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AI 개발, 운영 자동화를 위한 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼
Clush Kube MLOps
개인화된 분석 환경과 협업 기능을 기반으로 모델 실험, 검증, 배포를
일관되게 연결합니다. AI 인프라 자원까지 통 합 관리해, 조직의 AI 생산성을
체계적으로 향상시킵니다.
Key Capabilities
01
개인화된 분석 환경 제공
분석사마다 독립적인 환경(My Page) 구성 가능
02
ML 모델 협업 및 공유 환경 제공
분석사 간 모델, 작업 이력 공유 및 팀 기반 협업 지원
03
산업별 맞춤형 AI 개발 워크플로우 구성
도메인 특화 분석/학습/최적화 프로세스 적용 가능
04
엔터프라이즈급 클러스터 자동 관리
자원 생성·회수·변경을 포함한 통합 자원 운영
05
모델 배포 자동화 및 파이프라인 관리
테스트 환경 포함한 모델 등록, 검증, 배포 전 과정 자동화
06
GPU 스케줄링 기반 고성능 환경 제공
대규모 학습/추론 작업을 위한 유연한 인프라 대응
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조직 내 다수의 데이터 분석가와 AI 개발자가 함께 일하는 기업
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AI 모델 개발부터 운영까지 자동화된 체계를 도입하고자 하는 기업
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자원 효율성과 운영 일관성이 중요한 AI 중심 조직
How It Works
Use Cases
우리은행
Challenges
민감한 금융 환경 내에서 AI 인프라를 구축해야 했으며, 외부 클라우드를 사용할 수 없는 상황에서 높은 보안성과 유연한 운영이 동시에 요구됨.
Solutions
On-Prem 환경에 Clush Kube 기반 AI 플랫폼(AIOps)을 구축하여 내부망 보안을 유지하면서도, 모행내 모든 ML 및 AI 관련 모델의 관리 및 기존 시스템 연계를 위한 표준 거버넌스를 구축함.
Benefits
• 금융 규제를 준수하는 AI 인프라 운영 체계 확보
• 실시간, 그리고 다양한 내부 시스템(인터넷뱅킹, 스마트뱅킹)과 연계할 수 있는 AI 표준 인터페이스 구축
• AutoML, 모델 자산화 등 ML 및 AI에 대한 기반 플랫폼 구축
HL
Challenges
AWS와 해외 On-Prem 인프라를 동시에 운영해야 했으며, 글로벌 물류 시스템의 실시간 배포와 CI/CD 자동화가 필수적이며 내부 회계 시스템과의 정산 연동이 필요한 복잡한 운영 환경.
Solutions
Clush Kube를 도입해 멀티 리전 클러스터 기반 DevOps 환경을 구성하여 CI/CD 파이프라인 자동화, 거버넌스 정책을 적용함. Jira, 회계시스템 연동까지 통합 운영함.
Benefits
• 글로벌 리전 간 실시간 배포 및 안정성 확보
• 개발 생산성 및 배포 속도 향상
• 운영·정산 시스템 간 통합 자동화 체계 마련
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