데이터 사이언스 환경
데이터 팀이 활용할 기술을 선택할 때 고려해야 할 7가지
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데이터 모델링 및 분석을 수행하는 전문가용 데이터 사이언스 워크스테이션은 일반 PC와는 차원이 다릅니다. 그 차이는 성능뿐 아니라 소프트웨어 솔루션과 부품은 물론, 데이터 사이언스의 유연한 활용법, 경제적인 이점, 더 강화된 보안 등 더 풍성한 강점에서 오죠.
다음 내용을 통해 일반 PC와는 차원이 다른 데이터 사이언스 워크스테이션의 이점을 알아보세요.
소프트웨어 스택
미리 로딩된 데이터 사이언스 소프트웨어 스택으로 시간 절약
데이터 사이언티스트는 버전 관리나 특정 범위의 소프트웨어 툴을 활용해 업무를 처리합니다. 하지만, 이러한 툴의 호환성을 확인하는 일은 숙련된 데이터 사이언티스트들에게도 까다로운 과제입니다. 데이터 사이언스 워크스테이션에 버전 관리형 소프트웨어 스택을 미리 구비하면 첫날부터 높은 생산성으로 일하는 것은 물론, 미연의 사고까지 예방할 수 있습니다.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
소프트웨어를 설치, 구성하고 버전 관리에 드는 시간이 길어지면 데이터 사이언티스가 수월하게 작업할 수 없으며, 다운타임이 늘어나면 IT 부서가 감당하는 작업이 늘어날 수 있습니다.
42%
의 데이터 사이언티스트가 환경 구성에 많은 시간을 할애한다고 말합니다.1
Z 워크스테이션으로 만나는 데이터 사이언스
핵심 소프트웨어가 사전 설치되고 버전이 관리되는 환경에서는 데이터 사이언티스트가 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
“워크스테이션을 키는 동시에 작업을 시작할 수 있습니다.”
Ruchi Bhatia
OpenMind의 데이터 사이언티스트, Carnegie Melon University 대학원생, HP Z Data Science 앰버서더2,3
속도
가장 무거운 워크로드도 문제 없는 속도와 성능
데이터 사이언스 작업은 규모가 큽니다. 이제 테라바이트를 넘어 페타바이트에 이르는 작업이 많아지고 있어, 이전보다도 더 CPU와 GPU의 성능이 중요한 시점입니다. 최근 사례 연구에서 대규모 프로젝트에 HP Z8 워크스테이션을 도입한 Z 고객의 환경에서 처리 속도가 150배 향상된 것으로 나타났습니다. 해당 프로젝트에서는 20페타바이트의 파일을 다루었으며, 규모가 큰 만큼 그 차이는 엄청났습니다.4
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
일반적인 비즈니스 사용자라면 여러 기업에 배포된 일반 PC로도 충분히 작업을 처리할 수 있지만, 리소스가 집약적인 데이터 사이언스 워크로드에서는 더 강력한 성능이 필요합니다. 일반 PC로 성능이 부족한 환경에서 일하는 데이터 사이언티스트는 클라우드에 더 의존해야 합니다.
41%
의 데이터 사이언티스트는 제한된 컴퓨팅 성능으로 인해 작업을 여러 갈래로 나누어야 한다고 말합니다.1
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
최대 56코어의 확장형 인텔® 제온® 프로세서5와 차세대 NVIDIA RTX™ Ampere 기반 전문가용 GPU5가 탑재된 Z8 및 기타 Z 데이터 사이언스 워크스테이션은 대규모 프로젝트에 활용하도록 제작되었습니다. 데이터 사이언티스트가 다운샘플링 없이 전체 모델을 실행할 수 있으며, 분석 작업에 맞는 강력한 성능 덕분에 더 개선된 디스커버리 프로세스를 활용할 수 있습니다.
“Z8 워크스테이션으로 작업하고 있습니다. 괴물 만큼이나 성능이 강력합니다. 메모리도 테라바이트나 됩니다. [일반 PC와 비교하면] 일반 자동차와 제트 전투기의 차이랄까요.”
Firat Gonen
Getir의 데이터 사이언스 및 분석 책임자, HP Z Data Science 앰버서더3,6
클라우드 비용
클라우드 비용을 줄여주는 워크스테이션 선택
데이터 사이언스 분야는 상상력을 기반으로 확장됩니다. 하지만 클라우드 비용은 이를 따라 커져서는 안 되죠. 클라우드 비용에 부담을 느끼면 데이터 사이언스 워크플로우의 효율성을 극대화하고 클라우드 사용을 최적화하는 방법을 고려하는 것도 한 방법입니다. 사내에 클라우드 사용을 좋아하는 직원이 있다면, 비용의 예측가능성을 확보하기 위해 보조용으로 로컬 하드웨어 솔루션을 사용하도록 권장해보세요.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
클라우드에서 가상 머신을 종료했는지 기억이 안 나 불안했던 적이 있나요? 데이터 사이언티스트는 사소한 실수만으로도 엄청난 비용을 쓰게 되는 일이 빈번하다는 것을 잘 압니다.
54%
의 데이터 수집 및 관리가 클라우드에서 수행되고 있습니다. 이에 반해 로컬 컴퓨터에서 수행되는 비율은 44%입니다.1
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
클라우드와 비교하여 데이터 사이언스 워크스테이션은 처리 속도가 느린 워크로드도 더 빠르고 경제적으로 실행할 수 있습니다. 이러한 비용을 더 잘 예측할 수 있게 되면 IT 환경을 더 쉽게 제어할 수 있어 시간과 비용을 가장 많이 절약할 수 있는 경로를 탐색 및 선정할 수 있게 됩니다.
“Z를 사용하기 전에는 주로 클라우드 솔루션을 선호하여 전반적으로 비용이 많이 들었습니다. 환율의 변동에 따라 비용이 매일
증가했죠.”
Firat Gonen
Getir의 데이터 사이언스 및 분석 책임자, HP Z Data Science 앰버서더3,6
문제 해결
언제든지 필요할 때 문제 해결 및 진단 지원 이용
데이터 부서에서 문제가 발생한 사실을 인지하면 IT 부서에 도움을 요청하면 되지만, 인지하지 못 한 문제에는 어떻게 대처해야 할까요? 전문가의 지원은 데이터 부서와 IT 부서 모두에게 유용합니다. 데이터 부서는 데이터 사이언스를 잘 이해하는 전문가에게 24시간 지원을 받을 수 있으며, IT 부서는 익숙하지 않은 복잡한 기술 문제에 대응해야 한다는 부담을 덜 수 있습니다.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
기술적 문제가 발생했을 때 대부분의 데이터 부서 직원은 컴퓨터 지원팀에 도움을 요청하거나 직접 문제를 해결하려고 합니다. 하지만 일반적인 사용자는 데이터 부서가 가진 니즈를 잘 모르기 때문에 전문가에게는 비교적 간단한 문제로도 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
일상적인 업무에서 작업에 방해가 되는 요인은 무엇인가요?1
데이터 사이언티스트들의 답변:
37%
하드웨어 요구 사항
35%
소프트웨어 요구 사항
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
HP의 숙련된 직원들이 전담으로 제공하는 지원은 IT 부서의 부담을 줄이고 데이터 사이언티스트들의 업무 중 다운타임을 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 데이터 사이언티스트들의 업무를 이해하는 전문가 그룹이 지원하므로 필요한 관련 정보를 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다.
“HP Z 솔루션을 사용하다 문제가 발생하면 정확히 누구에게 도움을 요청해야 할지 명확해졌습니다. 이들은 데이터 사이언스의 라이프 사이클과 프로세스를 잘 알고 있어 문제를 진단하는 데에도 도움을 받고 있습니다. 다른 곳과는 비교할 수 없을 정도로 큰 도움을 받고 있어요.
Ken Jee
DePaul University 부교수, Scouts Consulting Group 데이터 사이언스 책임자, HP Z Data Science 앰버서더3,7
모빌리티
어디서나 이어가는
데이터 사이언스 작업
새로운 업무 환경에서 모빌리티는 필수적인 요소죠. 특히 데이터 사이언티스트들에게 매우 중요합니다. 좋은 생각이 나면 어디서든 곧바로 로그인해 모델을 실행하고 데이터 세트를 트레이닝할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트들의 컴퓨터는 유연하고 생산적으로 협업하도록 지원하는 동시에 이들이 다루는 민감한 데이터를 철저히 보호해야 합니다.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
데이터 사이언스 작업을 처리할 수 있을 정도로 강력한 기능을 갖추고 이동하며 작업하는 새로운 업무 환경에도 적합한 일반 PC는 매우 드뭅니다. 또한 사무실 밖에서 작업하기 위해 클라우드에 연결하는 환경은 큰 비용과 심각한 보안 문제로 이어질 수 있죠.
37%
의 데이터 사이언티스트가 현 기술 환경 때문에 더 어렵게 작업하고 있다고 말합니다.1
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
HP와 Teradici의 원격 액세스 솔루션은 픽셀만 전송하므로 다른 솔루션과 비교하여 보안상 이점을 제공합니다. 덕분에 스마트폰을 비롯한 모든 장치나 시스템에서 강력한 워크스테이션에 일관적이고 매우 안전한 방식으로 액세스하면서도 민감한 지식 재산을 웹에 노출하지 않는 환경에서 유연하게 작업하고 협업할 수 있습니다.
“HP Z 원격 솔루션 덕분에 성능이 부족한 데스크톱이나 노트북으로도 원격으로 워크스테이션에 접근할 수 있어 주 작업환경 외에서도 데이터 사이언스 실험을 이어갈 수 있게 되었습니다.”
Ruchi Bhatia
OpenMind의 데이터 사이언티스트, Carnegie Melon University 대학원생, HP Z Data Science 앰버서더2,3
보안
자체 보안 기능
데이터 사이언티스트들은 페타바이트 단위의 데이터까지도 처리해야 합니다. 이러한 데이터는 규모만 큰 것이 아니라, 민감한 개인식별정보나 지식재산을 포함하고 있어 더욱 까다롭죠. 수십 개에 달하는 오픈 소스 툴과 라이브러리(IT 부서의 승인을 받지 않은 항목 포함)의 보안을 관리하는 일은 데이터 사이언티스트들의 주력 업무가 아닙니다. 중요한 혁신을 일구는 데이터 사이언티스트 대신 보안과 관련한 까다로운 작업을 처리해야 하는 것은 이들의 컴퓨터죠.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
데이터 사이언티스트는 보안 전문가가 아닙니다. 하지만 그럼에도 오픈소스 소프트웨어, 원격연결 등의 보안 문제를 스스로 해결해야 할 때가 많죠. 데이터 사이언티스트들이 자체적으로 시스템 보안에 대한 업무를 처리하게 하면 침해 위험이 증가할 수 있습니다.
73%
의 데이터 사이언티스트가 클라우드의 데이터 보안을 유지하기 위한 추가 보안 조치를 원한다고 말합니다.1
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
Z 워크스테이션은 매우 엄격한 보안 요건을 충족하도록 설계되었습니다. 이러한 이유로 NASA와 같이 보안 표준이 엄격한 조직에서 이 제품을 사용하고 있습니다. Z는 모든 것을 네이티브로 유지하고 데이터 노출을 방지하며 HP와 Teradici의 원격 액세스 솔루션은 지식 재산을 보호합니다.
“보안 걱정은 그만 하고 싶어요. 데이터 사이언스만 생각하고 싶습니다. HP에서 보안에 많은 신경을 쓰고 제가 걱정하고 싶지 않은 부분을 관리해준다는 사실만으로도 안심하게 됩니다.”
Ken Jee
DePaul University 부교수, Scouts Consulting Group 데이터 사이언스 책임자, HP Z Data Science 앰버서더3,7
소프트웨어 유연성
몇 초 만에 Windows에서 Linux로 이동
Windows와 Linux®5는 둘 다 유용한 운영 체제이지만 강점은 각각 다릅니다. Linux는 데이터 사이언스와 관련된 유틸리티 및 애플리케이션과의 호환성을 제공하는 반면, Windows는 보안, 관리 용이성, 비즈니스 툴(이메일, 협업 애플리케이션 등)을 제공합니다. WSL 2(Windows Subsystem for Linux 2)8를 사용하면 하나의 워크스테이션에서도 운영 체제를 원활하게 전환하며 두 환경의 장점을 모두 누릴 수 있습니다.
일반 PC로 만나는 데이터 사이언스
WSL 2가 장착된 워크스테이션이 없는 환경에서는 Windows와 Linux의 이점을 모두 활용하기 위해 장치를 두 대 사용하거나 듀얼 부팅을 사용하는 경우가 많습니다.
43%
의 데이터 사이언티스트가 중단이 발생할 경우 업무를 마무리하기가 더 어려워진다고 말합니다.1
Z 워스크테이션으로 만나는 데이터 사이언스
Z 워크스테이션은 매우 엄격한 보안 요건을 충족하도록 설계되었습니다. 이러한 이유로 NASA와 같이 보안 표준이 엄격한 조직에서 이 제품을 사용하고 있습니다. Z는 모든 것을 네이티브로 유지하고 데이터 노출을 방지하며 HP와 Teradici의 원격 액세스 솔루션은 지식 재산을 보호합니다.
“Windows 워크스테이션에는 WSL 2가 이미 탑재되어 다운로드나 설치에 신경쓸 필요가 없습니다. 전문가들이 이미 설치해 두었으므로 어떤 작업이든 매우 원활하게 작업할 수 있어요.”
Andrada Olteanu
Endava의 데이터 사이언티스트, Weights & Biases의 개발 전문가, HP Z Data Science 앰버서더3,9
데이터 사이언티스트 및 분석가를 위한 HP Z
HP Z 데이터 사이언스 노트북 및 데스크톱 워크스테이션으로 방대한 데이터 세트로도 빠른 결과를 얻고, 모델을 학습하고, 시각화 프로젝트를 완료하세요.
탁월한 성능,
인텔® 코어™ Ultra
및 인텔® 제온® 프로세서 사용.
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새롭게 부상하는 구독형 머신러닝과 AI 도구는 멀티포인트 액세스를 제공하고 비용을 절감하며 데이터 사이언스를 혁신하도록 설계 되었습니다.
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고지사항
- HP 독점 연구(데이터 사이언티스트 이해하기, 2021년 11월).
- Ruchi Bhatia, 저자와의 대화 내용, 2021년. Ruchi Bhatia는 HP Z Data Science 앰버서더 프로그램에 참여하고 있으며, 제품을 제공 받았습니다.
- Z Data Science 앰버서더에게 개인 용도로 사용하도록 제공한 제품입니다.
- Mike Leone과 Josh Clark, ESG 사례 연구: “NASA의 태양 활동 관측 위성(Solar Dynamics Observatory), HP Z, NVIDIA를 활용한 태양 표면 모니터링,” 2021년 1월.
- 모든 타사 상표는 해당 회사의 자산입니다.
- Firat Gonen, 저자와의 대화 내용, 2021년. Firat Gonen은 HP Z Data Science 앰버서더 프로그램에 참여하고 있으며, 제품을 제공 받았습니다.
- Ken Jee, 저자와의 대화 내용, 2021년. Ken Jee는 HP Z Data Science 앰버서더 프로그램에 참여하고 있으며, 제품을 제공 받았습니다.
- WSL 2를 사용하려면 Windows 10 이상, 인텔 코어 i5 프로세서 이상이 필요하며, 특정 Z 워크스테이션에서 이용할 수 있습니다. 사용자가 Windows 10 버전 21H2 이상(빌드 19044 이상) 또는 Windows 11을 실행해야 합니다.
- Andrada Olteanu, 저자와의 대화 내용, 2021년. Andrada Olteanu는 HP Z Data Science 앰버서더 프로그램에 참여하고 있으며, 제품을 제공 받았습니다.
제품은 표시된 이미지와 다를 수 있습니다.
제품 이미지는 단지 설명을 위한 것으로 나라별로 제품 가용성과 색상이 다를 수 있습니다.
Ruchi Bhatia, Firat Gonen, Ken Jee, Andrada Olteanu는 HP Z 앰버서더로 다양한 HP Z 워크스테이션과 주변 장치를 제공받았습니다. 관찰 사항은 참가자 개인의 의견입니다.
4AA8-1223KOP, 2022년 3월.
여기에 포함된 정보는 예고 없이 변경될 수 있습니다. HP 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증 사항은 해당 제품 및 서비스와 함께 제공되는 보증서에 명시되어 있습니다. 여기에 설명된 내용 중 어느 것도 추가적인 보증을 제공하지 않습니다. HP는 여기에 포함된 기술적, 편집상 오류나 누락에 대해 책임을 지지 않습니다.
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