표했다. RHEL은 애플리케이션과 워크로드를 비용은 절감하면서 보다 빠르고 안정적으로 배포할 수 있도록 한다. 하이브리드 클라우드 배포 전반에서 효과적으로 워크로드를 관리할 수 있도록 하고, 데이터센터에서 퍼블릭 클라우드, 에지에 이르기까지 IT 리스크 완화를 지원한다. IDC의 연구에 따르면, 조직은 시간과 자원이 부족한 상황에서 리눅스 운영 체제 환경을 유지 관리하고 지원하는 워크로드 간의 균형을 맞추는데 계속해서 어려움을 겪고 있다. 클라우드와 인공지능(AI), 머신러닝(ML)과 같은 차세대 워크로드의 확산으로 상황은 더욱 복잡해지고 있다. RHEL 표준화는 운영체제를 통합하고, 확장 및 프로비저닝과 같은 수동 작업 자동화하며, 배포의 복잡성을 줄여 IT 인프라 관리 관리팀의 민첩성을 향상시켰다. 그 결과, 인프라 팀은 비즈니스 및 인프라 혁신에 26% 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됐다. RHEL 9.5는 ▲강화된 보안 및 컴플라이언스 관리 기능 제공 ▲자동화를 통한 복잡성 감소 ▲대규모 앱 배포를 위한 보다 신속한 하이브리드 클라우드 운영 등을 통해 AI부터 에지 컴퓨팅에 이르는 급속한 IT 혁신을 지원하는 운영 체제에 일관성과 향상된 기능을 제공한다. RHEL 시스템은 RHEL 구독에 포함된 레드햇 앤서블 콘텐츠(Red Hat Ansible Content) 컬렉션으로, 일상적인 관리 작업을 자동화해 조직이 보다 일관된 구성과 대규모 워크플로를 제공할 수 있게 돕는다. RHEL 9.5는 리눅스의 명령줄(커맨드 라인) 유틸리티인 ‘sudo’의 신규 기능을 포함한 여러 시스템 역할을 추가해 sudo 구성을 대규모로 자동화한다. 이는 적절한 규칙 관리 가드레일을 통해 관리자용 커맨드를 일반 사용자가 실행할 수 있게 한다. 높은 권한의 사용자는 자동화로 환경 전체에 걸쳐 sudo 구성을 더 일관되고 안전하게 구현할 수 있어, 조직이 비즈니스 전반의 복잡성을 감소시킬 수 있다. 또한 기밀 컴퓨팅(confidential computing) 플랫폼 지원 확대로 AI 워크로드의 데이터를 보호하고 내부자 위협을 낮출 수 있다. 기밀 컴퓨팅은 민감한 데이터를 보거나 변조하는 잠재적 위협을 방지함으로써 기업은 데이터 세분화를 유지하고 데이터 규정을 준수하는 동시에 대량의 데이터를 검토하는데 AI를 더 안전하게 사용할 수 있다. RHEL 관리 도구는 시스템 관리를 단순화해 조직의 수동 작업 자동화, 대규모 배포 표준화, 시스템 복잡성 감소를 지원한다. 또한, RHEL 9.5는 웹 콘솔에 새로운 파일 관리 기능을 제공해 사용자가 명령줄을 사용하지 않고도 파일 시스템 검색, 파일 업로드 및 다운로드, 권한 변경, 디렉토리 생성과 같은 파일 관리 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. RHEL 9.5는 오픈소스 컨테이너 엔진의 최신 버전인 포드맨(Podman) 5.0 기능 포함 및 지원을 통해 플랫폼 수준에서 컨테이너 네이티브 혁신을 촉진한다. 포드맨은 개발자에게 리눅스 환경에서 컨테이너를 구축, 관리 및 실행하기 위한 오픈소스 도구를 제공한다. 이번 주요 출시에서는 포드맨 팜 빌드를 도입해 개발자가 단일 명령으로 원격 머신에서 멀티 플랫폼 이미지를 빠르게 구축할 수 있게 한다. 조직은 다양한 플랫폼에서 애플리케이션을 효율적으로 테스트하고 배포해 개발 시간을 단축하고 이식성을 향상시킬 수 있다. RHEL 9.5의 애플리케이션 스트림은 혁신적인 애플리케이션을 구동하는데 필요한 선별된 최신 개발자 도구, 언어 및 데이터베이스를 제공한다. 또한 RHEL 9.5은 포스트그레SQL용 PG벡터(PG Vector for PostgreSQL), 노드js(Node.js), GCC툴셋, 러스트(Rust) 툴셋 및 LLVM 툴셋의 신규 버전을 포함한다. 또한, RHEL 9에서 유지관리가 종료된 자바 개발 키트(JDK) 11은 레드햇에서 지원하며, 해당 패키지를 계속 사용할 수 있다. JDK 17은 최신 자바 애플리케이션 구축 및 관리를 위한 신규 기능과 도구를 제공하며 이전 버전과의 호환성을 유지해 애플리케이션과 사용자가 일관성 있게 JDK 업그레이드를 유지할 수 있게 한다. 
작성일 : 2024-11-18
레드햇, ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI’ 정식 출시
레드햇은 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI)’의 정식 출시를 발표했다. RHEL AI는 사용자가 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원하기 위해, 생성형 AI 모델을 원활하게 개발·테스트·배포할 수 있도록 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼이다. 이 플랫폼은 오픈소스 라이선스를 기반으로 한 그래니트 LLM(Granite LLM, 대규모 언어 모델) 제품군과 LAB(Large-scale Alignment for chatbot, 챗봇을 위한 대규모 정렬) 방법론에 기반한 인스트럭트랩(InstructLab) 모델 정렬 도구를 결합한 솔루션이다. 전체 솔루션은 하이브리드 클라우드의 개별 서버 배포를 위해 최적화된 RHEL 이미지로 패키징되어 있다. 생성형 AI의 잠재력은 크지지만 LLM을 조달 및 훈련, 미세 조정하는 데에는 많은 비용이 발생한다. 일부 주요 모델의 경우 출시 전 훈련 비용만 약 2억 달러에 달한다. 여기에 조직의 특정 데이터 및 요구사항에 맞게 조정하기 위해 데이터 사이언티스트 등 전문가를 필요로 할 경우 추가 비용이 발생할 수 있다. 어떤 애플리케이션에 어떤 모델을 선택하든, 기업의 고유 데이터 및 프로세스에 맞게 조정하는 작업이 요구된다. 따라서 효율성과 민첩성이 실제 프로덕션 환경에서 AI의 핵심이다. 레드햇은 향후 10년 동안 더 작고, 효율적이며, 목적에 맞게 구축된 AI 모델들이 클라우드 네이티브 애플리케이션과 함께 엔터프라이즈 IT 스택의 상당 부분을 차지할 것으로 보고 있다. 그러나 이를 위해서는 하이브리드 클라우드 전반에서 실행될 수 있도록 생성형 AI의 접근성과 가용성을 높여야 한다. 지난 수십 년 동안 오픈소스 커뮤니티는 다양한 사용자 그룹의 기여를 통해 복잡한 소프트웨어 문제 및 유사한 문제를 해결하는 데에 도움을 주었다. 이와 비슷한 접근 방식을 통해 생성형 AI를 보다 효과적으로 수용하는 데 대한 장벽을 낮출 수 있다. RHEL AI는 하이브리드 클라우드 전반에서 CIO를 포함한 기업의 IT 조직이 생성형 AI의 접근성을 높이면서, 효율적이고 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. RHEL AI는 엔터프라이즈급 오픈소스 라이선스를 보유한 그래니트 모델을 통해 생성형 AI 혁신을 강화하고, 다양한 생성형 AI 사용 사례에 맞게 조정한다. 그리고 인스트럭트랩 도구를 통해 생성형 AI 모델을 비즈니스의 요구사항에 맞게 간소화하여, 조직 내 도메인 전문가와 개발자가 광범위한 데이터 과학 기술 없이도 고유한 기술과 지식을 제공할 수 있도록 지원한다. RHEL AI는 관련 데이터가 어디에 있든 프로덕션 서버용 모델을 조정하고 배포하는 데에 필요한 도구를 제공해 하이브리드 클라우드 전반에서 생성형 AI를 학습하고 배포할 수 있다. 또한 RHEL AI는 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI)로 손쉽게 전환할 수 있는 온램프(on-ramp)를 제공하며, 동일한 도구와 개념을 사용해 이러한 모델을 대규모로 훈련, 조정 및 서비스할 수 있다. RHEL AI에는 레드햇 구독 서비스가 제공하는 엔터프라이즈 제품 배포, 연중무휴 프로덕션 지원, 확장된 모델 수명 주기 지원 및 오픈소스 보증의 법적 보호 등의 혜택이 포함된다. 레드햇은 RHEL AI가 레드햇 하이브리드 클라우드 포트폴리오의 확장으로서 온프레미스 데이터센터부터 에지 환경, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 거의 모든 엔터프라이즈 환경을 포괄한다고 설명했다. 레드햇과 레드햇의 OEM(주문자 상표 부착 생산) 파트너가 직접 RHEL AI를 제공하고 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, IBM 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 세계 최대 클라우드 제공업체에서 이를 실행할 수 있게 되는 것이다. 따라서 개발자와 IT 조직은 하이퍼스케일러 컴퓨팅 리소스의 강력한 성능을 사용해 RHEL AI를 통한 혁신적인 AI 개념을 구축할 수 있다. RHEL AI는 현재 레드햇 고객 포털을 통해 온프레미스에서 실행하거나 ‘BYOS(Bring Your Own Subscription)’ 오퍼링으로 AWS 및 IBM 클라우드에 업로드해 사용할 수 있다. 애저(Azure) 및 구글 클라우드에서의 BYOS 오퍼링은 2024년 4분기에 제공될 예정이며, IBM 클라우드에서도 올해 말에 서비스 형태로 RHEL AI를 사용할 수 있게 될 예정이다.
작성일 : 2024-09-09
델, 레드햇과 협력해 개방형 AI 워크로드 지원
델 테크놀로지스와  레드햇이 생성형 AI 모델 및 AI 모델을 보다 원활하게 개발·테스트·배포할 수 있도록 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(Red Hat Enterprise Linux AI, 이하 RHEL AI)’를 델 파워엣지(Dell PowerEdge) 서버에서 지원한다고 발표했다. 또한 양사는 RHEL AI를 위한 추천 플랫폼으로 ‘델 파워엣지(PowerEdge) R760xa’ 서버가 선정됐다고 밝혔다.   ▲ 델 파워엣지 R760xa   양사의 협력을 통해 기업과 기관들은 AI 및 머신러닝 전략을 보다 쉽게 구현하고 IT 시스템을 확장하는 한편 비즈니스 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 애플리케이션을 강화할 수 있다. 델과 레드햇은 신뢰할 수 있는 AI 최적화 하드웨어 솔루션인 델 파워엣지 기반의 RHEL AI를 통해 일관된 AI 경험을 제공한다. 양 사는 RHEL AI와 엔비디아 가속 컴퓨팅이 포함된 하드웨어 솔루션의 지속적인 테스팅과 검증을 통해 AI 경험을 간소화하는데 협력할 계획이다. RHEL AI는 IBM 리서치의 오픈 소스 라이선스인 ‘그래니트 대규모 언어 모델(Granite LLM)’ 및 LAB(챗봇을 위한 대규모 정렬) 방법론에 기반한 인스트럭트랩(InstructLab) 모델 정렬 도구를 비롯해 ‘인스트럭트랩 프로젝트’를 통한 커뮤니티 중심의 모델 개발 접근 방식을 통합한 플랫폼이다. 이 솔루션은 하이브리드 클라우드의 개별 서버 배포를 위해 최적화된 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)’ 이미지로 패키징되어 있다. 또한 레드햇의 하이브리드 클라우드 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼인 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI)의 일부로서 분산 클러스터 환경에서 대규모로 모델 및 인스트럭트랩을 실행하도록 지원한다. 델 파워엣지 서버를 기반으로 하는 RHEL AI는 2024년 3분기 중 제공될 예정이며, 전 세계 다양한 지역에 위치한 델 고객 솔루션 센터에서 테스트해 볼 수 있다. 레드햇의 조 페르난데스(Joe Fernandes) 생성형 AI 기반 모델 플랫폼 부사장은 “AI는 본질적으로 서버와 컴퓨팅 성능 및 GPU를 아우르는 광범위한 리소스를 필요로 한다. 생성형 AI 사용 사례를 평가하고 구현할 때 비즈니스에 따라 확장할 수 있는 플랫폼이 필수이며, AI 기반 혁신을 실험하고 개발할 수 있는 민첩성 또한 확보해야 한다”면서, “델 테크놀로지스와 협력해 파워엣지 서버에서 RHEL AI를 검증하고 경쟁력을 강화함으로써 고객들이 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 생성형 AI를 적극적으로 활용해 비즈니스 추진력을 얻을 수 있게끔 지원할 것”이라고 밝혔다.  엔비디아의 밥 피트(Bob Pette) 엔터프라이즈 플랫폼 담당 부사장은 “오늘날과 같이 빠르게 변화하는 시장에서는 생성형 AI 사용 사례를 위해 검증되고 신뢰할 수 있는 솔루션을 갖추는 것이 매우 중요하다”고 강조하며, “델 파워엣지 서버와 RHEL AI를 통해 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU를 비롯한 가속 컴퓨팅의 최적화된 경험을 고객들에게 제공할 수 있게 됐다”고 전했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 대표는 “델 파워엣지 기반의 RHEL AI 솔루션은 델과 레드햇이 서버, GPU 및 파운데이션 플랫폼에 대해 지속적인 테스트와 검증을 실시하고 있음을 보여주는 예시로서 고객들이 신뢰할 수 있는 환경 내에서 AI 워크로드를 운영하게끔 지원하는 에코시스템 전반의 노력이 담겨 있다. 이는 중요한 AI 워크로드를 구축하고 배포하는 과정의 생성형 AI 경험을 간소화하는데 필수적인 요소”라고 설명했다.
작성일 : 2024-09-05
[포커스] 오라클 클라우드에서 레드햇 리눅스 지원 강화
오라클과 레드햇이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 분산형 클라우드에서 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)의 설치 및 구동 과정에 대한 지원을 강화한다고 밝혔다. 양사는 OCI와 RHEL을 사용하는 기업에서 핵심 애플리케이션을 클라우드로 이전하는 경험을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. ■ 정수진 편집장   오라클 클라우드와 레드햇 운영체제의 결합 강화 RHEL은 유연하고 안정적인 리눅스 환경을 통해 하이브리드 클라우드 혁신을 지원하는 데에 주력하고 있다. RHEL은 물리, 가상, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 및 엣지에 걸쳐 향상된 일관성을 제공하면서, 기업의 앱과 핵심 워크로드를 효율적이고 빠른 속도로 구축, 배포 및 관리하도록 지원한다는 점을 내세운다. 또한, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 플랫폼은 인프라의 개발 단계에서 보안 및 컴플라이언스를 구축할 수 있는 기능, 그리고 운영 라이프사이클 전 단계에 걸쳐 안정성을 더 쉽게 유지할 수 있는 방법을 제공한다. OCI는 고객이 복수의 클라우드에 걸쳐 데이터 레지던시, 지역성 및 권한 제어를 강화할 수 있는 '분산형 클라우드'를 제공한다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스를 포함하는 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드, 기업의 데이터센터 안에서 오라클 클라우드 서비스를 구동하는 OCI 전용 리전 등 다양한 클라우드 환경을 제공한다. 오라클은 다양한 분산형 클라우드 환경에서 RHEL을 설치하고 사용하는데 있어 동일한 경험을 제공한다는 계획이다.   ▲ OCI 상에서 RHEL 운영의 이점   클라우드 도입·이전의 경험 향상 기대 오라클의 레오 룽(Leo Leung) OCI 및 기술 부문 부사장은 “OCI의 유연한 VM(가상머신) 환경에 인증된 구성에 한해 RHEL의 운영을 지원할 수 있게 됐다”면서, “새로 클라우드를 도입하거나 기존 인프라를 클라우드로 마이그레이션(이전)하려는 고객들에게 큰 장점이 될 것”이라고 보았다. 오라클과 레드햇은 많은 기업 고객에게 익숙한 브랜드이다. 양사는 이번 협력을 통해 기업 고객에게 클라우드 인프라와 리눅스 운영체제에 대한 기술 지원을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드를 도입하는 것뿐 아니라 마이그레이션이나 현대화하는 경우에 적지 않은 시간이 소요되는데, 이 과정을 양사가 더욱 깊이 있게 지원함으로써 클라우드 도입 속도를 높일 수 있다는 것이다. OCI에 RHEL을 구축하려는 경우에 고객은 오라클과 레드햇 중 원하는 회사에 기술지원을 요청할 수 있는데, 어느 쪽에서 기술지원을 받든 간에 오라클과 레드햇의 기술지원팀이 협력해 동일한 지원을 제공한다는 것이 레오 룽 부사장의 설명이다.   ▲ OCI에서 RHEL을 구축하는 단계   폭넓은 클라우드 및 가상 머신 구성 지원 OCI에서 RHEL을 구축하는 과정은 네 단계로 이뤄진다. 먼저 RHEL의 이미지 다운로드받고, 이 이미지를 OCI의 오브젝트 스토리지로 업로드한다. 업로드된 이미지는 OCI 컴퓨트로 가져올 수 있고, 이후 지원하는 스페이스를 선택해 OCI의 VM 인스턴스를 생성하면 된다. OCI는 퍼블릭 클라우드와 하이브리드 클라우드뿐 아니라 OCI의 구성을 사내 데이터센터에 설치하는 전용 리전(OCI Dedicated Region)도 제공한다. 이번 양사의 협력으로 오라클의 분산형 클라우드에서 RHEL을 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 됐다. 또한 OCI 인프라와 서비스를 사용자에 맞게 커스텀화하고 기업의 자체 클라우드 브랜드로 만들 수 있는 오라클 알로이(Oracle Alloy)도 지원해, 다양한 OCI 클라우드 환경에서 RHEL을 사용할 수 있게 됐다. 오라클은 OCI에서 제공되는 VM은 고객이 원하는 코어 수와 메모리 용량을 선택해 원하는 VM을 구성할 있다는 점을 내세운다. 이번 협업을 통해 오라클과 레드햇은 OCI의 유연한 가상머신 인증 구성을 기반으로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스를 OCI에서 구동시킬 수 있다고 소개했다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 단일 CPU 증분으로 1개에서 최대 80개의 CPU 코어를 제공하고, 프로세서에 따라 CPU 당 1GB에서 총 1024GB의 메모리까지 제공하는 OCI의 가상머신에 대한 인증을 획득했다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 인텔, AMD, Arm 프로세서를 사용하는 최신 OCI 가상머신 구성에서 초기 지원된다.   ▲ 인증된 RHEL 버전 및 OCI 컴퓨트 스페이스   클라우드 고려하는 기업의 선택지 넓힌다 한편, 오라클과 레드햇은 RHEL의 유지보수 서브스크립션과 OCI 관련 계약은 기존과 변함 없이 제공된다고 설명했다. 또한 OCI에서 RHEL을 구축·사용하는 과정에 대해 어느 지역에서든 동일한 기술지원을 받을 수 있으며, 앞으로 더 간소화된 구축을 지원할 예정이라고 밝혔다. 레드햇의 패트릭 딕슨(Patrick Dixon) 수석 디렉터는 “양사의 협력으로 레드햇 고객에게도 클라우드 전환 및 배포를 위한 더 넓은 선택지가 주어졌다. 하이브리드 클라우드 플랫폼으로 OCI와 RHEL을 사용하고 있는 고객이 많은데, 신규 구축이나 이전 과정이 더욱 쉬워질 것이다. 레드햇으로서도 기술지원에 대한 고객 경험을 그대로 이어가면서 유연성을 강화할 수 있을 것으로 본다”고 전했다.     ◼︎ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2023-03-03
오라클 클라우드에서 레드햇 리눅스를 더 쉽게 사용한다
오라클과 레드햇이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 분산형 클라우드 상에서 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux : RHEL)의 설치와 구동을 지원하는 협력 내용을 소개했다. 양사는 OCI와 레드햇 엔터프라이즈 리눅스를 사용하는 기업에서 핵심 애플리케이션을 클라우드로 이전하는 경험을 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 유연하고 안정적인 리눅스 환경을 통해 하이브리드 클라우드 혁신을 지원하는 데에 주력하고 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 물리, 가상, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 및 엣지에 걸쳐 향상된 일관성을 제공하면서, 기업의 앱과 핵심 워크로드를 효율적이고 빠른 속도로 구축, 배포 및 관리하도록 지원한다는 점을 내세운다. 또한, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 플랫폼은 인프라의 개발 단계에서 보안 및 컴플라이언스를 구축할 수 있는 기능, 그리고 운영 라이프사이클 전 단계에 걸쳐 안정성을 더 쉽게 유지할 수 있는 방법을 제공한다. OCI는 고객이 복수의 클라우드에 걸쳐 데이터 레지던시, 지역성 및 권한 제어를 강화할 수 있는 '분산형 클라우드'를 제공한다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스를 포함하는 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드, 기업의 데이터센터 안에서 오라클 클라우드 서비스를 구동하는 OCI 전용 리전 등 다양한 클라우드 환경을 제공한다. 오라클은 다양한 분산형 클라우드 환경에서 래드햇 엔터프라이즈 리눅스를 설치하고 사용하는데 있어 동일한 경험을 제공한다는 계획이다.     협업을 통해 오라클과 레드햇은 OCI의 유연한 가상머신 인증 구성을 기반으로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스를 OCI에서 구동시킬 수 있다고 소개했다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 단일 CPU 증분으로 1개에서 최대 80개의 CPU 코어를 제공하고, 프로세서에 따라 CPU 당 1GB에서 총 1024GB의 메모리까지 제공하는 OCI의 가상머신에 대한 인증을 획득했다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 인텔, AMD, Arm 프로세서를 사용하는 최신 OCI 가상머신 구성에서 초기 지원된다.  오라클의 레오 룽(Leo Leung) OCI 및 기술 부문 부사장은 "양사의 협력으로 새롭게 클라우드를 도입하려는 고객뿐 아니라 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 기반의 기존 워크로드를 OCI 클라우드로 이전(마이그레이션)하려는 고객이 이점을 얻을 수 있을 것"이라면서, "또한 고객은 레드햇과 오라클의 기술지원팀을 통해 OCI 클라우드 인프라와 RHEL 운영체제를 사용하는 과정에서 생길 수 있는 문제에 대해 도움을 받게 된다"고 설명했다.
작성일 : 2023-02-01
마이크로소프트, 언택트 시대를 준비하기 위한 새로운 툴과 서비스 대거 발표
마이크로소프트가 현지 시각 9월 22일 이그나이트(Ignite) 2020을 온라인으로 개최했다. 이번 행사에서 마이크로소프트는 언택트 시대를 준비하기 위한 새로운 툴과 서비스를 대거 발표하고, 해당 기술을 통해 조직과 개인이 어떻게 회복력을 구축할 수 있는지 공유했다.   사티아 나델라 마이크로소프트 CEO   마이크로소프트는 원격근무 확산으로 안전하고, 원활한 기업 내외 커뮤니케이션이 중요해짐에 따라, 관리형 커뮤니케이션 플랫폼 ‘애저 커뮤니케이션 서비스(Azure Communications Service)’를 발표했다. 애저 커뮤니케이션 서비스는 단 몇 줄의 코드만으로 모바일앱과 데스크톱 앱, 웹사이트 상에서 음성 및 영상통화, 채팅, SMS 문자 메시지 기능을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 서비스다. 개발자는 팀즈(Microsoft Teams)와 동일한 높은 수준의 보안 플랫폼을 활용, 디바이스와 플랫폼 전반에 걸쳐 엔터프라이즈급 커뮤니케이션 경험을 보다 쉽게 제공할 수 있다. 온프레미스의 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)와 수세 리눅스 엔터프라이즈 서버(SLES)를 애저로 마이그레이션할 수 있는 ‘애저 하이브리드 베네핏(Azure Hybrid Benefit, 이하 AHB)’도 확장했다. 프리뷰로 선보이는 해당 서비스는 기존 윈도우나 SQL 기반에만 유효했던 AHB를 리눅스 환경까지 확대한 것이다. 고객은 기존 리눅스 VM을 사용한만큼 지불하는 방식(pay-as-you-go)에서 BYOS(bring-your-own-subscription)로 변환해 기존 레드햇과 수세 구독을 활용할 수 있게 된다. 또한 ‘애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services)’의 경우 기업의 비즈니스 과정을 간소화할 수 있도록 업데이트됐다.   마이크로소프트 팀즈의 투게더 모드   고객이 인공위성과 연동해 산업에 필요한 데이터와 정보를 빠르게 분석하고 서비스를 구축할 수 있는 ‘애저 오비탈(Azure Orbital)’도 프리뷰를 선보였다. 마이크로소프트의 글로벌 스케일의 클라우드 서비스를 통해 애저와 직접 통신, 인공위성의 데이터를 애저 지상국에 안전하게 보내준다. 뿐만 아니라 기업의 하이브리드 환경 구축이 가속화되는 가운데, 애저 하이브리드 지원에 대한 신규 업데이트도 공개됐다. 멀티클라우드 통합관리 서비스인 애저 아크가 지원하는 서버(Azure Arc-enabled servers), 데이터 서비스(Azure Arc-enabled data services), 애저 스택 엣지(Azure Stack Edge) 등이 포함된다. 이 밖에 마이크로소프트는 애저 혼합현실 서비스의 포트폴리오를 실제 개체를 자동으로 감지, 정렬 및 추적할 수 있는 ‘애저 오브젝트 앵커(Azure Object Anchors)’까지 확장하고 개발자들이 수동 설정이나 정렬 없이도 단일 객체나 인스턴스를 추적할 수 있도록 했다.
작성일 : 2020-09-24
레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2, 인텔리전트 모니터링 및 하이브리드 클라우드 관리 향상
글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇은 기업용 리눅스 플랫폼이자 레드햇 하이브리드 클라우드 포트폴리오의 기반인 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux)의 최신 버전인 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2’를 출시했다고 밝혔다.     레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 상호 연결된 하이브리드 클라우드 시대에 신뢰성과 안정성, 프로덕션-레디를 뛰어넘는 기능을 제공하기 위해 만들어졌다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스의 최신 버전은 기업이 기존 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 서브스크립션으로 더 큰 혜택을 누릴 수 있도록 지원한다. 새 버전의 주요한 업데이트는 ▲레드햇 인사이트 업데이트를 통한 새로운 인텔리전트 관리 및 모니터링 기능 ▲강화된 컨테이너 도구 ▲리눅스 전문가와 비전문가 모두를 지원하는 원활한 사용자 경험 등이다.   전세계가 코로나19 팬데믹 사태 극복을 위한 관리를 하듯이, 더 많은 IT 기업 역시 원격 또는 제한된 인력으로 운영되고 있다. IT 담당팀은 그 어느 때보다 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 크기나 규모, 복잡성 등에 상관없이 엔터프라이즈 기술 스택의 기반을 모니터링, 관리 및 분석할 수 있는 능력이 필요하다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스는 레드햇 인사이트를 통해 잠재적인 문제가 발생하기 전에 이를 지능적으로 감지, 진단 및 해결하도록 지원한다. '레드햇 인사이트'는 레드햇의 능동적 운영 및 보안 위협 관리 기능으로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 6.4 버전 이상부터 제공된다. 최신 업데이트를 통해 다음과 같은 새로운 이용 사례 기능 및 특징이 추가됐다. IT 보안, 컴플라이언스 및 운영 효율성에 대한 가시성 향상을 통해 대규모 및 복잡한 환경의 수동 관리를 줄이고 생산성을 향상시키며 구축 전반의 보안 및 컴플라이언스 강화 새로운 정책 및 패치 서비스로 기업이 중요한 내부 정책을 정의 및 모니터링하고 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 인스턴스에 적용되는 제품 권고 사항과 수정 지침 결정을 지원 드리프트(drift) 서비스로 IT 팀이 시스템을 기준점과 비교할 수 있도록 지원해 복잡성을 낮추고 신속한 문제 해결을 위한 전략을 안내하는 벤치마크를 제공 이 밖에 추가로 제공하는 모니터링 및 성능 업데이트는 다음과 같다. 제어 그룹(cgroup) v2로 리소스 관리 개선으로 특정 프로세스가 메모리를 과도하게 사용하여 시스템 장애 또는 속도 저하를 초래하지 않도록 지원 NUMA 및 하위 NUMA 서비스 정책을 통해 성능에 민감한 워크로드를 최적화하는 기능 향상 마이크로소프트 SQL 서버(Microsoft SQL Server) 2019에 새로운 수집 에이전트를 추가하는 PCP(Performance Co-Pilot) 5.0.2로 광범위한 SQL 서버 관련 지표를 수집 및 분석하여 데이터베이스 및 운영 체제 튜닝에 대한 명확한 이미지를 제공 고객이 하이브리드 클라우드 인프라 전반에서 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 레드햇 오픈시프트 컨테이너(Red Hat OpenShift Container) 플랫폼 구독을 보다 쉽게 확인하고 관리할 수 있는 SaaS(Software-as-a-Service) 도구인 레드햇 서브스크립션 워치(watch)   컨테이너형 워크로드는 디지털 트랜스포메이션과 클라우드 네이티브의 미래를 명확하게 제공하지만, 이러한 애플리케이션을 구축하는데 사용되는 도구는 가장 최신의 혁신과 안정적으로 지원되는 라이프사이클의 균형을 맞춰야 한다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 레드햇 컨테이너 도구의 업데이트된 애플리케이션 스트림을 24개월간 지원한다. 또한 격리 및 보안의 추가 계층을 위해 컨테이너 내부에 컨테이너를 구축하려는 기업의 경우 기술 프리뷰에서 스코피오(Skopeo)와 빌다(Buildah)의 컨테이너화된 버전을 사용할 수 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 컨테이너형 워크로드의 보안을 더욱 확장하기 위해 컨테이너 중심의 맞춤형 SELinux(Security Enhanced Linux) 보안 정책을 보다 쉽게 만들 수 있는 새로운 도구인 유디카(Udica)를 도입했다. 특정 워크로드에 적용할 경우, 유디카는 프로세스가 컨테이너에서 분리되어 다른 컨테이너 또는 호스트 자체에 문제를 일으킬 수 있는 위험을 줄일 수 있다. 한편, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 향상된 레드햇 유니버설 베이스 이미지(Red Hat Universal Base Image)도 포함한다. 레드햇 인증 지원 클라우드-네이티브 애플리케이션 구축 시 개발자 선택 확대를 위한 OpenJDK 및 .NET 3.0 단일 명령을 통해 특정 이미지와 연관된 소스 코드에 대한 접근성이 향상되어 레드햇 파트너가 오픈소스 라이센스에 대한 소스 코드 요구사항을 보다 쉽게 충족 가능   리눅스가 엔터프라이즈 IT의 핵심으로 계속 성장함에 따라 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 신규 및 기존 사용자의 장벽을 낮추는데 주력하고 있다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 8.2는 사용 편의성과 전반적인 사용자 경험을 향상시키기 위해 다음을 추가한다. 설치 과정의 일부로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 서브스크립션 등록을 통합하여 보다 쉬운 온 보딩 경험 제공 설치 중 레드햇 인사이트를 활성화하여 레드햇 엔터프라이즈 리눅스용 인사이트의 실행 간소화 인플레이스 업그레이드 테스트, 업그레이드를 지원하는 레드햇 인사이트 룰(rule), CentOS와 같은 지원되지 않는 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 클론에서 워크로드를 이동할 수 있는 Convert2 RHEL 도구 등을 통해 지속적으로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 라이프사이클을 개선 및 제어
작성일 : 2020-04-22
몰덱스3D 2020에서 달라진 점
사출성형해석 업그레이드를 위한 몰덱스3D (11)   이번 호에서는 몰덱스3D(Moldex3D)의 최신 버전인 2020 버전에 대한 내용을 소개한다.   ■ 임영빈 | 씨테크시스템 Moldex3D 사업부의 기술영업 담당으로 근무하고 있으며 다양한 고객사 기술지원 및 프로젝트 업무를 담당하고 있다. 이메일 | yyb098@citek.co.kr 홈페이지 | www.citek.co.kr   이번 호에서는 3월에 출시된 몰덱스3D의 최신 버전인 몰덱스3D 2020을 살펴본다. 먼저, OS에 대하여 먼저 알아 보겠다. <표 1>은 몰덱스3D와 호환되는 OS 정보이다. 현재 윈도우 64비트에 모두 호환된다. 리눅스에서는 해석만 가능하고 전/후처리(Pre/Post)는 윈도우에서 가능한 것으로 보인다.   표 1. OS 호환 Platform OS Remark Windows / x86-64 Windows 10 Windows 8 Windows 7 Windows Server 2012 R2(*) Windows Server 2016 Moldex3D 2020 is certified for Windows 10 *: Update to KB2919355 or newer version requied Linux / x86-64 CentOS 6 CentOS 7 RHEL 6 RHEL 7 SUSE Linux Enterprise Server 12 Linux Platform is used for caculation resources only. Moldex3D LM, pre-processor and post-processor do not support Linux platform   솔버 성능 개선 몰덱스3D 개발사에서는 솔버(Solver) 성능에 대하여 꾸준히 연구를 해 왔으며 현재까지 많은 성능 개선을 이루고 있다. 해석 시간에 대한 개선은 <그림 1>과 같다. 이전 버전에 비하여 전체적으로 약 30%까지 성능 개선이 된 것으로 보인다. 개발사에서는 최신 CPU를 활용하여 해석해 볼 때 해석시간이 상당히 단축되는 것을 확인할 수 있었다.   그림 1. 해석 시간 비교  
작성일 : 2020-04-01