Highlights
AI Infra 도입을 빠르게 시작할 수 있습니다
GPU, 스토리지, 네트워크, MLOps, 모니터링 시스템까지 AI 서비스 구성에 필요한 모든 요소를 통합으로 설계합니다. PoC 검증을 통해 실제 성능을 사전 검증하고, 이를 바탕으로 본격적인 운영 전환까지 단계별 로드맵을 제시해 빠른 가치 실현을 돕습니다.
비용과 성능을 함께 고려한 아키텍처를 구현합니다
온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 구성 등 다양한 배포 옵션 중 조직의 보안 요구사항, 규제 환경, 확장성 필요도, 예산 제약을 모두 고려해 최적 솔루션을 제안합니다. 초기 투자 비용과 운영 비용, 인프라 효율성을 균형 있게 분석하여 장기적 가성비를 극대화한 효율적인 AI 플랫폼을 구축합니다.
안정적인 운영 체계로 AI 서비스를 지속 지원합니다
24/7 통합 관제센터, 선제적 장애 대응, 성능 튜닝, 보안 패치 관리, 정기적인 백업·복구 테스트 등 운영의 전 과정을 담당합니다. 프로덕션 환경의 안정성과 보안성을 최고 수준으로 유지하면서, 지속적인 최적화와 용량 계획을 통해 비용 효율성도 함께 추진합니다.
Features
학습, 추론, RAG, 데이터 처리 등 AI 워크로드의 특성과 규모에 맞춰 GPU, CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 자원을 최적화하여 설계합니다. 워크로드별 성능 요구사항과 데이터 흐름을 분석하고, 자원 활용률과 확장성을 고려하여 안정적인 AI 서비스 환경을 제공합니다.
컨테이너와 Kubernetes 기반의 표준화된 실행 환경을 구성하고, IaC, CI/CD, 모델 배포 자동화를 적용해 반복 가능하고 일관된 구축 체계를 만듭니다. 개발부터 검증, 배포, 확장까지 주요 프로세스를 자동화하여 운영 복잡도를 낮추고 새로운 AI 모델과 서비스의 빠른 적용을 지원합니다.
GPU·CPU·메모리 등 주요 자원의 사용량과 서비스 지연 시간, 처리량, 장애 징후를 지속적으로 모니터링하여 AI Infra의 안정적인 운영을 지원합니다. 성능 병목과 자원 부족을 식별하고 용량 및 확장 계획을 체계적으로 관리하여 서비스 품질과 인프라 가용성을 높입니다.
사용자 및 시스템에 대한 접근 제어, 데이터 보호, 로그 및 감사 체계를 구축하고 인프라 자원과 비용에 대한 가시성을 함께 제공합니다. 조직의 보안 및 거버넌스 정책을 준수하면서 GPU 등 고비용 자원의 활용 현황을 분석·최적화하여 안전하고 효율적인 AI Infra 운영을 지원합니다.
