클라우드 임팩트(Cloud Impact) 2026 버추얼 콘퍼런스 설문조사
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1. [공통] 본 온라인 서밋에 대하여 전반적으로 만족하셨습니까?
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1) 매우 만족
2) 만족
3) 보통
4) 불만족
5) 매우 불만족
2. [Everpure Korea] AI인프라 아키텍처 설계를 전문으로 하는 벤더사에서 귀사의 AI프로젝트 완수를 돕는다면 가장 문의하고 싶은 사항은 무엇인지요?
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1) AI환경에서의 HW 구성(최적화된 GPU환경 & Storage)
2) AI환경에서의 SW 구성
3) 비정형 데이터 처리, 분석, 증가를 수용 & 데이터 관리방안
4) 학습 및 결과 데이터 저장& 백업
5) 전문 파트너사 지원 및 엔지니어 구비
6) 도입비용
7) 기타
2-7) 기타
3. [Everpure Korea] 향후 12개월 동안 인프라 도입, 교체, 고도화 등 중점적으로 추진 예정이신 프로젝트 있다면 편하게 선택해주세요 (복수 응답 가능)
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1) DB, 가상화, ERP 최적화
2) AI(ML,DL) 플랫폼 구축
3) 재해 복구 DR/백업/랜섬웨어 방어
4) 문서 중앙화
5) 개발 시스템 최적화
6) 파일 분석, Big Data 플랫폼 구축
7) Private Cloud(On-Prem) 데이터 통합 및 최적화
8) 하이브리드 클라우드 데이터 통합 및 최적화
9) 서비스형 스토리지 (구독형 모델) 구축
10) 기타
3-10) 기타
4. [Everpure Korea] 에버퓨어(구 퓨어스토리지)의 모든 제품이 데이터 마이그레이션이 없이 미래에도 지속적으로 사용 가능하며, 모든 데이터에 대해 업계 최고의 압축/중복 제거 기술을 제공하고, 이를 본사 공문을 통해 보장한다는 사실을 알고 계십니까?
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1) 네
2) 아니오
3) 잘 모름
5. [메가존클라우드] 귀사에서 생성형 AI가 도입된다면, 개인적으로 어떤 변화를 가장 크게 기대하시나요?
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1) 단순 반복 업무 탈출: 회의록 작성, 메일 초안 만들기, 자료 요약 등 번거로운 일 자동화
2) 정보 검색의 혁명: 수많은 사내 문서와 규정 중에서 내가 원하는 정보를 1초 만에 찾기
3) 창의적 아이디어 지원: 마케팅 문구 생성, 보고서 목차 구성 등 기획 단계의 영감 얻기
4) 데이터 분석의 대중화: 코딩이나 엑셀 수식을 몰라도 말로 설명하면 데이터 차트와 인사이트 생성
6. [메가존클라우드] 귀사의 내부 데이터(문서, DB 등)를 AI 가 즉시 활용하기 위해 가장 먼저 선행되어야 한다고 판단되는 작업은 무엇입니까?
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1) 비정형 데이터 자산화: PDF, 이미지, 사내 가이드를 AI가 읽을 수 있는 지식베이스(RAG)로 구축
2) 데이터 품질 정제: AI 답변의 환각(Hallucination) 현상을 줄이기 위한 고품질 데이터 정제 및 가공
3) AI 로드맵 수립: 우리 사업에 맞는 최적의 AI 활용 시나리오 발굴 및 아키텍처 설계
4) 인프라 현대화: AI 모델 가동을 위한 클라우드 데이터 플랫폼(Legacy to Cloud) 전환
7. [메가존클라우드] 귀사에서 생성형 AI 서비스를 사내에 확산하거나 운영할 때, 가장 우려되거나 관리하기 어려운 항목은 무엇입니까? (복수 응답 가능)
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1) 부서별/프로젝트별 AI 사용량 및 비용에 대한 실시간 모니터링 및 통제 불가
2) 내부 데이터 유출 방지를 위한 통합 권한 관리 및 감사(Audit) 체계 부재
3) 다양한 LLM 모델과 프롬프트, 지식베이스(KB)의 버전 관리 및 성능 평가의 어려움
4) AI 전문 인력 부족으로 인한 지속적인 운영 및 고도화 한계
8. [맨텍솔루션] 현재 AI관련 프로젝트를 검토하거나 하고 계신다면, 다음 중 어느 영역에 대하여 진행을 하고 있으십니까? (복수 응답 가능)
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1) Computer vision
2) AIOps
3) LLM
4) RAG
5) Ontology
6) 기타
8-6) 기타
9. [맨텍솔루션] AI 모델링과 추론을 위한 인프라 구축에 있어 가장 고민이 되는 사항은 무엇입니까? (복수 응답 가능)
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1) GPU자원의 확보
2) 모델링과 추론간 배포
3) 인프라 아키텍처링과 관리
4) 전문개발자 채용
5) 적용 및 응용 업무
6) 비용
7) 기타
9-7) 기타
10. [삼성SDS] 현재 귀하의 조직에서 AI/ML·데이터 분석 워크로드를 수행할 때, GPU 자원을 내부 구축과 클라우드형 GPUaaS 중 어느 쪽을 더 많이 사용하고 계십니까?
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1) 내부 구축(온‑프레미스)
2) 클라우드형 GPUaaS
3) 둘 다 비슷하게 사용
4) 아직 사용해본 적 없음
11. [삼성SDS] GPUaaS 서비스를 도입·확장할 때 가장 중점적으로 고려하는 요소는 무엇인가요? (복수 응답 가능)
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1) 비용 효율성 (사용량 기반 과금 등)
2) 성능·스케일링 (GPU 모델 종류, 멀티‑GPU 지원)
3) 보안·규정 준수 (데이터 암호화, 지역 제한)
4) 사용 편의성 (API·CLI 지원, 관리 콘솔)
12. [베스핀글로벌] 귀사는 AI Agent 보안 도입을 고려하고 계십니까?
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1) 네
2) 아니오
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