Enviar pesquisa
Carregar
Deview2013 presentation ver1.8_final
•
6 gostaram
•
3,060 visualizações
NAVER D2
Seguir
Denunciar
Compartilhar
Denunciar
Compartilhar
1 de 40
Baixar agora
Baixar para ler offline
Recomendados
클라우드 컴퓨팅에 따른 데이터센터의 변화
클라우드 컴퓨팅에 따른 데이터센터의 변화
Fanny Lee
The Environmental Impact of Cloud Computing
The Environmental Impact of Cloud Computing
Suyati Technologies
Xanadu Based Big Data Deep Learning for Medical Data Analysis
Xanadu Based Big Data Deep Learning for Medical Data Analysis
Alex G. Lee, Ph.D. Esq. CLP
Resurgence of Captive Data Centers: A Contrarian View
Resurgence of Captive Data Centers: A Contrarian View
GreenField Software Private Limited
IBM Big Data in the Cloud
IBM Big Data in the Cloud
Rob Thomas
The 2025 Huawei trend forecast gives you the lowdown on data centre facilitie...
The 2025 Huawei trend forecast gives you the lowdown on data centre facilitie...
Heiko Joerg Schick
Data Warehouse in Cloud
Data Warehouse in Cloud
Pawan Bhargava
Big Data in Engineering Applications
Big Data in Engineering Applications
amit kumar
Recomendados
클라우드 컴퓨팅에 따른 데이터센터의 변화
클라우드 컴퓨팅에 따른 데이터센터의 변화
Fanny Lee
The Environmental Impact of Cloud Computing
The Environmental Impact of Cloud Computing
Suyati Technologies
Xanadu Based Big Data Deep Learning for Medical Data Analysis
Xanadu Based Big Data Deep Learning for Medical Data Analysis
Alex G. Lee, Ph.D. Esq. CLP
Resurgence of Captive Data Centers: A Contrarian View
Resurgence of Captive Data Centers: A Contrarian View
GreenField Software Private Limited
IBM Big Data in the Cloud
IBM Big Data in the Cloud
Rob Thomas
The 2025 Huawei trend forecast gives you the lowdown on data centre facilitie...
The 2025 Huawei trend forecast gives you the lowdown on data centre facilitie...
Heiko Joerg Schick
Data Warehouse in Cloud
Data Warehouse in Cloud
Pawan Bhargava
Big Data in Engineering Applications
Big Data in Engineering Applications
amit kumar
Introduction to big data
Introduction to big data
Sitaram Kotnis
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
Shuquan Huang
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Denodo
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Jack Mardack
Overview of big data in cloud computing
Overview of big data in cloud computing
Viet-Trung TRAN
Big Data for Utilities
Big Data for Utilities
Dale Butler
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Hitachi Vantara
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Marc Govers
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
Hitachi Vantara
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
Denodo
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
Remy Rosenbaum
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Jeremy Boss
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Hitachi Vantara
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Denodo
Infrastructure Challanges For Yael V2
Infrastructure Challanges For Yael V2
Pini Cohen
Green cloud computing
Green cloud computing
Mathews Job
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
The Economist Media Businesses
Cloud computing & big data for service innovation & learning
Cloud computing & big data for service innovation & learning
2016
Cloud Modernization with Data Virtualization
Cloud Modernization with Data Virtualization
Denodo
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Jeremy Boss
데이터센터 현황과 이슈
데이터센터 현황과 이슈
Fanny Lee
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
근우 정
Mais conteúdo relacionado
Mais procurados
Introduction to big data
Introduction to big data
Sitaram Kotnis
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
Shuquan Huang
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Denodo
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Jack Mardack
Overview of big data in cloud computing
Overview of big data in cloud computing
Viet-Trung TRAN
Big Data for Utilities
Big Data for Utilities
Dale Butler
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Hitachi Vantara
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Marc Govers
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
Hitachi Vantara
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
Denodo
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
Remy Rosenbaum
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Jeremy Boss
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Hitachi Vantara
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Denodo
Infrastructure Challanges For Yael V2
Infrastructure Challanges For Yael V2
Pini Cohen
Green cloud computing
Green cloud computing
Mathews Job
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
The Economist Media Businesses
Cloud computing & big data for service innovation & learning
Cloud computing & big data for service innovation & learning
2016
Cloud Modernization with Data Virtualization
Cloud Modernization with Data Virtualization
Denodo
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Jeremy Boss
Mais procurados
(20)
Introduction to big data
Introduction to big data
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
KEYNOTE: Edge optimized architecture for fabric defect detection in real-time
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Role of Unified AI and ML in Cloud Technologies. Which Cloud Service Provider...
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Attributes of a Modern Data Warehouse - Gartner Catalyst
Overview of big data in cloud computing
Overview of big data in cloud computing
Big Data for Utilities
Big Data for Utilities
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Hitachi solution-profile-achieving-decisions-faster-in-oil-and-gas
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Big Data big deal big business for utilities vesion 01
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
Cloud Adoption, Risks and Rewards Infographic
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
A Journey to the Cloud with Data Virtualization
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
The Convergence of Data & Digital: Mapping Out a Cohesive Strategy for Maximu...
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Achieve Higher Quality Decisions Faster for a Competitive Edge in the Oil and...
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Extend the Reach of Data Science with Data Virtualization
Infrastructure Challanges For Yael V2
Infrastructure Challanges For Yael V2
Green cloud computing
Green cloud computing
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
Preparing for next-generation cloud: Lessons learned and insights shared
Cloud computing & big data for service innovation & learning
Cloud computing & big data for service innovation & learning
Cloud Modernization with Data Virtualization
Cloud Modernization with Data Virtualization
Data Protection Picture Book
Data Protection Picture Book
Destaque
데이터센터 현황과 이슈
데이터센터 현황과 이슈
Fanny Lee
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
근우 정
2015 나는 프로그래머다 컨퍼런스 (11) 염산악 - 가독성에 대하여
2015 나는 프로그래머다 컨퍼런스 (11) 염산악 - 가독성에 대하여
iamprogrammerofficial
클라우드 컴퓨팅 이젠 비즈니스다
클라우드 컴퓨팅 이젠 비즈니스다
BaeJaeHak
Concurrency presents Modern Datacenter
Concurrency presents Modern Datacenter
Jake Borzym
HP의 compliance management 솔루션
HP의 compliance management 솔루션
Seong-Bok Lee
Modern Elastic Datacenter Architecture
Modern Elastic Datacenter Architecture
Weston Bassler
별천지세미나(2회) 세션5 hamlet
별천지세미나(2회) 세션5 hamlet
JongKwang Kim
[2012널리세미나] 네이버의 웹 접근성 개선 방향
[2012널리세미나] 네이버의 웹 접근성 개선 방향
Nts Nuli
Jco14 오픈소스를 이용한 모니터링 방법
Jco14 오픈소스를 이용한 모니터링 방법
정수 한
Thing+ 소개자료(daliworks)
Thing+ 소개자료(daliworks)
Soonho Lee
옆에 다가 온 클라우드, 어떻게 같이 갈 것인가?
옆에 다가 온 클라우드, 어떻게 같이 갈 것인가?
Marcetto Co., Ltd
Digital 시대의 Open Banking Platform 구축 전략
Digital 시대의 Open Banking Platform 구축 전략
Seong-Bok Lee
토종 개발자가 바라본 실리콘밸리 개발 트랜드
토종 개발자가 바라본 실리콘밸리 개발 트랜드
Justin Park
기업혁신을 위한 클라우드 여정 20141104 이영훈
기업혁신을 위한 클라우드 여정 20141104 이영훈
Software in Life
클라우드를 적용한 ISV 기업들의 비지니스 모델 변화
클라우드를 적용한 ISV 기업들의 비지니스 모델 변화
Marcetto Co., Ltd
[TD 2015] windows server에서 만나보는 docker와 windows container(최한홍)
[TD 2015] windows server에서 만나보는 docker와 windows container(최한홍)
Sang Don Kim
클라우드 도입 전략과 프로세스(강연자료)
클라우드 도입 전략과 프로세스(강연자료)
Korea Advanced Institute of Science and Technology
클라우드 이행전략과 HP의 사례
클라우드 이행전략과 HP의 사례
Seong-Bok Lee
HR과 빅데이터
HR과 빅데이터
Seong-Bok Lee
Destaque
(20)
데이터센터 현황과 이슈
데이터센터 현황과 이슈
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
폐기물부담금관련(IHLSHIN)
2015 나는 프로그래머다 컨퍼런스 (11) 염산악 - 가독성에 대하여
2015 나는 프로그래머다 컨퍼런스 (11) 염산악 - 가독성에 대하여
클라우드 컴퓨팅 이젠 비즈니스다
클라우드 컴퓨팅 이젠 비즈니스다
Concurrency presents Modern Datacenter
Concurrency presents Modern Datacenter
HP의 compliance management 솔루션
HP의 compliance management 솔루션
Modern Elastic Datacenter Architecture
Modern Elastic Datacenter Architecture
별천지세미나(2회) 세션5 hamlet
별천지세미나(2회) 세션5 hamlet
[2012널리세미나] 네이버의 웹 접근성 개선 방향
[2012널리세미나] 네이버의 웹 접근성 개선 방향
Jco14 오픈소스를 이용한 모니터링 방법
Jco14 오픈소스를 이용한 모니터링 방법
Thing+ 소개자료(daliworks)
Thing+ 소개자료(daliworks)
옆에 다가 온 클라우드, 어떻게 같이 갈 것인가?
옆에 다가 온 클라우드, 어떻게 같이 갈 것인가?
Digital 시대의 Open Banking Platform 구축 전략
Digital 시대의 Open Banking Platform 구축 전략
토종 개발자가 바라본 실리콘밸리 개발 트랜드
토종 개발자가 바라본 실리콘밸리 개발 트랜드
기업혁신을 위한 클라우드 여정 20141104 이영훈
기업혁신을 위한 클라우드 여정 20141104 이영훈
클라우드를 적용한 ISV 기업들의 비지니스 모델 변화
클라우드를 적용한 ISV 기업들의 비지니스 모델 변화
[TD 2015] windows server에서 만나보는 docker와 windows container(최한홍)
[TD 2015] windows server에서 만나보는 docker와 windows container(최한홍)
클라우드 도입 전략과 프로세스(강연자료)
클라우드 도입 전략과 프로세스(강연자료)
클라우드 이행전략과 HP의 사례
클라우드 이행전략과 HP의 사례
HR과 빅데이터
HR과 빅데이터
Semelhante a Deview2013 presentation ver1.8_final
Data Culture Series - Keynote - 3rd Dec
Data Culture Series - Keynote - 3rd Dec
Jonathan Woodward
클라우드에서의 데이터 웨어하우징 & 비즈니스 인텔리전스
클라우드에서의 데이터 웨어하우징 & 비즈니스 인텔리전스
Amazon Web Services Korea
The new EDW
The new EDW
Zac Brandt
AccessGE_Data_Centers_06-18-13_final
AccessGE_Data_Centers_06-18-13_final
trojans99
Customer migration to Azure SQL database, December 2019
Customer migration to Azure SQL database, December 2019
George Walters
Structure 2014 - Disrupting the data center - Intel sponsor workshop
Structure 2014 - Disrupting the data center - Intel sponsor workshop
Gigaom
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
CCG
Databricks on AWS.pptx
Databricks on AWS.pptx
Wasm1953
Leveraging a big data model in the IT domain
Leveraging a big data model in the IT domain
VSS Monitoring
Webinar: The Modern Streaming Data Stack with Kinetica & StreamSets
Webinar: The Modern Streaming Data Stack with Kinetica & StreamSets
Kinetica
Bridging the Last Mile: Getting Data to the People Who Need It
Bridging the Last Mile: Getting Data to the People Who Need It
Denodo
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
solarisyourep
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
xKinAnx
Modernize your Infrastructure and Mobilize Your Data
Modernize your Infrastructure and Mobilize Your Data
Precisely
Dell Digital Transformation Through AI and Data Analytics Webinar
Dell Digital Transformation Through AI and Data Analytics Webinar
Bill Wong
ADV Slides: The Evolution of the Data Platform and What It Means to Enterpris...
ADV Slides: The Evolution of the Data Platform and What It Means to Enterpris...
DATAVERSITY
Analytics in a Day Virtual Workshop
Analytics in a Day Virtual Workshop
CCG
Delivering Business Value with the Next Generation Data Center
Delivering Business Value with the Next Generation Data Center
George Demarest
CL2015 - Datacenter and Cloud Strategy and Planning
CL2015 - Datacenter and Cloud Strategy and Planning
Cisco
Cloud & Big Data - Digital Transformation in Banking
Cloud & Big Data - Digital Transformation in Banking
Sutedjo Tjahjadi
Semelhante a Deview2013 presentation ver1.8_final
(20)
Data Culture Series - Keynote - 3rd Dec
Data Culture Series - Keynote - 3rd Dec
클라우드에서의 데이터 웨어하우징 & 비즈니스 인텔리전스
클라우드에서의 데이터 웨어하우징 & 비즈니스 인텔리전스
The new EDW
The new EDW
AccessGE_Data_Centers_06-18-13_final
AccessGE_Data_Centers_06-18-13_final
Customer migration to Azure SQL database, December 2019
Customer migration to Azure SQL database, December 2019
Structure 2014 - Disrupting the data center - Intel sponsor workshop
Structure 2014 - Disrupting the data center - Intel sponsor workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Analytics in a Day Ft. Synapse Virtual Workshop
Databricks on AWS.pptx
Databricks on AWS.pptx
Leveraging a big data model in the IT domain
Leveraging a big data model in the IT domain
Webinar: The Modern Streaming Data Stack with Kinetica & StreamSets
Webinar: The Modern Streaming Data Stack with Kinetica & StreamSets
Bridging the Last Mile: Getting Data to the People Who Need It
Bridging the Last Mile: Getting Data to the People Who Need It
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Presentation architecting virtualized infrastructure for big data
Modernize your Infrastructure and Mobilize Your Data
Modernize your Infrastructure and Mobilize Your Data
Dell Digital Transformation Through AI and Data Analytics Webinar
Dell Digital Transformation Through AI and Data Analytics Webinar
ADV Slides: The Evolution of the Data Platform and What It Means to Enterpris...
ADV Slides: The Evolution of the Data Platform and What It Means to Enterpris...
Analytics in a Day Virtual Workshop
Analytics in a Day Virtual Workshop
Delivering Business Value with the Next Generation Data Center
Delivering Business Value with the Next Generation Data Center
CL2015 - Datacenter and Cloud Strategy and Planning
CL2015 - Datacenter and Cloud Strategy and Planning
Cloud & Big Data - Digital Transformation in Banking
Cloud & Big Data - Digital Transformation in Banking
Mais de NAVER D2
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
NAVER D2
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
NAVER D2
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
NAVER D2
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
NAVER D2
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
NAVER D2
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
NAVER D2
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
NAVER D2
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
NAVER D2
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
NAVER D2
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
NAVER D2
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
NAVER D2
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
NAVER D2
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
NAVER D2
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
NAVER D2
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
NAVER D2
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
NAVER D2
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
NAVER D2
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
NAVER D2
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
NAVER D2
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
NAVER D2
Mais de NAVER D2
(20)
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
Deview2013 presentation ver1.8_final
1.
NAVER
2.
Data
3.
Center
4.
“GAK(閣)”
5.
친환경
6.
기술과
7.
자동제어
8.
및
9.
모니터링
10.
Tools.
11.
최우신
12.
NAVER
13.
Business
14.
Platform
15.
/
16.
IT
17.
서비스사업
18.
본부
19.
20.
목차
21.
1. 데이터이야기
22.
-
23.
데이터센터
24.
각(閣)의
25.
시작
26.
2. 데이터센터
27.
각
28.
인프라
29.
엔지니어링
30.
3. 서버룸
31.
자동제어와
32.
모니터링
33.
Tools
34.
4. 기술
35.
적용
36.
효과
37.
38.
“데이터
39.
이야기”
40.
41.
데이터센터
42.
각(閣)의
43.
시작
44.
45.
NAVER
46.
서비스의
47.
현재...
48.
Deview2013
49.
1초
50.
동안
51.
NAVER에서
52.
이루어
53.
지는
54.
일들과
55.
모바일
56.
데이터의
57.
증가
58.
230million
59.
(million)
60.
180
61.
100million 150
62.
(18
63.
Jan
64.
2013)
65.
150
66.
100
67.
100
68.
4,250
69.
Search
70.
2,228
71.
E-Mail
72.
50million 80
73.
(26
74.
Jul
75.
2012)
76.
80
77.
60
78.
50
79.
10million (23
80.
Nov
81.
2011)
82.
40
83.
20
84.
268
85.
Upload
86.
Image
87.
1
88.
New
89.
In-query
90.
30
91.
10
92.
0
93.
2011/12/23
94.
1초
95.
동안
96.
NAVER에서
97.
발생하는
98.
일
99.
2012/4/18
100.
7/26
101.
11/30
102.
2013/1/18
103.
4/30
104.
8월말
105.
Global
106.
Messenger
107.
Line의
108.
증가
109.
추이
110.
“모바일
111.
보급
112.
비율
113.
증가에
114.
따라
115.
데이터의
116.
종류가
117.
다양하고
118.
무거워짐“
119.
4
120.
/
121.
NAVER
122.
DataCenter
123.
“GAK”
124.
125.
데이터센터
126.
각(閣)의
127.
시작
128.
Deview2013
129.
Mobile
130.
환경
131.
변화에
132.
따른
133.
데이터
134.
및
135.
인프라
136.
장비
137.
수
138.
증가
139.
(대수)
140.
(예상) 6-digit
141.
6만
142.
상용
143.
IDC
144.
사용상
145.
issue
146.
5만
147.
5-digit
148.
4만
149.
데이터의
150.
급격한
151.
증가
152.
3만
153.
2만
154.
상용
155.
IDC
156.
상면
157.
비용
158.
증가
159.
1만
160.
사용자
161.
데이터의
162.
안전
163.
보호
164.
필요
165.
2011
166.
2012
167.
2013
168.
2014
169.
2020
170.
(Year)
171.
NAVER
172.
Physical
173.
Server
174.
Number
175.
“데이터의
176.
증가
177.
▶
178.
인프라의
179.
증가
180.
▶
181.
여러
182.
가지
183.
이슈
184.
사항
185.
발생“
186.
5
187.
/
188.
NAVER
189.
DataCenter
190.
“GAK”
191.
192.
데이터센터
193.
건립
194.
시
195.
고려
196.
사항
197.
Deview2013
198.
급증하는
199.
사용자
200.
데이터
201.
및
202.
인프라
203.
장비를
204.
안전하게
205.
수용할
206.
공간
207.
필요
208.
지속
209.
가능성
210.
친환경
211.
네이버
212.
데이터센터
213.
각(閣)
214.
건립
215.
“지속가능하며
216.
친환경
217.
적이고
218.
효율적인
219.
데이터센터
220.
건립“
221.
6
222.
/
223.
NAVER
224.
DataCenter
225.
“GAK”
226.
비용
227.
효율성
228.
229.
“데이터센터
230.
각
231.
232.
인프라
233.
엔지니어링”
234.
235.
High
236.
Density
237.
RACK
238.
Deview2013
239.
가장
240.
효율적인
241.
운영이
242.
가능하게
243.
서버를
244.
쌓는다.
245.
+
246.
9U
247.
(40cm)
248.
42U
249.
일반
250.
랙
251.
51U
252.
네이버
253.
랙
254.
“서버
255.
집적도와
256.
운영의
257.
편의성,
258.
냉각에
259.
필요한
260.
전력량이
261.
균형을
262.
이룬
263.
지점 으로
264.
부터
265.
나온
266.
결과물“
267.
8
268.
/
269.
NAVER
270.
DataCenter
271.
“GAK”
272.
273.
DACS
274.
(Datacenter
275.
Aisle
276.
Containment
277.
System)
278.
Deview2013
279.
열기
280.
배출에
281.
가장
282.
적합한
283.
차폐
284.
시스템
285.
적용
286.
Duct
287.
System
288.
NAVER
289.
Rack
290.
291.
Cold
292.
Zone
293.
Server
294.
Server
295.
Server
296.
Server
297.
Server
298.
Server
299.
Server
300.
Server
301.
Server
302.
Server
303.
Server
304.
Server
305.
Server
306.
Server
307.
Server
308.
Server
309.
Server
310.
Server
311.
Server
312.
Server
313.
Server
314.
Server
315.
Server
316.
Server
317.
Server
318.
Server
319.
Server
320.
Server
321.
Server
322.
Server
323.
Server
324.
Server
325.
Server
326.
Server
327.
Server
328.
Server
329.
Server
330.
Server
331.
Server
332.
Hot
333.
Zone
334.
NAVER
335.
Server
336.
Rack
337.
배치
338.
단면
339.
구조
340.
Hot
341.
Zone
342.
Server
343.
열화상
344.
카메라
345.
촬영
346.
결과
347.
“서버룸의
348.
더운
349.
공기와
350.
차가운
351.
공기를
352.
철저히
353.
구분하여
354.
냉방
355.
효율
356.
극대화“
357.
9
358.
/
359.
NAVER
360.
DataCenter
361.
“GAK”
362.
363.
Air
364.
Misting
365.
Unit
366.
(AMU)
367.
Deview2013
368.
외기
369.
도입을
370.
통한
371.
Data
372.
Center
373.
냉방
374.
비용
375.
절감
376.
AMU
377.
(Air
378.
Misting
379.
Unit)
380.
“연중
381.
75%
382.
기간
383.
동안
384.
외기를
385.
이용해
386.
서버를
387.
식힐
388.
수
389.
있다“
390.
“내부로
391.
들어오는
392.
더운
393.
공기에는
394.
미세한
395.
수증기를
396.
뿌려
397.
열을
398.
뺏는다“
399.
10
400.
/
401.
NAVER
402.
DataCenter
403.
“GAK”
404.
405.
AMU의
406.
동작
407.
방식
408.
Deview2013
409.
외기
410.
조건에
411.
따른
412.
운전
413.
모드
414.
100%
415.
외부공기
416.
외부공기
417.
+
418.
회수되는
419.
열기
420.
외부공기+Mist
421.
내부순환+냉각코일
422.
11
423.
/
424.
NAVER
425.
DataCenter
426.
“GAK”
427.
428.
빙축열
429.
수축열
430.
시스템
431.
Deview2013
432.
한여름에는
433.
심야
434.
전기를
435.
이용한다.
436.
열교환기
437.
냉각탑
438.
수축조
439.
냉동기
440.
빙축열
441.
수축열
442.
시스템
443.
“전기
444.
요금이
445.
저렴한
446.
심야
447.
전기를
448.
이용해
449.
비용이
450.
과도하게
451.
발생하는
452.
것을
453.
막고,
454.
피크타임
455.
전력
456.
부하를
457.
낮춰
458.
정전
459.
사고를
460.
방지한다“
461.
12
462.
/
463.
NAVER
464.
DataCenter
465.
“GAK”
466.
467.
Customized
468.
Server
469.
Deview2013
470.
혁신적인
471.
디자인과
472.
에너지
473.
효율적인
474.
Architecture
475.
구성
476.
서버
477.
설계
478.
FAN
479.
Power
480.
Supply
481.
Power
482.
Supply
483.
공용
484.
Power
485.
Supply
486.
공용
487.
FAN
488.
FAN
489.
공기
490.
흡입구
491.
4.45cm
492.
4.45cm
493.
General
494.
Server
495.
(1U)
496.
NAVER
497.
Server
498.
(2U)
499.
NAVER
500.
Server
501.
(1SET)
502.
“이러한
503.
저전력
504.
설계를
505.
통한
506.
서버
507.
소비
508.
전력
509.
20%
510.
절감
511.
및
512.
고온
513.
운영
514.
가능 화를
515.
통한
516.
IDC
517.
Cooling
518.
비용
519.
절감을
520.
달성함“
521.
13
522.
/
523.
NAVER
524.
DataCenter
525.
“GAK”
526.
527.
Deview2013
528.
“데이터센터
529.
자동제어와
530.
531.
532.
모니터링
533.
Tools”
534.
14
535.
/
536.
NAVER
537.
DataCenter
538.
“GAK”
539.
540.
데이터센터의
541.
자동제어
542.
Deview2013
543.
자동제어
544.
대상이
545.
되는
546.
전기/기계
547.
설비
548.
대상들..
549.
냉각탑
550.
제어
551.
전기
552.
제어
553.
전기
554.
제어
555.
서버룸
556.
Cooling
557.
전기
558.
제어
559.
AMU
560.
급/배기팬
561.
댐퍼
562.
밸브
563.
564.
전기
565.
제어
566.
냉동기
567.
제어
568.
냉동기
569.
냉동기
570.
빙수축조제어
571.
집수정
572.
팬제어
573.
15
574.
/
575.
NAVER
576.
DataCenter
577.
“GAK”
578.
수조
579.
제어
580.
581.
서버룸을
582.
식히기
583.
위한
584.
자동제어
585.
16
586.
/
587.
NAVER
588.
DataCenter
589.
“GAK”
590.
Deview2013
591.
592.
서버룸을
593.
식히기
594.
위한
595.
자동제어
596.
Deview2013
597.
“자동차
598.
수동
599.
에어컨은
600.
불편하다.”
601.
자동차
602.
수동
603.
에어컨
604.
조작
605.
조건
606.
바람의
607.
세기
608.
조절
609.
바람의
610.
온도
611.
조절
612.
바람의
613.
방향
614.
조절
615.
자동차
616.
수동
617.
에어컨
618.
조작부
619.
Cooling의
620.
대상
621.
622.
▶
623.
차량
624.
탑승자
625.
중
626.
더운
627.
사람
628.
수동제어
629.
“제어장치
630.
및
631.
조작부의
632.
기능을
633.
인간이
634.
주관한다”
635.
17
636.
/
637.
NAVER
638.
DataCenter
639.
“GAK”
640.
641.
서버룸을
642.
식히기
643.
위한
644.
자동제어
645.
Deview2013
646.
“자동차
647.
자동
648.
에어컨은
649.
편하다”.
650.
자동차
651.
자동
652.
에어컨
653.
조작
654.
조건
655.
설정
656.
온도
657.
자동/수동
658.
모드
659.
설정
660.
끝
661.
자동차
662.
자동
663.
에어컨
664.
조작부
665.
“Cooling을
666.
위한
667.
조건들을
668.
자동으로
669.
조작한다”
670.
18
671.
/
672.
NAVER
673.
DataCenter
674.
“GAK”
675.
676.
서버룸을
677.
식히기
678.
위한
679.
자동제어
680.
Deview2013
681.
“서버룸
682.
Cooling
683.
자동제어도
684.
편하다”
685.
서버룸
686.
Cooling
687.
자동제어
688.
조건
689.
설정
690.
온도
691.
자동/수동
692.
모드
693.
설정
694.
끝
695.
서버룸
696.
내부
697.
“하지만,
698.
간편한
699.
자동제어를
700.
위해
701.
복잡한
702.
조건들이
703.
존재한다”
704.
19
705.
/
706.
NAVER
707.
DataCenter
708.
“GAK”
709.
710.
서버룸을
711.
식히기
712.
위한
713.
자동제어
714.
(흐름)
715.
Deview2013
716.
“서버룸
717.
Cooling을
718.
위한
719.
자동제어
720.
시스템
721.
구성
722.
및
723.
흐름”
724.
기준입력
725.
입력
726.
목표치
727.
동작신호
728.
기준
729.
입력요소
730.
조절부(두뇌)
731.
조작부(손발)
732.
+
733.
-
734.
제어대상
735.
AMU
736.
상온용
737.
냉동기
738.
빙수축열
739.
시스템
740.
급/배기팬
741.
각종
742.
댐퍼
743.
밸브류
744.
50%
745.
25℃
746.
검출부
747.
외기
748.
온/습도
749.
서버룸
750.
내부
751.
온.습도
752.
AMU
753.
내부
754.
및
755.
기타
756.
온/습도
757.
풍량센서
758.
내부
759.
안력
760.
센서
761.
피드백
762.
폐루프
763.
※
764.
폐루프(Closed
765.
Loop)
766.
:
767.
768.
769.
“측정
770.
→
771.
비교
772.
→
773.
판단
774.
→
775.
수정”
776.
이라는
777.
일련의
778.
제어행위가
779.
반복적으로
780.
수행
781.
20
782.
/
783.
NAVER
784.
DataCenter
785.
“GAK”
786.
출력
787.
제어량
788.
789.
서버룸을
790.
식히기
791.
위한
792.
자동제어
793.
(조건)
794.
Deview2013
795.
“서버룸
796.
Cooling을
797.
자동화
798.
하기
799.
위한
800.
전제
801.
조건들”
802.
전제
803.
조건
804.
쾌적
805.
온/습도
806.
범위를
807.
유지해야
808.
한다.
809.
810.
▶
811.
너무
812.
뜨거운
813.
위치와
814.
너무
815.
시원한
816.
위치?
817.
제어는
818.
안전해야
819.
한다.
820.
▶
821.
모든
822.
것을
823.
감시
824.
해야
825.
하는
826.
이슈
827.
828.
서버를
829.
위협
830.
하는
831.
요소(황사,꽃가루..)의
832.
차단을
833.
막아야
834.
한다.
835.
▶
836.
자동인지에
837.
대한
838.
이슈
839.
에너지를
840.
적게
841.
쓰고
842.
효율적이어야
843.
한다
844.
▶
845.
연비
846.
20km에
847.
350마력
848.
자동차?
849.
“정확하고
850.
효율적인
851.
제어를
852.
위해
853.
수많은
854.
조건들이
855.
존재
856.
한다”
857.
“하지만,
858.
이런
859.
조건들의
860.
제어
861.
기준은
862.
시간/계절
863.
마다
864.
달라진다”
865.
21
866.
/
867.
NAVER
868.
DataCenter
869.
“GAK”
870.
871.
서버룸을
872.
식히기
873.
위한
874.
자동제어
875.
(기준)
876.
Deview2013
877.
“시간/계절
878.
별
879.
서버룸
880.
자동제어
881.
기준”
882.
℃
883.
℃
884.
32
885.
9
886.
30
887.
7
888.
일반
889.
터보
890.
냉동기
891.
28
892.
5
893.
26
894.
3
895.
외기
896.
+
897.
Mist
898.
24
899.
빙축열
900.
냉동기
901.
외기
902.
+
903.
Mist
904.
22
905.
1
906.
외기
907.
가습
908.
+
909.
리턴
910.
-1
911.
수축열조
912.
외기
913.
냉방
914.
20
915.
1 9 11
916.
13
917.
15
918.
17
919.
19
920.
21
921.
23
922.
(Hour )
923.
여름철
924.
열원
925.
자동제어
926.
열원
927.
시스템
928.
운영(7~8월)
929.
3 5 7 “기준의
930.
판단
931.
조건은
932.
엔탈피이다.”
933.
22
934.
/
935.
NAVER
936.
DataCenter
937.
“GAK”
938.
외기
939.
+
940.
리턴
941.
외기
942.
가습
943.
+
944.
리턴
945.
-3
946.
9 11
947.
13
948.
15
949.
17
950.
19
951.
21
952.
23
953.
(Hour )
954.
겨울철
955.
열원
956.
자동제어
957.
열원
958.
시스템
959.
운영(11~12월,
960.
1~3월)
961.
1 3 5 7
962.
서버룸을
963.
식히기
964.
위한
965.
자동제어
966.
(Enthalpy
967.
Control)
968.
“엔탈피는
969.
온도
970.
습도가
971.
갖는
972.
에너지이다”
973.
엔탈피
974.
비교
975.
(외기
976.
:
977.
외부
978.
공기,
979.
서버룸
980.
:
981.
서버를
982.
식히고
983.
뜨거워진
984.
공기)
985.
986.
If
987.
(외기
988.
엔탈피
989.
990.
서버룸
991.
엔탈피){
992.
993.
994.
995.
996.
997.
998.
999.
1000.
1001.
1002.
1003.
1004.
1005.
//
1006.
에너지는
1007.
높은
1008.
곳에서
1009.
낮은
1010.
곳으로
1011.
이동
1012.
1013.
1014.
return
1015.
1016.
1017.
1018.
1019.
1020.
1021.
1022.
1023.
1024.
1025.
1026.
1027.
1028.
“전외기
1029.
모드,
1030.
혼합모드”
1031.
1032.
//
1033.
외기를
1034.
내부로
1035.
들여오는
1036.
모드
1037.
}else
1038.
1039.
return
1040.
1041.
1042.
1043.
1044.
1045.
1046.
1047.
1048.
1049.
1050.
1051.
1052.
1053.
“내부
1054.
순환
1055.
모드”
1056.
1057.
1058.
1059.
1060.
1061.
1062.
1063.
1064.
1065.
1066.
1067.
1068.
//
1069.
외기를
1070.
사용할
1071.
수
1072.
없는
1073.
모드
1074.
“위와
1075.
같은
1076.
방법으로
1077.
정해진
1078.
기준에
1079.
맞게
1080.
모드가
1081.
설정
1082.
된다”
1083.
23
1084.
/
1085.
NAVER
1086.
DataCenter
1087.
“GAK”
1088.
Deview2013
1089.
1090.
서버룸을
1091.
식히기
1092.
위한
1093.
자동제어
1094.
(PID
1095.
제어,
1096.
두뇌)
1097.
Deview2013
1098.
“조작량을
1099.
결정한다”
1100.
–
1101.
목표
1102.
온도에
1103.
도달하기
1104.
위한
1105.
풍량
1106.
조절,
1107.
On/Off
1108.
서버룸
1109.
ON/OFF
1110.
제어
1111.
서버룸
1112.
ON/OFF
1113.
제어
1114.
35
1115.
35
1116.
..
1117.
..
1118.
..
1119.
..
1120.
Time
1121.
목표치
1122.
Time
1123.
목표치
1124.
..
1125.
..
1126.
..
1127.
..
1128.
..
1129.
..
1130.
15
1131.
23.9
1132.
15
1133.
21.7
1134.
1m
1135.
2m
1136.
3m
1137.
4m
1138.
5m
1139.
6m
1140.
7m
1141.
1m
1142.
Cycling
1143.
응답
1144.
주기의
1145.
ON/OFF
1146.
제어
1147.
24
1148.
/
1149.
NAVER
1150.
DataCenter
1151.
“GAK”
1152.
8m
1153.
1m
1154.
응답주기
1155.
절반
1156.
2m
1157.
3m
1158.
4m
1159.
5m
1160.
6m
1161.
7m
1162.
30s
1163.
Cycling
1164.
응답
1165.
주기의
1166.
ON/OFF
1167.
제어
1168.
8m
1169.
1170.
서버룸을
1171.
식히기
1172.
위한
1173.
자동제어
1174.
(PID
1175.
제어,
1176.
두뇌)
1177.
Deview2013
1178.
“조작량을
1179.
결정한다”
1180.
–
1181.
목표
1182.
온도에
1183.
도달하기
1184.
위한
1185.
풍량
1186.
조절,
1187.
Propotional
1188.
서버룸
1189.
제어
1190.
35
1191.
서버룸
1192.
제어
1193.
쾌적범위 (비례대) A
1194.
..
1195.
비례대가
1196.
작음
1197.
35
1198.
..
1199.
잔류편차(off set) ..
1200.
비례대가
1201.
적당
1202.
..
1203.
목표값
1204.
- 현재값 B
1205.
Time
1206.
목표치
1207.
Time
1208.
목표치
1209.
..
1210.
..
1211.
..
1212.
..
1213.
15
1214.
15
1215.
1m
1216.
2m
1217.
3m
1218.
4m
1219.
5m
1220.
비례
1221.
제어
1222.
결과
1223.
6m
1224.
7m
1225.
8m
1226.
비례대가
1227.
큼
1228.
1m
1229.
2m
1230.
3m
1231.
4m
1232.
5m
1233.
6m
1234.
7m
1235.
비례대의
1236.
설정에
1237.
따른
1238.
제어
1239.
결과
1240.
▶
1241.
비례대가
1242.
적당한
1243.
출력
1244.
=
1245.
B/A*100
1246.
%
1247.
=
1248.
2℃
1249.
/
1250.
4
1251.
℃
1252.
*100
1253.
%=
1254.
50%
1255.
▶
1256.
비례대가
1257.
큰
1258.
출력
1259.
1260.
1261.
1262.
1263.
1264.
1265.
1266.
=
1267.
B/A*100
1268.
%
1269.
=
1270.
2℃
1271.
/
1272.
8
1273.
℃
1274.
*100
1275.
%=
1276.
25%
1277.
1278.
1279.
▶
1280.
비례대가
1281.
작은
1282.
출력
1283.
1284.
1285.
1286.
1287.
=
1288.
B/A*100
1289.
%
1290.
=
1291.
2℃
1292.
/
1293.
2
1294.
℃
1295.
*100
1296.
%=
1297.
100%
1298.
1299.
25
1300.
/
1301.
NAVER
1302.
DataCenter
1303.
“GAK”
1304.
8m
1305.
1306.
서버룸을
1307.
식히기
1308.
위한
1309.
자동제어
1310.
(PID
1311.
제어,
1312.
두뇌)
1313.
Deview2013
1314.
“조작량을
1315.
결정한다”
1316.
–
1317.
목표
1318.
온도에
1319.
도달하기
1320.
위한
1321.
풍량
1322.
조절,
1323.
+Integral
1324.
서버룸
1325.
제어
1326.
서버룸
1327.
제어
1328.
35
1329.
35
1330.
..
1331.
..
1332.
잔류편차(o ffset) ..
1333.
목표치
1334.
Time
1335.
..
1336.
잔류편차(Off
1337.
Set)가
1338.
상쇄되어
1339.
목표치
1340.
와
1341.
일치함
1342.
..
1343.
목표치
1344.
Time
1345.
..
1346.
..
1347.
잔류편차(Off
1348.
Set)
1349.
크기만큼
1350.
의
1351.
반대
1352.
신호를
Baixar agora