IT130 XOps 간 비교(DevOps, DataOps, MLOps, AIOps) XOps 간 비교 DevOps DataOps MLOps AIOps 개요 개발(Development)과 운영(Operations) 팀 간의 협력을 촉진하는 문화와 방법론 데이터의 품질과 프로세스를 개선하기 위한 방법론 기계 학습 모델의 전체 라이프 사이클을 관리하는 방법론 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 방법론 목표와 예시 더 빠르고 효율적인 소프트웨어 개발과 배포 - 지속적인 통합(CI) 및 지속적인 배포(CD)와 같은 자동화된 프로세스 데이터 관리 및 분석을 더 효과적이고 신속하게 만드는 것 - 데이터 정제, 변환, 로드 (ETL) 작업의 자동화 모델의 개발, 배포 및 모니터링을 개선하는 것 - 모델 튜닝, 자동화된 테스트 및 모니터링 시스템의 효율성과 성능을 높이는.. 2023. 8. 9. 데이터플랫폼 고도화를 위한 프로젝트 수행 단계 설명 데이터플랫폼 고도화를 위한 프로젝트 수행 단계 설명 1. 현재 시스템 평가: 현재 데이터 플랫폼의 성능, 보안, 기능 등을 평가하고 문제점이나 개선 필요성을 파악합니다. 이는 문제 해결의 첫 단계로, 현재 시스템의 강점과 약점, 기회와 위협(SWOT)을 평가하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 1. 성능 평가: 시스템이 어떻게 동작하는지, 처리 속도가 어떤지, 다운타임이 있는지 등에 대해 분석합니다. 이 단계에서는 성능 모니터링 도구를 사용하여 시스템의 처리 용량, 응답 시간 등을 측정합니다. 2. 기능 평가: 시스템이 비즈니스 요구사항을 만족시키고 있는지 확인합니다. 필요한 기능이 빠져 있거나, 잘못 동작하거나, 사용자 인터페이스가 효율적이지 않은지 등을 확인합니다. 3. 보안 평가: 시스템의 보안 상태.. 2023. 6. 9. 시스템 분석 및 설계 개인적으로 사용하는 방법으로 자칭 IPpO(Input, Process, parameter, Output) 로 부릅니다. 시스템 구축 시 입력, 처리, 매개변수, 출력으로 구분하여 분석하고 설계하는 것은 시스템의 요구 사항을 명확히 하고 시스템이 올바르게 작동하는지 확인합니다. 입력: 입력은 시스템에 제공되는 데이터입니다. 시스템의 요구 사항을 충족하고 시스템이 올바르게 작동하는 데 필요한 데이터인지 확인해야 합니다. 처리: 처리는 시스템이 입력 데이터를 사용하여 수행하는 작업입니다. 처리는 정확하고 효율적인지 확인해야 합니다. 매개변수: 매개변수는 시스템이 처리를 수행하는 데 사용하는 설정입니다. 매개변수는 정확하고 적절한지 확인해야 합니다. 출력: 출력은 시스템이 입력 데이터에 대해 생성하는 데이터입니.. 2023. 5. 19. RATH RATH는 Tableau와 같은 데이터 분석 및 시각화 도구의 오픈 소스 대안일 뿐만 아니라, 패턴, 인사이트, 인과 관계를 발견하고 이러한 인사이트를 강력한 자동 생성 다차원 데이터 시각화로 제시함으로써 증강 분석 엔진으로 탐색적 데이터 분석 워크플로우를 자동화합니다. RATH는 ChatGPT를 데이터 분석 워크플로에 통합하여 24시간 365일 개인 데이터 분석가 역할을 하여 워크플로를 최적화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 귀찮은 작업 없이 즉각적인 인사이트와 멋진 시각화를 누릴 수 있습니다. 코드 없이 즉각적인 통찰력 얻기 작업 흐름은 매우 간단합니다. 데이터 소스를 RATH에 연결하십시오. 어떤 질문이든 하십시오. 몇 초 내에 즉각적인 데이터 인사이트 및 시각화를 얻을 수 있습니다. 자연어로 모든.. 2023. 4. 26. 이전 1 2 3 4 5 ··· 33 다음
