AIReady Data Pipeline
AI 성공의 핵심, 고품질 데이터 파이프라인을 구축합니다.
데이터 수집, 정제, 전처리 및 저장 자동화를 통해 AI 모델 학습에 최적화된 데이터를 지속적으로 제공하여 비즈니스 가치를 극대화합니다.
AI 인프라 및 솔루션 핵심 요소
AI 시스템 구축을 위한 필수 항목들입니다. 데이터 수집부터 고성능 운영(Ops), 모델 관리, 비즈니스 최적화까지 모든 단계를 통합 지원합니다.
1. 핵심 기술 인프라 및 운영
데이터 수집 및 전처리
AI의 생명선. 정확성 및 편향성 관리가 핵심이며, 대용량 데이터 스트리밍 처리 파이프라인(ETL/ELT) 자동화 능력이 필수입니다.
쿠버네티스(K8S) Ops
모델 서빙 및 학습 워크로드의 **확장성**과 **고가용성** 확보. GPU 자원 스케줄링 및 효율적인 관리 능력이 중요합니다.
도커 Ops
모델 및 애플리케이션의 **환경 독립성** 보장. K8S Ops의 기본 전제 조건이자 컨테이너화 기술을 통한 배포 표준화.
GPU/NPU 자원 관리
AI 워크로드의 **비용 효율성**과 **성능**을 좌우하는 핵심. 하드웨어 가속기의 할당, 모니터링, 최적화 기술이 필수입니다.
MLOps 플랫폼 구축
모델 개발, 실험, 배포, 모니터링의 전 과정을 **자동화**하고 **표준화**하는 기반. 재현성 및 운영 안정성을 확보합니다.
2. AI 솔루션 개발 및 모델 관리
모델 실험 및 버전 관리
다양한 모델 실험 기록 및 모델 아티팩트의 **버전 관리(Tracking)** 능력. 재현성(Reproducibility) 확보에 중요합니다.
모델 배포 및 서빙 (Serving)
학습된 모델을 **REST API** 형태로 외부에 노출하고, 트래픽 변화에 따라 **자동 확장** 및 **부하 분산**을 지원합니다.
모델 모니터링 (Monitoring)
배포된 모델의 **성능 저하(Drift)**, 데이터 편향, **운영 지연 시간(Latency)** 등을 실시간 감지하여 안정적 운영을 보장합니다.
보안 및 규정 준수
민감 정보 데이터 및 모델에 대한 **접근 통제(RBAC)** 및 **암호화**. **GDPR/HIPAA** 등 규정 준수 프로세스 마련이 필수입니다.
3. 비즈니스 및 컨설팅 역량
클라우드 기술
AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드 환경에 대한 **숙련된 기술력**으로 고객 신뢰도를 높입니다.
비용 최적화 컨설팅
고비용의 자원 사용에 대한 **최적화 전략** 제시를 통해 고객의 **총 소유 비용(TCO)**을 절감하도록 지원합니다.
솔루션 맞춤화 역량
고객의 특정 도메인에 맞춰 데이터를 조정하고 비즈니스 로직에 통합하는 **커스터마이징** 및 **통합(Integration)** 능력을 제공합니다.