이제 기업들의 질문은 "AI를 도입해볼까?"에서 "우리 데이터를 어떻게 AI로 똑똑하게 활용할까?"로 바뀌고 있습니다. 하지만 실제 비즈니스 현장에서는 수많은 이미지와 문서 데이터를 활용하는 데 여전히 기술적 장벽이 존재합니다.

티맥스티베로가 국내 공공 및 민간 기업의 IT 의사결정자 약 400명을 대상으로 실시간 ‘DR(재해복구) 인식도 조사’를 진행하였습니다.

조사 결과 전체 기업 중 45.5%만이 DR 시스템을 도입하였습니다. 이중 시스템 전체에 DR을 도입한 기업은 20.6%, 1등급 업무에만 DR을 적용한 기업은 41.7%에 머물렀습니다.

아직 DR을 도입하지 않은 기업 중 68%가 예산을 확정하였거나 적극적인 검토 중인 것으로 나타나 DR 필요성은 인지하고 있었습니다.

기업들의 DR 구축을 가로막는 요인과 차세대 DR 요건으로 꼽힌 기능들 그리고 지속 가능한 비즈니스를 위한 3단계 전략 등의 상세 내용을 확인해보세요!

IT 회의나 기사에서 자주 등장하는 CPU, GPU, NPU... 정확히 뭐가 다르고 왜 우리 서비스에 영향을 주는지 궁금하셨나요?

똑같은 데이터를 가지고도 어떤 회사는 실시간으로 인사이트를 뽑아내고, 어떤 회사는 리포트 하나를 뽑는 데 반나절이 걸립니다. 차이는 데이터의 양이 아니라, 그 데이터를 처리하는 '컴퓨팅 아키텍처'에 있습니다. 

✅ 만능 지휘자 CPU: 복잡한 비즈니스 로직과 안정적인 트랜잭션의 핵심 (금융, ERP 등)

✅ 병렬 연산의 달인 GPU: 수만 개의 데이터를 한 번에! 대규모 분석과 BI의 가속기

✅ AI 전담 요원 NPU: 추천, 검색, 이상 탐지 등 AI 기능을 위해 태어난 특화 엔진

알쓸잇잡에서 CPU, GPU, NPU 아키텍처의 구조적 차이를 확인하고, 이 차이가 데이터베이스 경쟁력에 어떤 영향을 미치는지 확인해보세요!