KSB BeeAI, Azure machine learning, kubeflow 특징

 

 

 

KSB BeeAI, Azure machine learning, kubeflow 특징

 

 

	KSB BeeAI	Azure Machine Learning	Kubeflow
지속성	SW/Data/Analytics/경험 등 기업의 데이터를 활용한 인공지능 기술력 내재화 가능		On-premise/cloud 제한 없이 배포 지원
재활용성	워크플로우 재활용 및 공유 기능 제공	•모델을 웹 서비스로 배포 •Docker 이미지가 생성되어 Azure Container Registry에 저장 •Git 및 MLFlow 같은 오픈 소스 도구와 통합	kubernetes 오픈소스 생태계에 있는 툴을 가져와 쓸 수 있게 만들어져 있음
확장성	개발자 API를 이용한 Third party 컴퍼넌트 개발 및 등록 인터페이스 제공	•R 및 Python 스크립트를 추가하여 확장 가능 •openAPI 제공 •Azure 플랫폼의 다른 서비스와 함께 작동하며, Git 및 MLFlow 같은 오픈 소스 도구와 통합	요구에 따라 가능한 스케일링
편의성	•웹 기반 DIY Workflow 저작도구 및 모니터링/실행/제어 인터페이스 제공 •웹툴킷 제작 환경 컨테이너 제공	•H/W, S/W를 별도 구매할 필요 없음 •별도의 코드 없이 머신러닝 작업 수행 가능	웹으로 접속하는 GUI를 제공해 편리한 UI/UX를 제공함
다양성	SW 컴퍼넌트들의 조합으로 다양한 응용 서비스 시스템 구성 가능	다양한 ML 라이브러리 제공	다양한 인프라에 쉽고 반복 가능한 배포