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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 통합 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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