Red Hat OpenShift의 AI/ML이란?
Red Hat® OpenShift®의 AI/ML(인공지능/머신러닝)은 자체 관리형 Red Hat OpenShift 또는 AI/ML 클라우드 서비스를 통해 AI/ML 워크플로우와 AI 기반 지능형 애플리케이션 제공을 가속화합니다.
Red Hat OpenShift로 지원되는 MLOps
Red Hat OpenShift에는 데이터센터, 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 전반에서 일관된 방식으로 머신 러닝 운영(MLOps)을 지원하는 핵심 기능이 포함되어 있습니다.
조직은 DevOps 및 GitOps 원칙을 적용하여 지속적인 예측 정확도를 보장하기 위해 ML 모델을 소프트웨어 개발 프로세스, 프로덕션 롤아웃, 모니터링, 재교육 및 재배포에 통합하는 반복적인 프로세스를 자동화하고 간소화합니다.
머신러닝 라이프사이클이란?
대규모 볼륨과 다양한 데이터, 풍부한 컴퓨팅, 지능형 애플리케이션을 빌드할 수 있는 오픈소스 머신 러닝 툴이 제공하는 장점을 확보하기 위한 다단계 프로세스입니다.
라이프사이클에는 대체로 다음 네 가지 단계가 있습니다.
- 데이터 수집 및 준비: 입력 데이터의 완전성과 고품질 보장
- 모델 개발: 최상의 예측 정확도를 갖춘 모델의 교육, 테스트 및 선택 포함
- 모델 통합: 애플리케이션 개발 프로세스 및 추론에 모델 통합
- 모니터링 및 관리 모델링: 비즈니스 성과를 측정하고 잠재적인 프로덕션 데이터 드리프트에 대처
데이터 수집 및 준비
ML 모델링
ML 모델 배포
ML 모델 모니터링 및 관리
데이터 과학자가 당면한 핵심 과제
데이터 과학자는 선택한 모델이 계속해서 최상의 예측 정확도를 제공할 수 있도록 ML 모델링을 주로 담당합니다.
데이터 과학자가 당면한 핵심 과제는 다음과 같습니다.
- 적합한 ML 툴 선택 및 배포(예: Apache Spark, Jupyter notebook TensorFlow, PyTorch 등)
- 최상의 예측 정확도를 제공하는 ML 모델을 교육, 테스트, 선택, 유지하는 데 필요한 시간과 복잡성
- 하드웨어 가속화 기능이 없어 모델링 및 추론 태스크 실행 속도 저하
- 인프라 프로비저닝 및 관리를 위해 IT 운영 팀에 반복적으로 의존
- 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 개발자와 협업해 입력 데이터를 안전하게 보호하고 애플리케이션 개발 프로세스 중 ML 모델 배포
머신 러닝 이니셔티브에 컨테이너와 쿠버네티스를 사용해야 하는 이유
컨테이너와 쿠버네티스는 데이터 과학자가 ML 모델을 교육, 테스트, 배포하는 데 필요한 민첩성, 유연성, 이식성, 확장성을 제공하는 기술로서, ML 라이프사이클을 가속화하는 핵심 요소입니다.
Red Hat® OpenShift®는 업계를 선도하는 컨테이너 및 쿠버네티스 하이브리드 클라우드 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 이러한 장점을 모두 제공하며 통합 DevOps 기능(예: OpenShift Pipelines, OpenShift GitOps, Red Hat Quay)과 하드웨어 가속기와의 통합으로 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자 간 협업을 촉진하고 하이브리드 클라우드(데이터센터, 엣지, 퍼블릭 클라우드) 전반에서 지능형 애플리케이션 롤아웃을 가속화합니다.
Red Hat OpenShift Data Science
Red Hat OpenShift AI는 AI/ML(인공지능/머신러닝) 실험 및 모델의 전체 라이프사이클에 걸쳐 툴을 제공하고 Red Hat OpenShift Data Science를 포함하는 AI 기반 포트폴리오입니다.
Red Hat OpenShift Data Science는 데이터 과학자 및 지능형 애플리케이션 개발자들을 위한 자체 관리형 및 관리형 클라우드 서비스입니다. 프로덕션에 배포하기 전에 퍼블릭 클라우드에서 머신 러닝(ML) 모델을 신속하게 개발, 교육 및 테스트할 수 있도록 완벽하게 지원되는 샌드박스를 제공합니다.
ML 이니셔티브를 위한 Red Hat OpenShift의 장점
데이터 과학자 역량 강화
- 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 데이터 과학자에게 일관된 셀프 서비스 클라우드 경험 제공
- 데이터 과학자가 어떤 환경에서든 유연하게 선택한 컨테이너화 ML 툴을 사용할 수 있도록 지원하여 ML 모델을 빠르게 빌드, 확장, 재현 및 공유
- 자체 관리형 및 Red Hat AI 클라우드 서비스 옵션을 위한 Red Hat 인증 쿠버네티스 오퍼레이터를 통해 가장 적합한 ML 툴 사용
- 반복적이고 컴퓨팅 집약적인 ML 모델링 태스크용 인프라를 프로비저닝하기 위해 IT에 의존할 필요 없음
- 특정 클라우드 공급업체와 해당 업체의 ML 툴 메뉴와 관련된 "종속성(Lock-In)" 우려 해소
- CI/CD 툴과의 긴밀한 통합으로 ML 모델을 필요에 따라 반복적으로 신속히 배포
컴퓨팅 집약적인 ML 모델링 작업 가속화
Red Hat 인증 GPU 오퍼레이터를 통해 NVIDIA GPU와 같이 널리 사용되는 하드웨어 가속기와 통합하면 OpenShift가 높은 수준의 컴퓨팅 리소스 요구 사항을 원활하게 충족하여, 해당 모델이 프로덕션 환경에서 새로운 데이터를 경험하는 과정에서 최상의 예측 정확도와 ML 추론 작업을 제공하는 최적의 ML 모델을 선택할 수 있습니다.
지능형 애플리케이션 개발
OpenShift에서 기본으로 제공하는 DevOps 기능을 통해 MLOps는 AI 기반 애플리케이션의 제공 속도를 가속하고, 예측 정확도를 위해 ML 모델을 통합하고 지속적으로 재배포하는 반복적인 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
OpenShift DevOps 자동화 기능을 ML 라이프사이클로 확장하면 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자, IT 운영 팀간 협업이 증진되므로 ML 모델을 지능형 애플리케이션 개발에 신속히 통합할 수 있습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 ML 기반 지능형 애플리케이션의 라이프사이클 관리를 간소화할 수 있습니다.
- OpenShift Build로 컨테이너 모델 이미지 레지스트리에서 빌드
- OpenShift Pipelines로 ML 모델 기반 지능형 애플리케이션의 지속적 반복 개발
- OpenShift GitOps로 ML 모델 기반 지능형 애플리케이션의 지속적 배포 자동화
- Red Hat Quay로 모델 컨테이너 이미지 및 마이크로서비스의 버전을 관리할 수 있는 이미지 리포지토리
Red Hat OpenShift 기반 머신 러닝의 주요 활용 사례
OpenShift는 다양한 업종별 조직이 하이브리드 클라우드에서 지능형 애플리케이션을 개발함으로써 비즈니스 및 미션 크리티컬 이니셔티브를 가속화하도록 지원하고 있습니다. 몇 가지 활용 사례로 사기 감지, 데이터 기반 건강 진단, 커넥티드 카, 석유 및 가스 탐사, 자동 보험 견적, 청구 처리 등을 들 수 있습니다.
ML 라이프사이클에서 데이터를 관리하기 위한 Red Hat Data Services
Red Hat Data Services는 데이터 수집 및 준비, ML 모델링에서 추론 단계에 이르는 ML 라이프사이클에서 페타바이트 규모의 스토리지 요구 사항을 충족하기 위해 구축되었습니다. Red Hat Data Services 포트폴리오에는 Red Hat Ceph Storage라고 하는 오픈소스 소프트웨어 정의 스토리지 시스템이 포함되어 있습니다. 이 시스템은 S3 개체, 블록, 파일 스토리지에 대한 통합 지원을 제공하고 업계 표준 상용 하드웨어에 대규모 확장성을 제공합니다.
예를 들어, S3 또는 퍼시스턴트 볼륨을 통해 OpenShift의 컨테이너화된 Jupyter Notebook에 확장 가능한 Ceph 스토리지를 제공할 수 있습니다.
성공 사례
튀르키예의 선도적인 이동통신 사업자인 Turkcell은 AI 기반 애플리케이션 워크로드의 기반으로 Red Hat OpenShift를 배포했습니다. OpenShift를 통해 혁신적인 AI 애플리케이션을 더 빠르게 제공할 수 있는 응답형 인프라를 구축하여 프로비저닝 시간을 몇 달에서 몇 초로 단축할 수 있었습니다. 이를 통해 AI 개발 및 운영 비용을 70% 절감했습니다.
Royal Bank of Canada와 AI 연구 기관인 Borealis AI는 Red Hat 및 NVIDIA와 협력하여 고객 뱅킹 경험을 혁신하고 급격한 기술 변화와 진화하는 고객 기대치를 충족하도록 설계된 새로운 AI 컴퓨팅 플랫폼을 개발했습니다.
완전한 머신러닝 플랫폼을 구축하기 위한 Open Data Hub 프로젝트
Open Data Hub 프로젝트는 Red Hat OpenShift, Red Hat Ceph Storage, Red Hat AMQ Streams, 그리고 몇 가지 업스트림 오픈소스 프로젝트를 기반으로 한 기능적 아키텍처로서, 필수 ML 툴링이 포함된 개방형 ML 플랫폼을 구축하는 데 도움이 됩니다.
엔터프라이즈 수준의 AI
Red Hat OpenShift와 NVIDIA-Certified Systems에서 실행되는 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 제품군의 기능을 결합해 다양한 AI 활용 사례를 가속화하는 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼에는 NVIDIA 및 Red Hat의 핵심 기술이 포함되어 있어 하이브리드 클라우드, 베어 메탈, 가상 환경 전반에서 AI 워크로드를 안전하게 배포 및 관리하고 일관되게 확장할 수 있습니다.
Red Hat의 AI/ML 파트너 에코시스템
의료, 금융 서비스, 통신, 자동차 및 기타 산업 전반에서 AI/ML의 혁신적인 활용 사례가 늘어가고 있습니다. Red Hat은 강력한 파트너 에코시스템을 개발하여 AI 기반의 지능형 애플리케이션을 위한 ML 및 딥 러닝 모델을 생성, 배포, 관리할 수 있는 완전한 솔루션을 제공해 왔습니다.
