오시는 길
이노그리드에 오시는 길을
안내해 드립니다.
제품 소개
개발부터 운영까지
원스톱으로 관리하는 효율적인 AI 실행 환경
파편화된 AI 개발도구를 하나로 통합하여
인프라 준비부터 배포·운영까지 안전하고 신속하게 자동화합니다
AICubeit 은 개발부터 운영까지 하나의 플랫폼으로 관리하는 워크스페이스 기반 AI/MLOps 실행 플랫폼 입니다.
운영 부담은 플랫폼이 흡수하고, 운영자는 정책과 거버넌스에 집중하여 안전하고 예측가능한 AI 인프라 운영 관리를 지원하는 플랫폼 입니다.
특장점
개발·학습 환경 자동화
노트북부터 분산 학습까지
클릭 한 번으로 즉시 준비JupyterHub 기반의 개별 개발 환경(노트북)을 즉시
생성하고, 대규모 분산 학습을 위한 Kubeflow Trainer
v2 엔진과 데이터셋 버전을 원클릭으로 준비하여 개발
지연을 완전히 제거합니다.안전한 Secret 관리
평문 노출을 원천 차단하는
강력한 자격 증명 보안API Key, 데이터베이스 접근 정보 등 민감한 자격 증명을
OpenBao 저장소에 암호화하여 격리하고, K8s에는
External Secret 방식으로 노출없이 안전하게
주입합니다.통합 관측 및 모니터링
인프라부터 모델 상태까지
한 곳에서 실시간 관측Prometheus 및 VictoriaLogs를 기반으로
개별 노트북 성능, 분산 학습 진행 상황, 서빙중인 모델
(Kserve)의 리소스 상태와 로깅 정보를 단일 대시보드로
통합 제공합니다.워크스페이스 권한 제어
사용자·그룹·RBAC 기반의
안전한 멀티 테넌시 구현조직과 프로젝트 단위로 격리된 워크스페이스를
제공하며, 정교한 역할 기반 권한 제어(RBAC)를 통해
민감한 데이터와 실행 자원에 대한 비인가 접근을
원천 차단합니다.무중단 모델 배포 및 서빙
Kserve 기반의
유연하고 안정적인 서빙모델의 리비전(Revision) 및 런타임을 정밀하게 분리해
관리하며, LLM 모드 지원 및 이미지·Git 연동을 통해
중단 없이 신속하게 모델을 서비스로 배포합니다.통합 실행 환경 제공
인프라 기술을 몰라도
자동 연결되는 올인원 플랫폼K8s 네임스페이스 생성, MLflow 워크스페이스 연동,
Conductor 워크플로우 제어 등 복잡한 내부 인프라
명세를 완전 추상화하여 오직 모델 연구에만 집중하게
돕습니다.
제품 화면
아키텍쳐
모든 리소스는 워크스페이스 단위로 격리되어
팀·프로젝트 별로 안전하게 운영됩니다.
Q&A
AI/MLOps 환경 구축 및 모델 라이프사이클
관리를 위해 AICubeit 솔루션 도입은
필수인 것 같습니다. 솔루션을 선택할 때
주요 고려사항은 무엇인가요?대규모 AI 개발 및 학습 환경은 Kubernetes, Kubeflow와 같은 고도화된 인프라 관리 도구가 필요합니다. 복잡한 인프라
지식 없이도 웹 UI를 통해 클릭 한 번으로 독립된 개발 환경(Jupyter)과 분산 학습 환경을 구성할 수 있는지, 그리고 Git이나
S3, HuggingFace 등 기존 MLOps 에코시스템과 유기적으로 연동되는지 확인이 필요합니다.프로젝트 운영 및 모델 개발 과정에서
자격 증명 보안을 위해 적용된 기술 및 구성에 대해
알고 싶습니다.안전한 보안 관리를 위해 OpenBao 암호화 저장소를 사용하여 API Key, DB 계정 등의 민감 정보를 중앙에서 격리 보관합니다.
또한 External Secrets Operator를 통해 쿠버네티스 네이티브 시크릿과 자동 연동되며, 컨테이너 실행 시점에만 환경변수로
안전하게 주입되어 소스코드나 매니페스트 내 평문 노출 위험을 원천 차단합니다.MLOps 솔루션인 AICubeit을 도입하면
어떤 이점이 있나요?AICubeit을 도입하면 워크스페이스 생성 한 번으로 인프라 자원이 자동 프로비저닝되어 수일이 걸리던 프로젝트 착수 기간을
수 분 내로 단축할 수 있습니다. 또한 Kserve 기반의 무중단 배포 및 자동 롤백을 지원하고, Conductor 기반 파이프라인
장애 자동 재시도와 통합 대시보드 모니터링을 통해 운영 인력의 공수를 대폭 절감하고 시스템 안정성을 확보할 수 있습니다.