입주자 및 방문자 경험 개선부터 경쟁력 확보 및 친환경 이니셔티브 최적화까지, 시설 활용도 및 점유율 인사이트는 소매점, 사무실, 병원, 교육 기관에서 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 시설, 부동산 및 비즈니스
이 시리즈의 첫 번째 블로그에서는 LLM 학습의 과제를 다루었습니다. 두 번째 블로그에서는 AI에 투자하는 기업을 위한 LLM 소비 모델(메이커, 테이커, 셰이퍼, RAG)에 대해 살펴봤습니다. 해당 3편 에서는 AI 애플리케이션의 구축
이 시리즈의 첫 번째 블로그에서는 기본 LLM(대규모 언어 모델) 개발의 복잡성과 대부분의 기업에서 개발 범위를 벗어나는 방대한 리소스가 필요하다는 점을 살펴봤습니다. 이제 모든 기업이 자체 프라이빗 데이터센터에 이러한 기본 LLM을
오늘날의 엔터프라이즈에서 Wi-Fi 성능과 비즈니스 성과는 긴밀하게 연결되어 있다고 할 수 있습니다. 연결이 고르지 않으면 생산성이 저하될 뿐 아니라, 원활한 Wi-Fi 경험 보장을 위해 노력하는 IT 네트워크 관리자의 부담도 가중됩니다.
급변하는 오늘날 디지털 환경에서 네트워크 인프라가 그 어느 때보다도 중요합니다. 증가하는 수요를 충족하기 위해 기업은 확장성, 단순성, 민첩성을 갖추어야 합니다. 주니퍼 네트웍스는 레거시 WAN 인프라를 교체하는 데 따르는 어려움과 복잡성을
AI 모델을 학습시키는 것은 특별한 도전 과제입니다. Llama 3.1이나 GPT 4.0과 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하려면 전 세계에서 소수의 대기업만 사용할 수 있는 막대한 예산과 리소스가 필요합니다. 이러한 LLM에는 수십억에서
데이터센터 네트워크는 엔터프라이즈 IT에서 점점 중요한 기반으로 자리 잡고 있지만, 네트워킹 그룹은 여전히 나머지 IT 조직과 분리된 상태로 운영되는 경향이 있습니다. 네트워크 관리자는 최종 사용자의 요구, IT 및 애플리케이션 환경,
AI의 등장과 Wi-Fi 7의 도입으로 IT 네트워킹 기술이 빠르게 발전함에 따라 네트워크 운영과 확장이 훨씬 쉬워지는 동시에 최종 사용자에게 혁신적인 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 진화는 IT 팀에게 놀라운
오늘날의 역동적인 디지털 환경에서 보안은 기술적으로 필요한 요소에서 벗어나 신뢰를 쌓고 시장에서 민첩성을 유지하기 위해 반드시 필요한 토대로 진화했습니다. 그렇기 때문에 IT 리더와 비즈니스 리더는 조직의 보안을 유지하고 네트워크를 항상
끊임없이 연결된 세상에서 보안 유효성은 이제 단순한 유행어가 아닌 모든 조직에 필수적인 요소가 되었습니다. 사이버 위협이 갈수록 교묘해짐에 따라 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 지점인 클라이언트 에지에서부터 데이터센터 애플리케이션에 이르기까지 강력한