OpenShift AI 기반 AI 인프라 구축 백서

1. 개요

OpenShift AI는 Red Hat OpenShift를 기반으로 한 AI 및 머신러닝 플랫폼으로, 멀티클라우드 환경에서 AI 모델의 개발, 배포 및 관리에 최적화된 솔루션입니다. 이 보고서는 OpenShift AI의 필요성, 주요 구성 요소, 장점, 워크플로우 및 실제 사례를 통해 OpenShift AI의 활용 방안을 제시합니다.

2. OpenShift AI의 필요성

현대의 AI 및 MLOps 환경은 복잡성과 확장성, 유지 보수의 어려움 등의 문제를 겪고 있습니다. OpenShift AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에서 일관된 개발 및 배포 환경을 제공합니다.

3. 주요 구성 요소

• OpenShift Container Platform: Kubernetes 기반의 컨테이너 플랫폼으로 일관된 개발, 배포, 관리 환경을 제공합니다.
• Red Hat OpenShift Data Science: 데이터 사이언스 및 머신러닝 워크로드를 지원하는 통합 도구 및 서비스입니다.
• MLOps Pipeline: 모델 개발부터 배포, 모니터링, 재학습까지의 파이프라인을 자동화합니다.
• Red Hat OpenShift Pipelines: Tekton 기반의 CI/CD 파이프라인으로 빌드, 테스트, 배포를 자동화합니다.
• Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka: 실시간 데이터 스트리밍 및 대규모 데이터 처리를 지원합니다.

4. OpenShift AI의 장점

OpenShift AI는 일관된 개발 및 배포 환경, 자동화된 MLOps, 확장성 및 유연성, 통합 도구 및 서비스를 통해 AI 인프라 구축의 효율성을 극대화합니다.

5. OpenShift AI 워크플로우

OpenShift AI의 워크플로우는 데이터 준비, 모델 개발, 모델 학습 및 검증, 모델 배포, 모델 모니터링 및 재학습의 단계를 포함합니다.

6. 사례 연구

실제 OpenShift AI를 도입하여 성공적으로 AI 인프라를 구축한 사례를 통해 도입 배경, 과정, 결과 및 성공 요인에 대해 설명합니다.

7. 결론 및 권장 사항

OpenShift AI의 주요 포인트를 요약하고, 도입을 위한 단계별 권장 사항 및 향후 발전 방향을 제시합니다.