AI빅데이터연구센터

Hewlett Packard Enterprise

데이터 처리장비 > 하드웨어 > 저장장치

없음

1. 물리 인프라 계층 (Physical Infrastructure) 1-1. 데이터 수집 프로세서 서버 - 보조 기억장치: 960GB SSD (OS), 16TB HDD (데이터 저장)​ - 역할: 국내외 227개 데이터 포털에서 실시간 수집​ - 소프트웨어 정의 스토리지(SDS) 기술 적용​ 1-2. 네트워크 인프라 - 고대역폭 스위치: 최대 100Gbps 시스템 대역폭​ - 멀티 레이트 NIC: 1G, 10G, 100G 구성​ 2. 가상화 계층 (Virtualization Layer) 2-1. 서버 가상화 - 하이퍼바이저 기반 VM 생성으로 물리 서버 자원 분할​ - 사용자 맞춤형 CPU(1코어~고사양), 메모리, OS 선택 가능​ - 200명 이상의 동시 접속 가상 서버 구성​ 2-2. 스토리지 가상화 - 물리 스토리지 풀 통합 관리​ - 사용자별 논리적 저장 공간 할당 - 스냅샷 및 백업 기능 지원 2-3. 네트워크 가상화 - 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 기술 적용​ - 포트포워딩, SSH 웹 터미널로 원격 접근 지원​ 3. 컴퓨팅 리소스 계층 (Computing Resources) 3-1. CPU 컴퓨팅 - 멀티코어 프로세서 기반 병렬 처리 3-2. GPU 컴퓨팅 - NVIDIA GPU 가속 환경 지원​​, AI/머신러닝 고성능 연산 환경 제공​ 4. 지원 인프라 (Operational Infrastructure) 4-1. 전력 관리 - 무정전 전원공급장치(UPS): 정전 시 자동 전환​ - 전력 배분 장치(PDU)를 통한 집중식 전원 관리​ 4-2. 냉각 시스템 - 공조 시스템: 데이터센터 온도·습도 제어​ 4-3. 보안 장비 - 방화벽 (Firewall): 불법 접근 차단 - IPS (Intrusion Prevention System): 침입 탐지 및 차단​ - 화면 캡처 차단 및 네트워크 격리로 데이터 보호​

1. 데이터 저장 기능 - 저장 장비: SSD 960GB(OS) + HDD 16TB(데이터)​ - 저장 데이터: 국내외 227개 포털에서 수집된 330만개 중 AI 필터링으로 정제된 3만건의 자동차 데이터​ - 데이터 범주: 부품·제조, 판매·정비, 사고·교통, 자율주행, 전기차, 보험 데이터​ - 민간 데이터: 전기차 데이터(3년, 4,830만건/140.4GB) 등 통합 관리​ - 기술: 소프트웨어 정의 스토리지(SDS) 기반 논리적 저장 공간 할당​ 2. 데이터 활용 기능 - 클라우드 서버: CPU(1코어~고사양), 메모리, OS(Linux, CentOS, Rocky 등) 사용자 선택 가능​​ - 클라우드 PC: 웹 브라우저 기반 가상 데스크톱으로 고성능 분석 환경 제공​ - 동시 접속: 200명 이상 동시 접속 가능, 일일 1만개 이상 API 서빙​ - 원격 접근: SSH 웹 터미널, 포트포워딩으로 원격 서버 접속​ - 보안: 화면 캡처·외부 네트워크 차단으로 데이터 유출 방지​ - 성능: 프로세서(36코어, 3.0GHz), 메모리(128GB), 네트워크(9Tbps 대역폭)​ 3. 데이터 생성 기능 - 실차 데이터 수집: 차량 센서(CAN 버스, 카메라, LiDAR 등) → OBU → 데이터센터​ - 시뮬레이션 환경: 도로 장애물, 기후 변화 등 가상 데이터 생성​ - 커뮤니티: 데이터 분석가가 개발한 알고리즘을 마켓플레이스에서 상품화​ 4. 플랫폼 통합 서비스 - 자동차 데이터 포털: 227개 포털 정제 데이터 검색·조회·공유​ - 산업 클라우드: 기업의 데이터 분석·AI 개발용 고성능 컴퓨팅 자원​ - 마켓플레이스: AI 알고리즘, 소프트웨어, API 형태 서비스 거래​ 5. 운영 방식 - 지속적 수집: 국내 44개 플랫폼 주기적 수집, 해외 40개국 정부 공공데이터 매일 수집​ - 맞춤형 구축: 기업 수요에 따른 추가 데이터 생성·정제​ - 기술 지원: 데이터 활용, AI 개발, IT 인프라 컨설팅