AI 상품 구성
아키텍처 소개
인공지능(AI)는 컴퓨터 기술의 발달과 함께 빅데이터를 기반으로 스스로 패턴을 찾아내고, 미래에 대한 예측이 가능한 형태로 발전해 왔습니다. 인공지능(AI)을 비즈니스에 적용시키기 위해서는 먼저 과거 데이터에 대한 수집과 분석이 선행되어야 합니다. 사용자의 경험 기반 데이터나 산업 특성의 대용량의 데이터에 대해 머신러닝 알고리즘을 적용시켜 특정 모델을 도출하고, 미래의 행동을 예측하거나 물류의 속도, 품질의 최적화에 대한 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있고 이를 기반으로 적합한 의사결정을 할 수 있습니다. 클라우드 환경에서는 기본적인 머신러닝을 위한 인프라를 즉시 구성할 수 있고 활용할 수 있어 머신러닝을 위한 새로운 인프라를 직접 구성할 필요가 없어 매우 효율적입니다. 빅데이터 분석을 위한 관리형 상품을 이용하거나 대용량의 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 스토리지 상품을 필요할 때 사용할 수 있고 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있는 합리적인 가격으로 사용할 수 있습니다.
아키텍처
솔루션 적용 및 비즈니스 효과
- 간편한 분석 환경 생성
- TensorFlow Server는 웹 기반 콘솔을 통해 수 분 내에 딥 러닝과 머신 러닝 분석 환경을 간단하게 생성할 수 있습니다. TensorFlow 외에도 PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, Scikit-Learn 등 다양한 분석 패키지를 엄선하여 제공하고 있습니다. 이를 통해 데이터 분석에만 집중할 수 있습니다.
- CLI기반의 간편한 클러스터 구성
- 클러스터 관리 용도의 작은 VM서버를 생성 후 CLI 명령어로 TensorFlow 등의 라이브러리가 설치된 서버노드를 자동으로 구성하고, 워커 서버, 파라미터 서버 노드들을 자유롭게 추가/삭제할 수 있습니다.
- TensorFlow 코드와 학습 데이터의 배포와 실행
- 기본으로 제공되는 CLI명령어로 NAS 볼륨을 생성/삭제 등 관리하고 서버 노드들간의 TensorFlow 학습코드와 데이터를 동시에 쉽게 마운트하여 공유함으로써 배포와 실행을 쉽게 처리할 수 있습니다.
- Object Storage 기반의 무제한 데이터 용량 제공
- 데이터 저장소로 코스콤 클라우드의 Object Storage를 사용해 저렴한 비용으로 대량 데이터를 저장합니다. 고객의 비즈니스 규모에 따라 GB 단위에서 시작하여 PB 단위까지 합리적인 비용으로 손쉬운 확장이 가능하므로 용량 걱정 없이 사용할 수 있고 Cloud Hadoop에서 데이터를 분석할 수 있도록 연계할 수 있습니다.
- 다양한 유형의 컴퓨터 파워 제공
- 다양한 유형의 컴퓨팅 파워를 가진 서버 타입을 제공하므로, 사용자는 분석에 필요한 성능에 맞춰서 다양한 서버를 선택하여 빠르게 대량의 데이터 분석이 가능합니다