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Pipeline

다양한 데이터를 예측 분석할 수 있는 배치/인터렉티브 방식의 Workflow Designer입니다.

  • 워크플로우
    저장 및 관리

    Drag & Drop 방식의 UI/UX를 바탕으로, 손쉽게 Oozie 기반의 워크플로우 작성 가능
  • 컴포넌트 제공 및
    스케줄 관리

    다양한 하둡 에코 작업/시스템 작업을 컴포넌트 형태로 제공하여 쉽게 설정이 가능하며 시작 시각과 종료시각, 스케줄 주기 설정이 용이
  • 데이터 셋/모델/
    파이프라인 관리

    데이터 원본 및 알고리즘 적용이 가능하며, 데이터 셋/학습 모델/Workspace 저장 관리 기능을 제공
  • 모니터링 제공
     

    배치 잡(Job)별 상태 및 실행 정보를 직관적인 UI로 확인 가능

제품소개

AccuInsight+ Pipeline

배치/인터렉티브 방식의 Pipeline은 Hadoop MapReduce보다 5배 빠른 고유 Spark 코드를 생성 하여 고성능 처리를 제공합니다. 또한, Spark 코드를 자동 생성하므로 분산처리를 위한 코딩을 할 필요가 없고 불필요한 관리 비용과 처리 오버 헤드가 발생하지 않습니다. 기존 데이터 silo를 연결 하고 새로운 데이터 소스를 추가하면 머신러닝 기반의 데이터 분석에 새로운 기회를 부여 할 수 있습니다.

Why Pipeline?

고성능 처리를 통한 효율적인 서비스
고유 Spark 코드를 생성하여 고성능 처리가 가능하며, 불필요한 관리 비용 및 처리 오버 헤드가 발생하지 않습니다.
통합 모니터링
Pipeline은 데이터의 흐름에 따른 통합 모니터링 뷰를 제공합니다.
이러한 풍부한 모니터링은 진행 상태를 파악하고 문제를 식별할 수 있으며, 자세한 보고를 통해 사용 현황을 추적할 수 있습니다.
배치 기반 워크플로우
하둡 기반의 배치 작업을 관리하는 웹 기반의 워크플로우 및 스케줄 모델링 도구를 제공합니다.
편리한 시각적 UI 및 Drag & Drop 방식을 사용함으로써 복잡한 배치 파이프라인을 매우 간편하게 만들 수 있습니다.
머신러닝 알고리즘을 적용한 분석 모델
Feature Engineering과 머신러닝 알고리즘을 적용한 파이프라인/데이터 셋/모델을 통합 관리하여 실 데이터 예측 및 결과를 도출할 수 있습니다.

활용사례

Use Case

  • 데이터 소스 통합

    • 다양하고 이질적인 데이터 소스 통합 ETL
    • Object Storage, 관계형 데이터베이스, Hadoop, Cloud Search
    • 데이터 입출력, 결합 및 변환
  • Multi Cluster 활용

    • On-Premise와 DHP 결합
    • DHP를 개발환경으로 활용하여 개발된 애플리케이션을 On-Premise 배포
    • 비용 절감 및 장애 예방
  • 간단한 Data Mart 구축

    • Object Storage를 DW로 활용
    • 작업이 종료되면 결과를 DBaaS로 전송하고 클러스터 삭제
  • 편리하고 정기적인 Notebook 보고서 생성

    • Jupyter Notebook 연동
    • 주기적 실행 및 Notification 발송
  • 머신러닝 모델개발 및 적용

    • Spark MLlib 기반 머신러닝 모델을 개발 및 적용
    • 대용량 데이터를 위한 분산 병렬 머신러닝 수행 및 분석 모델 자산화를 통해 재사용

관련제품 및 리소스

  • Analytics

    • MCM 간단한 설정만으로 Public Cloud 환경에서 Hadoop/Spark 클러스터를 운영할 수 있습니다.
  • Analytics

    • Modeler 고급 분석가를 위한 분석환경 및 협업공간을 제공하고 손쉬운 머신러닝 모델 최적화와 서빙을 가능하게 합니다.
  • Analytics

    • AutoML 누구나 AI 모델을 만들 수 있는, 쉽고 강력한 AutoML 도구입니다.
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