개요
IT용 플랫폼에서 데이터 과학팀이 필요로 하는 자유
엔터프라이즈 데이터 과학 팀은 엔드-투-엔드 머신러닝 워크플로에 필요한 비즈니스 데이터와 툴 및 컴퓨팅 리소스에 액세스해야 하며, IT와 비즈니스 부서는 데이터 거버넌스를 유지하고 인프라 비용을 통제해야 합니다. Cloudera 머신러닝은 데이터 과학 팀이 필요로 하는 거버넌스 대상 비즈니스 데이터와 툴을 통해 셀프서비스 머신러닝 워크플로에 클라우드의 민첩성과 경제성을 더해 줍니다.
사용사례
클라우드에 머신러닝 모델 훈련 즉시 적용
클라우드에 대규모 배치 일괄 처리 점수 매기기 기능 즉시 적용
클라우드에서 생성된 데이터를 포함하는 엔드-투-엔드 ML
클라우드에 머신러닝 모델 훈련 즉시 적용
워크로드가 과중한 탓에 온프레미스 인프라가 모델 훈련에 필요한 머신러닝 처리를 새로이 맡을 수 없나요? Cloudera Machine Learning을 통해 IT 팀은 온프레미스에서 클라우드로 거버넌스 대상 비즈니스 데이터를 쉽게 복제하는 것은 물론, 온프레미스에서 생성된 데이터를 사용하여 모델 훈련 및 배포에 필요한 데이터, 툴 및 컴퓨팅 리소스에 액세스를 제공하는 사전 구성된 리소스 소비 가드레일을 통해 팀을 위한 새로운 ML 작업공간을 배포할 수 있습니다.
클라우드에 대규모 배치 일괄 처리 점수 매기기 기능 즉시 적용
ML 모델은 온프레미스에서 훈련되지만 유추 데이터가 클라우드에 있는 경우 Cloudera Machine Learning을 통해 클라우드 스토리지에 있는 이미지, 센서 데이터와 같은 데이터에 대규모로 일괄 처리 점수 매기기 실행을 할 수 있습니다. IT 팀에서 사전 구성된 리소스 사용률 가드레일이 적용된 ML 작업공간을 배포하므로, 데이터 과학 팀은 비용이 겉잡을 수 이 늘어나는 일 ㅄ이 TensorFlow 또는 Spark 자동 확장 및 자동 중단 작업을 사용하여 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.
클라우드에서 생성된 데이터를 포함하는 엔드-투-엔드 ML
때로는 클라우드에서 머신러닝 프로젝트용 데이터가 생성됩니다. Cloudera Machine Learning을 통해 IT 팀은 온프레미스에서 생성된 데이터를 사용하여 모델 훈련 및 배포에 필요한 데이터, 툴 및 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공하는 사전 구성된 리소스 소비 가드레일을 통해 팀을 위한 새로운 ML 작업공간을 배포할 수 있습니다.
관리자는 Cloudera Machine Learning을 통해 몇 번의 클릭만으로 각 팀을 위한 새로운 머신러닝 작업공간을 배포할 수 있으므로 데이터 과학 팀은 엔드-투-엔드 ML에 필요한 프로젝트 환경과 리소스에 즉시 액세스할 수 있습니다.
Cloudera Machine Learning을 통해 관리자는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 거버넌스 대상 데이터 세트를 손쉽게 복제할 수 있으므로, 데이터 과학 팀이 필요한 비즈니스 데이터에 셀프서비스 방식으로 액세스할 있게 하면서도 엔터프라이즈 데이터 보안 및 거버넌스 제어를 유지할 수 있습니다.
최신 데이터 과학 팀은 Spark용 Python, R, Scala 외에도 혁신을 위해 최신 오픈 소스 툴과 라이브러리가 필요하며, 선호하는 IDE에서 작업하는 동안 협업도 진행할 수 있어야 합니다. Cloudera Machine Learning은 실무자에게 선호하는 도구를 자유롭게 사용하도록 해주면서도 간접 관리비용 없이 보안, 효율성 및 확장성을 유지해 줍니다.
혁신은 예측할 수 없다고 해도 결코 멈춰선 안됩니다. Cloudera Machine Learning을 통해 데이터 과학 팀은 작업을 신속히 처리하는 데 필요한 스케일아웃, 각종 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있으며, 이와 동시에 IT 팀이 인프라 리소스와 비용을 쉽게 관리하고 최적화할 수 있게 지원하는 조정 가능한 가드레일을 유지할 수 있습니다.
데이터가 준비되기 전까지 머신러닝은 시작되지 않으며, 모델이 훈련된 경우라도 종료되지 않습니다. 비즈니스용 ML에는 데이터 엔지니어링, 모델 훈련 및 실험 추적, 프로덕션에서의 모델 배치 및 관리가 필요합니다. Cloudera Machine Learning은 전환이나 연결 작업 없이 응집력 높은 단일 환경에서 모든 요소를 지원하는 여러 도구를 팀에게 제공합니다.
하이브리드, 나아가 멀티클라우드 환경에서는 ML 플랫폼 이동이 가능해야 하지 않을까요? 기업은 Cloudera Machine Learning을 통해 어디에서나 데이터 및 인프라를 옮길 수 있습니다. 단절된 사일로가 발생하지 않으며, 견고한 종단간 ML용 워크플로 및 프로세스 구축을 위해 데이터 과학자들에게 필요한 사용자 경험 일관성도 훼손되지 않습니다.
엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스
전용 통합 인터페이스를 통해 플랫폼 데이터와 메타데이터에 대한 보안과 거버넌스를 수행하고 여러 기능을 제어하여 관리합니다. 데이터 보안, 거버넌스 및 제어 정책은 한 번 설정되면 어디에서나 일관되게 적용되므로 운영 비용과 비즈니스 리스크를 줄이면서 완벽한 인프라 선택의 자유와 유연성이 가능해집니다.
엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스
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