CloudML Studio
(클라우드ML 스튜디오)

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분석 모델을 구축하고 학습시키기 위한 IDE 워크플로우를 제공하는 서비스

클라우드ML 스튜디오는 AI 모델 개발 시 쉽고 편리하게 AI/ML 분석이 가능하도록 분석 환경을 시각화하여 워크플로우 형태로 제공하는 서비스입니다. Drag&Drop을 이용하여 AI/ML 분석 워크플로우를 자동으로 구성할 수 있고, 입출력 데이터와 적용된 알고리즘을 직관적으로 한눈에 확인할 수 있어 클라우드가 익숙하지 않은 비전문가도 쉽고 편리하게 AI/ML 분석이 가능합니다

클라우드ML 스튜디오 서비스 특징

  • 분석 생산성 향상

    AI/ML 라이프사이클 전체를 No/Low Code로 수행 가능한 AI/ML 분석 툴을 제공합니다. 데이터 수집부터 저장, 처리, 분석/모델링, 배포, 모니터링까지 분석 전체 과정을 시각화하여 제공함으로써 손쉽고 빠른 분석이 가능합니다

  • 분석 모델링 자동화

    분석 환경과 데이터에 최적인 알고리즘과 AI 모델별 적합한 파라미터를 추천함으로써 효과적인 분석이 가능합니다. 또한 20가지 이상의 AutoML 함수를 사용하여 분석 모델링을 최적화하고 자동화할 수 있습니다.

  • 간소화된 협업

    동일한 워크플로우를 공동 편집하고, 워크플로우를 동시에 실행하며, 결과를 함께 검토하여 협업을 간소화할 수 있습니다. 모든 실행 이력이 기록되기 때문에 CloudML Studio의 수행 이력을 더 쉽게 모니터링할 수 있습니다.

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클라우드ML 스튜디오 서비스 구성도

    SCP CloudML
  • CloudML Notebook: 모델 개발 및 학습, 파라미터 튜닝
  • CloudML Studio:워크플로우 개발, 리포트 및 Analytics App 개발
  • CloudML Pipeline: 컴포넌트별 자원 할당, 모델 라이프사이클 관리, 파이프라인 실행
  • CloudML Experiments: 실험 저장 및 관리, Model Registry, Model Verification
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Notebook ↔ Kubernetes Service 활용 ( Kubernetes Service (DNS, VPC, Virtual Server, NAS, Security Group, Cloud Monitoring)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Studio ↔ 연동(Container Image Registry)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Pipeline ↔ 연동(IDP(Identity Provider*))
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Experiments ↔ 연동(DevOps Tool* (Nexus, GitHub)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → Kubernetes Engine ↔ Data Set, 모델 저장/활용(Object Storage*)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Notebook ↔ Kubernetes Service 활용 ( Kubernetes Service (DNS, VPC, Virtual Server, NAS, Security Group, Cloud Monitoring)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Studio ↔ 연동(Container Image Registry)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Pipeline ↔ 연동(IDP(Identity Provider*))
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Experiments ↔ 연동(DevOps Tool* (Nexus, GitHub)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → Kubernetes Engine ↔ Data Set, 모델 저장/활용(Object Storage*)
*추후 제공 예정

클라우드ML 스튜디오 주요 기능

  • 분석 워크플로우 시각화

    - 단계별 워크플로우 연결 상태를 시각화 BI 형태로 제공(Report)
    - Analytics App 기반 워크플로우 시뮬레이션 기능 제공

  • 직관적 입/출력 데이터 시각화

    - 필드별 데이터 확인이 용이한 입력 데이터 시각화
    - 그래프를 활용하여 이해하기 쉬운 출력 데이터 시각화
    - 분석 함수 즉시 실행 지원

  • AutoML 함수 제공

    - 데이터 클렌징, 기능 선택, 의사결정 나무, 분류, 회귀 모델 등
    - Low Code 기반의 워크플로우 모델러

클라우드ML 스튜디오 요금 기준

    • 과금
    • 클라우드ML 스튜디오가 점유하는 쿠버네티스 엔진의 컨테이너 Pod 사용시간 (vCore/hr)
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