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애드온 제품

Red Hat OpenShift Data Science

Red Hat® OpenShift® Data Science는 데이터 과학자 및 지능형 애플리케이션 개발자들을 위한 관리형 클라우드 서비스입니다. 프로덕션에 배포하기 전에 퍼블릭 클라우드에서 머신 러닝(ML) 모델을 신속하게 개발, 교육 및 테스트할 수 있도록 완벽하게 지원되는 샌드박스를 제공합니다.

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데이터 사이언스 가속화

Red Hat OpenShift Data Science는 Red Hat OpenShift Dedicated 또는 Red Hat OpenShift Service on AWS에서 완전 관리형 클라우드 서비스 환경을 제공하여 기업이 중요한 비즈니스 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 

Red Hat OpenShift Data Science를 통해 조직은 오픈소스 애플리케이션을 상용 파트너 기술과 통합하여 인공지능(AI)/ML 모델을 신속하게 구축하고 배포할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift Data Science에 구축된 ML 모델은 다른 플랫폼으로 손쉽게 이식할 수 있으므로 프로덕션, 컨테이너 및 하이브리드 클라우드에 배포할 수 있습니다.

OpenShift Data Science로 수행 가능한 작업:

  • 기본 인프라에 대한 걱정 없이 Jupyter 노트북, TensorFlow, PyTorch 및 NVIDIA® GPU 지원을 포함하는 실험적인 모델을 빠르게 구축할 수 있습니다. 
  • 하이브리드 클라우드 및 엣지 환경 전반에서 모델을 컨테이너 지원 형식으로 일관되게 프로덕션에 내보낼 수 있습니다.
  • Red Hat Marketplace를 통해 30개 이상의 선도적인 AI/ML 파트너 제품 중에서 선택하여 요구 사항에 맞는 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
  • Open Innovation Labs를 포함하는 Red Hat 컨설팅 서비스를 통해 하이브리드 클라우드 전반에서 AI/ML 프로젝트를 가속화하는 모범 사례를 개발할 수 있습니다.

특징 및 장점

효율적인 완전 관리형 클라우드 서비스

Red Hat OpenShift Dedicated 또는 Red Hat OpenShift Services for AWS에 대한 이 AI/ML 애드온(add-on) 서비스를 통해 데이터 사이언스팀은 프로젝트를 더욱 빠르게 시작할 수 있습니다. 자체 쿠버네티스 인프라를 구축하고 관리하는 대신 개발한 모델을 통합하여 지능형 애플리케이션을 배포하는 데 집중할 수 있습니다. 모델의 배포 및 유지관리를 간소화하기 위해 지능형 애플리케이션에 내장된 보안 및 오퍼레이터 라이프사이클 통합과 같은 추가적인 장점을 얻을 수 있습니다.

입증된 지원형 AI/ML 툴링

핵심 오픈소스 툴링에 대한 빠른 업데이트 및 지원을 받을 수 있습니다. Red Hat은 Red Hat OpenShift 클라우드 서비스에서 JupyterHub, TensorFlow, PyTorch, S2I(Source-to-Image) 프레임워크와 같은 일반적인 AI/ML 툴링을 추적, 통합, 테스트, 지원하므로 조직의 데이터 과학자들이 직접 이러한 작업을 수행하지 않아도 됩니다. OpenShift Data Science는 30개 이상의 AI/ML 오픈소스 기술을 통합하고 Red Hat 최고 기술 책임자의 Open Data Hub 커뮤니티 프로젝트를 통한 4년간의 인큐베이션 경험을 기반으로 합니다.

기술 파트너 선택의 유연성

Red Hat Marketplace를 통해 Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka와 같은 기타 통합 Red Hat 서비스와 Starburst, Anaconda, IBM, Seldon을 비롯한 여러 선도적인 AI/ML 소프트웨어 기술 파트너와 함께 핵심 Red Hat OpenShift Data Science 플랫폼을 확장합니다.

신속한 시작 및 확장

데이터 과학자에게 NVIDIA 및 CUDA 런타임을 포함하는 통합 GPU 지원과 같이 빠르게 시작하고 확장할 수 있는 추가 리소스를 제공합니다.

모범 사례 개발

Red Hat의 AI/ML Open Innovation Lab 컨설팅 서비스를 통해 서로 다른 운영 팀과 데이터 과학자팀을 통합할 수 있습니다. Red Hat의 입증된 방법론을 통해 DevOps 및 MLOps를 사용하여 모범 사례를 배우고 자체 샘플 ML 파이프라인 프로젝트를 구축할 수 있습니다.

활용 사례

서비스형 Jupyter 노트북을 통한 협업

관리형 클라우드 서비스를 활용하여 JupyterHub를 사용하는 실험적 모델을 구축합니다. Red Hat OpenShift Data Science는 JupyterLab, TensorFlow, PyTorch에 대한 변경사항을 추적하여 서비스에 더 빠르게 통합하므로 혁신을 가속화할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift로 AI/ML 운영

쿠버네티스 전문 기업인 Red Hat은 데이터 사이언스 프로젝트를 하이브리드 클라우드 배포를 위한 지능형 애플리케이션에 손쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.

Red Hat의 AI/ML 파트너 에코시스템과 통합 지원

Red Hat OpenShift Data Science는 오픈소스 툴을 Red Hat의 AI/ML 파트너 에코시스템과 통합하여 프로젝트 개발을 가속화하고 플랫폼 기능을 향상합니다. Red Hat의 하이브리드 클라우드 접근 방식을 활용하면 클라우드 공급업체 종속성을 제거하고 벤더 종속성을 최소화할 수 있습니다.

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