웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문] AI-PaaS 플랫폼에서 모델 서빙과 DevOps 연동은 어떤 식으로 이루어지며, MLOps 파이프라인이 CI/CD 파이프라인과 어떻게 통합되나요?
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[질문] AI 기반 DevOps 자동화에서 메타데이터와 실시간 텔레메트리 데이터는 어떤 방식으로 수집·분석되어 자동화에 반영되나요?
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weights & biases , databricks, 국내 vessl ai 플랫폼과의 차별점이 있다면 어떤점이 있는건지 문의드립니다.
노코드 UI, 커스텀 연동 기능 등의 기능은 기존 서비스들과 동일하나 AI-PaaS는 GPU뿐만 아니라 NPU, TPU도 지원하고 있으며 다양한 클라우드 혹은 자체 온프레미스 등에 설치하여 이용이 가능합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:43
[질문] 자동화 수행시에 발생할 수 있는 문제나 이슈를 사전에 감지하거나 예측하기 위한 방법은 어떠한 것이 적용되어 있거나 서비스 형태로 준비되어 있나요?
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[질문]애니클라우드에서 사용할수 있는 클라우드 환경이 정말 많은데 제공되는 모든 환경에서 기술지원을 진행할수 있는 전문 인력들이 이노그리드에 있으신가요?
이노그리드는 기존에 클라우드 솔루션을 개발하고 있으며, CMP 솔루션도 보유하고 있어 클라우드 개발 인력은 자체적으로 보유한 상황입니다.
이노그리드
2025-06-26 14:39
[질문] 주요 경쟁 제품이나 솔루션은 무엇이 있고, 경쟁 대비 차별화된 점은 무엇인지 궁금합니다
노코드 UI, 커스텀 연동 기능 등의 기능은 기존 서비스들과 동일하나 AI-PaaS는 GPU뿐만 아니라 NPU, TPU도 지원하고 있으며 다양한 클라우드 혹은 자체 온프레미스 등에 설치하여 이용이 가능합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:42
이노그리드 AI Paas 플랫폼의 개념이 MLOps 플랫폼으로 생각하면 맞는걸까요?
MLOps와 LLMOps를 같이 지원하는 것으로 보시면 됩니다.
이노그리드
2025-06-26 14:33
[질문] 이노그리드의 AI 기반 PaaS 플랫폼으로 Single Sign-On 보안 환경을 구축할 경우, PaaS와 온프레미스 앱 모두에 대한 ID 및 액세스 관리는 어떤 방식으로 운영하는 것이 좋을까요?
자체 인증 서비스가 있으시면 활용하거나, Keycloak 등의 서비스를 이용하여 권한을 관리하고 SSO를 제공하면 좋을 것 같습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:37
[질문] 클라우드 애플리케이션 보안에서 DevOps가 꼭 알아야 할 보안에 대해서 알고 싶습니다.
코딩 → 빌드 → 배포 전 과정에 보안 자동화를 구성하고, 취약점 관리, 정책 승인, 시크릿 보호가 일상화되어야 DevSecOps를 실현할 수 있습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:28
[질문] 이노그리드의 AI 기반 PaaS 플랫폼의 다른 플랫폼이나 서비스 대비 가장 큰 특징은 무엇인가요?
AI-PaaS 플랫폼은 학습부터 배포까지의 MLOps 환경을 하나의 워크플로우를 통해 노코드 UI로 편리하게 이용할 수 있게하는 것을 목표로 하고 있습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:31
[질문] 컨테이너 기반 환경에서 모델 배포 자동화는 얼마나 유연하게 가능한가요?
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[질문] 솔루션 도입 전에 기업 입장에서 준비해야 하는 사항이나 필수 고려사항은 무엇인가요?
PaaS 시스템으로 기존 레거시 시스템을 현대화하려면 절대적으로 애플리케이션을 실제 개발한 개발자 (또는 외주 개발사)의 협조가 필요합니다. 솔루션 도입 이전에, PaaS 시스템으로 현대화할 후보 애플리케이션을 사전에 지정하고, 지정한 애플리케이션 개발자의 협조가 가능한지 체크하는것이 성공적인 애플리케이션 PaaS 전환에 도움이 될 듯 합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:24
[질문]이노그리드 AI PaaS 사용 시, 기존 온프레미스나 (멀티)네이티브 클라우드 인프라에서 전환에 따른 API 등 오류에 대한 유의 사항과 고려할 점은 무엇인지요?
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[질문] AI 기반 DevOps에서 CI/CD 파이프라인의 성능을 모니터링하고 최적화하기 위해 어떤 메트릭이나 지표를 활용하고 계신가요?
DevOps 성능 모니터링은 AI 기반 분석을 통해 병목 탐지, 리소스 최적화, 배포 리스크 예측으로 확장하고 있습니다. 이노그리드는 이를 DevOpsit 관련 한 내용을 수집·시각화하고 있으며, 향후엔 AI Agent가 파이프라인 병목 개선까지 제안하는 구조로 고도화해나가고자 합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:22
[질문] AI모델 개발부터 배포까지의 워크플로우를 자동화하는 데 있어 오픈소스 도구와 상용 솔루션 간의 성능 차이는 어떤가요? 그리고 확장성 측면에서의 장단점은 무엇이 있는지?
오픈소스 도구는 Kubeflow, MLflow처럼 확장성과 유연성이 뛰어나며, 사용자 환경에 맞게 커스터마이징이 가능하다는 장점이 있습니다. 반면 상용 솔루션은 초기 설정과 유지보수가 간편하고 UI가 직관적인 경우가 많아 빠른 도입에는 유리합니다. 성능 차이는 크게 차이나기보다는 현재 AI-PaaS는 편의성 향상측면이 많습니다. 확장성은 커스텀 tool 등록 지원을 통해 최대한 지원할 수 있도록 하고 있습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:28
[질문] 이노그리드의 AI-PaaS 플랫폼이 멀티 클라우드 환경에서 벤더 종속성(Lock-in) 문제를 최소화하기 위해 어떤 기술적 접근 방식과 전략을 채택하고 있나요?
이노그리드는 AI-PaaS 설계 시 오픈소스 중심, GitOps 선언형 관리, 자원 추상화 계층 구성을 통해 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않는 멀티클라우드 이식성과 운영 독립성을 확보했습니다. 결과적으로, AI 워크플로우와 모델을 다양한 환경에서 유연하게 운영·이전할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:24
[질문] AI-PaaS 플랫폼이 MLOps 파이프라인 구축에 어떻게 기여하나요?
AI-PaaS 플랫폼은 오픈소스 기반으로 운영 중인 프로젝트로, 단순한 기능 제공을 넘어 MLOps 파이프라인을 손쉽게 구성하고 이용할 수 있도록 개발하고 있습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:25
[질문] 멀티 클라우드 환경에서 CI/CD 파이프라인을 일관성 있게 구성하기 위한 핵심 고려사항은 무엇인가요?
핵심 고려사항은 개발 및 운영에 있어 계획성이 상당히 중요합니다. 이노그리드에서는 이를 쉽게 제공하기 위해서 추상화를 통해 제공하고자 노력합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:26
[질문] 오픈소스 기반 플랫폼은 유연성이 강점이나, 기존 레거시 시스템(예: 온프레미스 DB, 모놀리식 애플리케이션 등)과의 연동 시 기술적 병목이 생기거나 이중 관리가 필요할 수 있는데, 오픈소스 기반 AI-PaaS 플랫폼의 핵심 워크플로우와 내부 통합 시, 레거시 시스템과의 연계는 어떤 방식으로 접근해야 하나요?
데이터 연계는 저장소의 경우는 Ceph, S3 연동을 지원하며, 벡터 DB 일부를 지원합니다. 나머지 레거시 시스템 지원은 향후 워크플로우에 커스텀 API/Tool을 연계할 수 있는 기능을 통해 workflow 상에서 연계 가능합니다.
이노그리드
2025-06-26 14:21
[질문] AI 모델 개발과 운영은 일반적인 DevOps 파이프라인보다 복잡하며, 데이터 버전 관리, 실험 추적, 재현성, 배포 후 모니터링까지 고려해야하며, AI 기반 서비스의 CI/CD를 DevOps 환경에 자연스럽게 통합(MLOps)하면서, 운영 효율을 확보하고 장애를 최소화할 수 있는 구체적인 구성 방안이 필요되는데, AI-PaaS 플랫폼을 실제 DevOps 환경에 적용할 때, 모델 개발과 운영(MLOps)의 연계는 어떻게 구성되며, 이를 통한 운영 효율성 향상 사례가 있나요?
안녕하세요. AI-PaaS 플랫폼은 MLflow 실험 추적, Kubeflow 파이프라인 자동화를 결합해 개발부터 배포·모니터링까지 일관된 MLOps 워크플로우를 제공합니다. 하반기 출시 예정이라 운영 효율성 향상 관련해서는 구체적인 사례는 추후 공유드릴 수 있을 것 같습니다.
이노그리드
2025-06-26 14:19