사용한 만큼 지불 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Managing hybrid cloud AI data governance is tough but essential. With 73% of organizations adopting hybrid cloud strategies, balancing compliance, security, and scalability is critical. Poor governance costs companies an average of $12.9 million annually and causes 85% of AI project failures due to data issues. The stakes are high: breaches like Capital One’s in 2019 resulted in $190 million in fines.
이 기사에서는 세 가지 플랫폼(prompts.ai, IBM watsonx.governance 및 Microsoft Azure AI)을 비교하여 하이브리드 설정에서 거버넌스를 단순화하는 기능을 비교합니다. 각각은 자동화, 규정 준수, 확장성에 강점을 갖고 있지만 서로 다른 요구 사항을 충족합니다.
올바른 플랫폼을 선택하는 것은 조직의 규모, 규정 준수 요구 사항 및 기존 기술 스택에 따라 다릅니다. 하이브리드 AI 환경에서 혁신과 보안 및 비용 효율성의 균형을 맞추려면 강력한 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다.
Prompts.ai는 혼합된 클라우드 AI 데이터 규칙을 처리할 때 발생하는 큰 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 작업 흐름 자동화와 규칙 설정을 결합하여 이 도구를 사용하면 수많은 클라우드 및 로컬 시스템과 같은 여러 장소에서 데이터를 쉽게 감시할 수 있습니다. 이 빌드의 목표는 공동 작업 문제를 해결하여 그룹이 데이터를 원활하게 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 정렬, 규칙 자동화, 설정 증가와 같은 주요 부분은 이러한 규칙 장애물을 바로 목표로 합니다.
Prompts.ai에는 일반 규칙 설정을 넘어서는 강력한 도구가 있습니다. 이는 혼합 설정에서 잘 작동하는 기본 규칙 제어, 심층적인 데이터 정렬 및 관리 시작입니다. 빅 토크 모델과 연결하여 데이터 목록, 메타데이터 처리, 전체 데이터 경로 추적과 같은 더 많은 기능을 제공합니다.
가장 중요한 부분은 AI 기반 데이터 정렬 시스템으로, 표시되는 내용과 적합한 위치에 따라 데이터를 자체적으로 정렬합니다. 이렇게 하면 수동으로 수행할 필요성이 줄어들고 혼합 설정에서도 규칙이 동일하게 유지됩니다. 개인정보가 어디에 보관되거나 작업되는지에 관계없이 개인 정보를 올바르게 처리합니다.
GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 엄격한 법률을 다루는 미국 내 그룹의 경우 Prompts.ai를 사용하면 규칙이 간단해집니다. 이 도구는 규칙이 올바르게 준수되고 감시되는지 확인하여 데이터 담당자가 요청하는 데이터 및 준비 감사와 같은 작업을 돕습니다. 규칙 확인에 도움이 되는 로그가 있습니다.
또한 자동 보고 도구는 라이브 보드와 경고를 생성하여 규칙 팀이 규칙 관련 문제를 빠르게 확인하고 해결할 수 있도록 해줍니다. 이러한 준비된 움직임은 그룹이 벌금을 피하고 엄격한 규칙이 적용되는 경우에도 신속하게 유지하는 데 도움이 됩니다.
Prompts.ai는 또한 규칙에서 많은 수작업을 줄이고 자동으로 작업을 수행하여 작동 성능을 향상시킵니다. 데이터 정렬, 정상화, 규칙 확인과 같은 작업은 자동으로 이루어지며, 이상한 경우에는 자체적으로 확인 플래그가 지정됩니다.
도구의 실시간 공동 작업은 팀워크를 강화하여 규칙 팀이 규칙을 설정하고, 문제에 답하고, 규칙을 함께 확인할 수 있도록 합니다. 이를 통해 혼합 클라우드 설정에서 데이터 규칙을 중단시키는 블록을 선택하고 관리하는 속도가 빨라집니다.
귀하의 그룹과 함께 성장하도록 구축된 Prompts.ai는 다양한 클라우드 제공업체 및 로컬 시스템을 통한 작업을 지원합니다. 토큰 추적 기능이 포함된 종량제 모델은 데이터 수요가 증가함에 따라 규칙을 확장할 수 있는 저렴한 방법을 제공합니다.
이러한 성장은 AI 작업에서 그룹이 커지는 데 좋습니다. 이 도구는 데이터 더미와 도달 범위가 증가하더라도 규칙이 동일하게 설정되고 감시되는지 확인합니다. 토큰 추적은 데이터 사용 및 비용을 명확하게 보여줌으로써 그룹이 엄격한 규칙을 유지하면서 혼합 클라우드 계획을 조정할 수 있도록 돕습니다. 이 열린 관점은 AI 데이터 규칙 방식으로 새로운 아이디어와 돈 계획을 혼합하는 데 핵심입니다.
IBM watsonx.governance는 프로세스를 자동으로 만들고, 위험을 담당하고, 규칙 준수를 확인함으로써 클라우드 및 혼합 설정 모두에서 AI 규칙 설정을 쉽게 만듭니다. 다른 도구와 혼합 설정을 통해 AI 모델, 앱 및 에이전트를 감시하는 어려운 작업을 처리합니다. Prompts.ai는 변화할 수 있는 규칙을 사용하는 반면, watsonx.governance는 강력한 수명 주기 제어와 대규모 작업에 대한 위험 감소를 고려합니다. 여기서는 규칙 설정, 규칙 따르기, 자동화, 성장 가능 등의 주요 부분을 살펴보고, 프롬프트.ai가 수행할 수 있는 작업에 추가합니다.
IBM watsonx.governance는 AI의 제작부터 사용, 진행 과정까지 AI 생활 전체를 관찰할 수 있는 전체 계획을 제공합니다. IBM Guardium AI Security를 사용하면 목록에 없는 AI 설정과 약점을 찾아내어 위험을 잘 관리할 수 있습니다. 이 규칙 설정 계획은 AI 작업이 현장이든, 퍼블릭 클라우드이든, 혼합 설정이든 관계없이 동일한 규칙을 유지합니다. 다른 도구를 통해 모델, 앱, 에이전트를 관리할 수 있는 기능은 대규모 AI 설정이 분산된 장소에 꼭 필요한 기능입니다.
점점 늘어나는 많은 규칙을 겪고 있는 미국 그룹의 경우, watsonx.governance는 요구 사항을 파악하고 이를 명확한 계획으로 전환하는 프로세스를 자동으로 만들어 규칙을 쉽게 따를 수 있도록 해줍니다. 이는 EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF와 같은 규칙을 충족하는 데 도움이 되며 변화하는 상태와 큰 규칙을 통해 명확한 경로를 제공합니다. 이 자동 기능을 사용하면 손으로 작업할 필요 없이 장소가 일렬로 유지됩니다.
강력한 규칙 설정 부분 이상으로, watsonx.governance는 최상위 수준의 자동을 통해 작업을 더욱 원활하게 만듭니다. 수작업을 많이 줄이면 작업 흐름 방식이 달라집니다. 예를 들어, IBM은 자산을 확인하는 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축하는 동시에 주요 생성 AI 표시를 2배 더 향상시켰습니다.
실제 사용에서는 잘 작동하는 것으로 나타났습니다. US Open에서 watsonx.governance는 게임 데이터의 불공평성을 줄여 게임 공정성을 71%에서 82%로 높이는 데 도움을 주었습니다. Infosys는 또한 이 플랫폼을 AI First 제품인 Infosys Topaz에 추가하여 AI 규칙 설정을 더욱 원활하게 만들고 작업 전반에 걸쳐 수동 작업을 줄였습니다.
대규모 작업 설정을 위해 만들어진 watsonx.governance는 클라우드와 현장 시스템 전반에 걸쳐 다양한 배치 요구 사항을 충족합니다. AI 계획이 성장함에 따라 동일한 규칙을 유지할 뿐만 아니라 ROI가 30% 증가하는 등 명확한 결과를 가져옵니다.
Its spot as a Leader in the 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms shows its ability to grow and readiness to back long-term AI rule-setting plans for big places.
Microsoft Azure AI는 대규모 작업 설정을 위해 만들어진 도구 세트를 사용하여 혼합 클라우드 데이터 규칙에 대한 우리의 견해를 끝냅니다. 프롬프트.ai 및 Platform X와 마찬가지로 Azure AI는 규칙을 쉽게 만들기 위해 많은 도구를 그룹화합니다. 규칙 준수 및 대규모 작업 규모를 고려하여 로컬 및 클라우드 장소 모두에서 AI 작업을 관리하는 데 매우 좋습니다. 플랫폼은 다음과 같은 주요 규칙에 따라 작동합니다.
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"데이터 거버넌스는 데이터의 보안, 비공개, 정확성, 가용성 및 사용성을 보장하기 위해 수행하는 모든 작업입니다."
이러한 사고 방식을 통해 기업은 혼합 시스템 전반에 걸쳐 동일한 규칙을 유지할 수 있습니다. 데이터를 지속적으로 확인하는 데 Azure AI가 탁월한 이유를 살펴보겠습니다.
Azure AI는 혼합된 장소에 대해 강력한 규칙을 설정합니다. 이는 대기업의 큰 문제, 즉 많은 데이터 지점을 처리하는 문제를 다루고 있습니다. 실제로 26% 이상의 근로자가 업무에 51~100개의 데이터 지점을 보유하고 있다고 말합니다. Azure AI는 기본 및 측면 규칙 계획을 모두 사용하여 협력하고 데이터 스팟을 제거합니다. 또한 데이터 품질을 엄격하게 감시하여 여러 곳에서 동일하고 사실이며 확실하게 유지합니다. 또한 이 도구를 사용하면 데이터 경로에 대한 모든 것을 확인하고 시스템 전체에서 모든 것이 명확한지 확인할 수 있습니다.
Microsoft Azure에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
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"폭(총 제공 항목 수)과 깊이(평가 범위 내 고객 대상 서비스 수) 측면에서 업계 최대 규모의 규정 준수 포트폴리오입니다."
이 큰 집합은 SOC 2, HIPAA, GDPR, PCI DSS, NIST 800-53 및 ISO 27001과 같은 계획을 좋아합니다. 이를 보장하기 위한 Azure의 계획은 양측이 의무를 공유하는 모델을 사용하여 안전 측면에서 누가 무엇을 처리하는지 명확하게 설정합니다. OAuth 2.0, OpenID Connect 및 SAML과 같은 로그인 방식을 선택하고, 로그인을 위해 중간에 Azure AD를 사용하고 규칙에 따라 역할을 선택합니다. 데이터 이동을 위한 TLS 1.3 코드, 정지 데이터를 위한 AES-256 코드, 처음부터 누구도 신뢰하지 않는 제로 트러스트 방식으로 안전성이 더욱 강화됩니다. 자체적으로 작동하는 도구는 항상 관찰하고 바로 그 순간 무슨 일이 일어나고 있는지 보여줌으로써 규칙을 더 쉽게 준수할 수 있게 해줍니다.
Azure AI는 자동 작업을 통해 작업을 더욱 원활하게 만듭니다. 소규모 서비스 부품 및 그룹을 사용하여 설정을 통해 부품이 다른 위치에서 자체적으로 업데이트될 수 있습니다. Kubernetes와 같은 도구는 더 큰 그룹화된 AI 작업을 설정하고 수행하기 위한 좋은 기반을 마련합니다. Auto는 규칙 유지에도 적용되며 Azure는 자체적으로 모든 곳에 데이터 규칙을 적용합니다. 이를 통해 데이터나 작업이 어디서 수행되든 규칙과 안전이 동일하게 유지됩니다. 항상 관찰하면 시스템이 어떻게 작동하고 규칙을 따르는지 추적하여 가능한 문제를 담당자에게 조기에 알릴 수 있습니다.
Azure AI’s mix of place setup lets groups change size easily, making it easy for places to:
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"추가 온프레미스 인프라에 과도하게 투자할 필요 없이 최대 수요 동안 워크로드를 확장 및 축소합니다."
이러한 용이성은 컴퓨터 요구 사항이 증가하거나 감소하는 AI 작업의 핵심입니다. 클라우드 설정을 사용하면 컴퓨팅 성능을 실시간으로 변경할 수 있으며 혼합 모델은 기업에 다음을 제공합니다.
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"특정 보안 또는 성능 요구 사항에 따라 워크로드를 실행할 위치를 선택할 수 있는 유연성"
더 많은 기업이 하이브리드 클라우드를 선택함에 따라(73%는 2024년에 이에 대한 계획을 세웠으며 이는 더 높아질 예정) Azure AI의 빌드를 통해 중단 없이 크게 성장할 수 있습니다. 그룹은 필요할 때 규칙 세트의 일부를 더 크게 만들어 작업 중단 없이 확장할 수 있습니다.
하이브리드 클라우드 AI 규칙은 제공하는 내용, 가격, 성장 정도에 있어 좋은 면과 나쁜 면이 있습니다. 크게 세 가지 플랫폼의 좋은 점과 어려운 점을 살펴보겠습니다.
프롬프트.ai는 즉각적인 작업 흐름과 다른 사람들과의 원활한 작업에 적합합니다. 사용시 지불하는 토큰형 요금제를 통해 비용이 명확해지고 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다. 그러나 엄격한 요구 사항에 따라 구부려야 하는 경우에는 더 많은 맞춤형 작업이 필요할 수 있습니다.
플랫폼 X는 하이브리드 분야에서 성장하고 잘 혼합되는 데 있어 최고입니다. 데이터를 찾고 정렬하는 데 능숙하여 데이터가 깔끔한 곳과 지저분한 곳 모두에 적합합니다. 그럼에도 불구하고 이를 사용하는 것은 어려울 수 있으며 데이터 규칙을 처음 접하는 팀은 배우기 어려울 수 있습니다.
Microsoft Azure AI에는 GDPR, HIPAA, SOC 2 및 ISO 27001과 같은 규정에 적합한 많은 규칙 스탬프가 있습니다. 이미 Microsoft를 사용하는 장소에는 Azure AI가 적합합니다. 분할 업무 모델을 통해 보안을 담당하는 사람이 누구인지 명확해집니다. 그러나 아직 Microsoft에 속하지 않은 곳에서는 비용이 많이 들고 한 제조업체에 갇힌 느낌을 받을 수 있습니다.
The chart shows key work stats, but the real effects on money and work go far. Studies say that good data rules can boost money by 21–49%. On the other hand, data leaks cost about $4.45 million each time. Also, bad rules make 20–30% of cloud money go to waste. These points show why choosing the right setup is so key for saving costs.
성장할 수 있으려면 각 설정마다 다양한 테스트가 필요합니다. 2024년까지 많은 그룹이 혼합 클라우드 계획을 채택했지만 여전히 많은 곳에서 데이터를 처리하기가 어렵습니다. Prompts.ai는 LLM 작업 단계와 설정 방법을 일치시켜 이 문제를 해결하는 반면, Azure AI는 Microsoft 세계에서 손쉬운 혼합을 사용합니다. 플랫폼 X는 한 가지 규칙 방식을 따르지만 이상한 요구 사항에 맞게 더 많은 자체 작업이 필요할 수 있습니다.
Rules are also big. Since 2018, GDPR fines have hit over €1.6 billion, putting rules first for controlled work types. Azure AI's many OKs are great for fields like health and money work. On the other side, prompts.ai is good for groups that want fast setup and change.
AI 규칙 도구에 대한 필요성은 빠르게 증가하고 있으며, 시장은 2024년 8억 9천만 달러에서 2029년까지 약 60억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 증가는 얼마나 많은 그룹이 AI에 의존하고 있는지를 보여 주며, 91%가 주요 작업에 AI를 사용합니다. 스마트 도구와 사람의 확인을 혼합하는 설정이 핵심이 되고 있습니다.
이들을 혼합하면 여전히 테스트가 필요하며, 43%의 그룹은 기술 설정에 규칙 도구를 추가하는 것이 어렵다고 생각합니다. Prompts.ai는 설정된 API를 사용하여 이를 수행하는 반면, Azure AI는 기본 제공 혼합을 통해 이점을 얻습니다. Platform X에는 더 많은 자체 작업이 필요하지만 특별한 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
전체적으로 그룹은 작업 목표에 가장 적합한 설정을 선택하기 위해 새로운 아이디어, 데이터 방식 및 규칙 확인과 같은 사항을 살펴봐야 합니다.
세계 AI 시장이 매년 40%씩 빠르게 성장함에 따라 회사에 필요한 것, 사용하는 기술, 따라야 하는 규칙을 잘 살펴보세요.
Prompts.ai는 이해하기 쉬운 비용과 종량제 설정, 실시간 팀워크가 특징입니다. 대규모 언어 모델을 사용하므로 빠르게 작동합니다.
그러나 Platform X는 특히 혼합 클라우드 시스템에서 데이터를 찾고 정렬하는 데 더 좋습니다. 그러나 이러한 기술에 익숙하지 않은 사람들에게는 설정이 어려울 수 있습니다.
플랫폼을 선택할 때 보유하고 있는 데이터의 양(평균 162.9TB), 충족해야 하는 규칙, 현재 기술, 팀의 숙련도 등 중요한 사항을 고려하세요. 규칙이 많은 필드의 경우 강력한 규칙 준수가 가장 중요합니다. 반면에, 새로운 회사는 유연하고 비용이 많이 들지 않는 옵션을 좋아할 수 있습니다.
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클라우드4C
"거버넌스는 단지 제어에 관한 것이 아니라 보안, 규정 준수 및 비용 효율성을 유지하면서 미래의 혁신을 가능하게 하는 프레임워크를 만드는 것입니다. 핵심은 사용자 권한 부여와 필요한 감독의 균형을 맞추는 것입니다."
성공하려면 강력한 규칙 설정 방법을 사용하십시오. 한 곳에 통제권을 두고, 누가 들어오는지 엄격하게 확인하고, 항상 규칙을 면밀히 감시하는 것을 목표로 하세요.
조직은 하이브리드 클라우드 AI 설정에서 데이터 거버넌스를 구축하려고 할 때 다양한 장애물에 직면합니다. 가장 큰 과제 중 하나는 가시성을 모호하게 하고 거버넌스 노력의 효과를 훨씬 떨어뜨릴 수 있는 데이터 사일로와 단편화를 처리하는 것입니다.
Another major obstacle is ensuring regulatory compliance, especially in multi-cloud environments where legal requirements vary across regions. Navigating this complexity demands a deep understanding of different jurisdictions' laws and policies.
또한 잘못된 구성, 취약한 액세스 제어, 데이터 사용에 대한 제한된 감독 등의 보안 위험으로 인해 거버넌스 이니셔티브가 약화될 수 있습니다. 더욱 어려운 점은 운영 효율성과 규정 준수 표준 충족 간의 균형을 맞추려고 노력하는 동시에 여러 플랫폼에서 데이터 품질과 일관성을 지속적으로 유지해야 한다는 것입니다.
Prompts.ai는 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정을 준수하는 과제를 단순화하도록 설계된 AI 기반 도구를 조직에 제공합니다. 이러한 도구는 민감한 데이터를 식별 및 추적하고, 거버넌스 규칙을 시행하고, 자동화된 보고서를 생성하여 데이터 처리가 법적 요구 사항에 부합하도록 보장합니다.
The platform also aids in developing strong control frameworks and policies, allowing for continuous compliance monitoring. By addressing critical needs such as GDPR’s explicit consent mandates and HIPAA’s emphasis on protecting health data, Prompts.ai empowers organizations to manage their AI-powered data responsibly while keeping up with changing regulatory landscapes.
하이브리드 클라우드 AI 환경을 위한 데이터 거버넌스 플랫폼을 선택할 때 명심해야 할 몇 가지 중요한 측면이 있습니다. 기존 시스템과 원활하게 통합되고, 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있으며, 거버넌스 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수 있는 솔루션을 찾으세요. 플랫폼이 규정 준수를 지원하고 데이터 카탈로그 작성, 메타데이터 관리, 정책 시행과 같은 강력한 도구를 제공하는 것도 마찬가지로 중요합니다.
최상위 플랫폼은 클라우드와 온프레미스 환경 모두에 걸쳐 통합된 가시성을 제공해야 합니다. 이를 통해 데이터 계보를 효과적으로 추적하고 거버넌스 정책을 일관되게 시행할 수 있습니다. 이러한 기능에 집중함으로써 조직은 하이브리드 설정의 복잡성을 더 잘 관리하는 동시에 AI 기반 프로세스의 신뢰도와 효율성을 보장할 수 있습니다.
