Machbase Neo: AI 학습 혁신의 시작 🚀💰⏳

기존 AI 학습 방식은 데이터 처리와 분석에 많은 리소스를 소모하며, 대규모 데이터 처리 및 메모리 효율화에서 한계를 겪습니다.

Machbase Neo는 이를 극복하기 위해 데이터 접근성 향상, 배치 로딩, 메모리 최적화를 통해 더 빠르고 효율적인 AI 학습 환경을 제공합니다. Machbase Neo의 AI 학습 방식은 총 4단계로 구성되어 있습니다.

데이터 수집 및 저장: Machbase Neo에 데이터를 바로 모아서 저장하니까 언제든지 빠르게 접근할 수 있어요. ⏱️
EDA(탐색적 데이터 분석): 대규모 데이터를 다른 곳으로 옮기지 않고도 Neo 안에서 바로 분석할 수 있어서 편리해요!
모델 학습, 검증 및 테스트: 필요한 데이터만 한 번에 한 배치씩 불러와서 메모리 사용을 최소화하고 학습 속도도 빠르게 해줍니다.
실시간 예측 및 배포: 모델을 실시간으로 운영하며 예측 성능을 유지할 수 있도록 API 서버도 쉽게 구축할 수 있어요.

Machbase Neo는 혁신적인 아키텍처를 통해 기존 AI 학습 방법이 겪는 지속적인 문제를 해결합니다.🏅

데이터 접근성 향상: Machbase Neo에 저장된 데이터는 언제든지 사용할 수 있어서 파일 전송이 필요 없고, 그만큼 지연도 적어요. 🌐
대규모 데이터 처리: 한 번에 한 배치씩 불러오기 때문에 대용량 데이터도 문제없이 다룰 수 있어요.
효율적인 메모리 사용: 필요한 최소 데이터만 로딩해서 메모리 낭비를 줄여줘요! 불필요한 메모리 누수 없이 안정적이죠 😌

이제 데이터를 옮기지 않고도 실시간 예측과 분석이 가능하며, AI 프로젝트에 활력을 더할 수 있습니다.

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📌Machbase 고객 사례_ 코스콤, Machbase로 주식시장 데이터 관리 혁신

한국 자본시장의 핵심 인프라를 담당하는 '한국증권선물거래소(KOSCOM)'는 Machbase 시계열 데이터베이스를 도입하며 주식시장 데이터 관리 시스템을 혁신했습니다. 🚀

📈 주요 성과

⚡ 초당 50만 건 이상의 거래 처리
💾 초당 30만 건의 주식 거래 기록 실시간 저장
📉 효율적인 데이터 압축으로 저장 공간 대폭 절감
👁️ 실시간 데이터 시각화 기능 향상ㅤ

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🔧 시스템 개선 사항

KOSCOM은 Machbase를 통해 다음과 같은 성능 개선을 이루었습니다:
1️⃣ 초고속으로 주식 거래 데이터를 저장
2️⃣ 실시간 데이터 압축을 통한 효율성 향상
3️⃣ 빠른 데이터 추출 및 시각화 지원
4️⃣ 장기 및 단기 추세 분석 기능 강화

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💡 Machbase 도입의 핵심 이점

KOSCOM은 Machbase 통합으로 시스템 성능과 실시간 데이터 분석 능력을 크게 향상시키며, 운영 비용 절감까지 이루는 성과를 거두었습니다.

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📌 도입 배경과 결과

Machbase 도입 이전, KOSCOM은 초당 수십만 건에 달하는 거래 데이터를 효율적으로 처리하는 데 큰 어려움을 겪었습니다. 🛠️ 그러나 Machbase의 강력한 시계열 데이터베이스 솔루션은 이러한 문제를 해결하며 KOSCOM의 데이터 관리 역량을 비약적으로 발전시켰습니다.

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🎯 그 결과, KOSCOM은: