Highlights
Cloud 기반의 Data·AI 환경을 End-to-End로 설계하고 구축합니다
Cloud 기반의 Data·AI 서비스 도입을 위한 인프라, 데이터, AI 서비스 환경을 End-to-End로 설계하고 구축합니다. Enterprise Cloud 아키텍처와 AI 보안·통제 거버넌스를 기반으로 데이터 활용부터 AI 서비스 구현과 운영까지 연결하여 비즈니스와 워크로드 특성에 최적화된 지속 가능한 AI 환경을 제공합니다.
분산된 데이터를 AI가 즉시 활용 가능한 환경으로 통합합니다
기업 내 분산·단절된 데이터를 수집·정제·통합하여 AI 학습과 분석에 즉시 활용할 수 있는 Data Foundation을 구축합니다. 배치·실시간 데이터를 연결하는 데이터 Hub와 사내 문서를 구조화된 지식으로 전환하는 지식 자산화 플랫폼을 통해 데이터가 실제 AI 서비스와 비즈니스 활용으로 이어지는 기반을 마련합니다.
AI 서비스 구현부터 LLMOps 운영까지 일관된 체계를 확보합니다
AI 플랫폼 선정과 설정, 엔터프라이즈 시스템 연동부터 모델 배포와 운영 모니터링까지 AI 서비스 전 과정을 연결합니다. AI Orchestration Hub와 통합 MLOps·LLMOps 체계를 기반으로 모델 품질·비용·성능을 지속적으로 관리하고, 실제 업무에 활용되는 AI 서비스를 안정적으로 확장할 수 있는 운영 체계를 확보합니다.
Features
AI·Data 워크로드 특성을 반영한 Cloud Landing Zone 기반의 표준 인프라 아키텍처를 설계하고 GPU 등 AI 가속기와 고대역폭 네트워크 환경을 구성합니다. IAM 권한 관리와 AI 보안 솔루션, AI Ruleset 및 보안 정책을 통합 적용하여 AI 학습·추론 워크로드를 즉시 수용하면서 서비스 확장이 가능한 프로덕션 레디 Cloud 인프라와 거버넌스 기반을 구축합니다.
배치·실시간 데이터를 통합 수집하고 AI 학습·분석·서빙에 적합한 저장소와 데이터 파이프라인을 구축합니다. 데이터 품질 및 카탈로그 체계를 적용하는 동시에 사내 문서·위키·보고서 등을 수집·정제하고 Vector DB 기반 지식 베이스로 자산화하여 AI가 데이터와 기업 지식을 즉시 검색·참조할 수 있는 Data Foundation을 제공합니다.
Cloud 환경과 AI 활용 시나리오에 적합한 AI 플랫폼을 선정·설정하고 기존 업무 시스템 및 데이터 소스와 연결하는 AI Orchestration Hub를 구축합니다. 모델 배포 자동화와 버전 관리, 품질·비용·성능 모니터링, 가드레일과 입출력 통제를 통합하여 AI 서비스 구현부터 안정적인 운영까지 지원하는 MLOps·LLMOps 체계를 제공합니다.
