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FAROS-AI

FAROS-AI는 맞춤형 고객 환경으로 AI 분석 솔루션으로 다양한 데이터 분석 환경을 제공합니다.

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AI 기반 데이터 분석 플랫폼

FAROS-FDS는 다양한 데이터 수집과 연계부터 AI 모델 학습, 이상징후 분석, 운영 환경과 서비스형 분석까지 지원하는 통합 AI 분석 플랫폼입니다.

데이터 수집 · 연계

REST API 기반으로 외부 시스템과 데이터를 연계하며, 수집된 분석 데이터를 실시간으로 수신하고 결과를 전송합니다. 고객 환경에 맞춘 데이터 파이프라인 구성을 통해 다양한 분석 환경을 지원합니다.

AI 모델 학습 · 이상징후 분석

TensorFlow와 PyTorch 기반의 AI 모델 학습 환경을 제공하며, 학습된 모델을 활용한 이상징후 탐지 엔진을 구현합니다. 모델 버전 관리와 반복 학습을 지원하여 지속적인 분석 성능 향상을 가능하게 합니다.

AI 개발 · 운영 환경

Python3 기반 개발 언어와 프레임워크를 제공하고, 쿠버네티스 MSA 기반 AI DevOps 환경을 지원합니다. Auto Scaling 기반 자원 관리로 안정적인 AI 서비스 운영을 제공합니다.

서비스형 분석 플랫폼

서비스형 API 연동 기능을 통해 분석 서비스를 유연하게 제공하며, 사용자 로그인과 과금·권한 관리 기능을 지원합니다. 사용자 데이터 수집부터 분석, 판단까지 업무별로 구성된 처리 환경을 제공합니다.

분산된 분석 환경의 한계

레거시, 온프레미스, 클라우드로 분산된 데이터 환경과 개별 시스템 관리로 인해 통합 분석과 AI 운영에 어려움이 발생하고 있습니다. FAROS-AI는 분산된 분석 환경을 하나의 통합 플랫폼으로, AI 모델 개발부터 운영까지 전 과정을 일관되게 지원합니다.

기업 내 데이터가 레거시, 온프레미스, 클라우드 등으로 흩어져 있어 데이터를 한 번에 모아서 분석할 환경을 만들기가 쉽지 않아요.

FAROS-AI는 어디에 있는 데이터든 한곳에서 모아 분석할 수 있도록 통합 분석 환경을 제공합니다.

데이터 분석하려면 시스템도 따로, 언어도 따로, 프레임워크도 따로 관리하기 때문에 그만큼 비용도 들고 운영 부담도 계속 늘어나요.

분석에 필요한 환경을 플랫폼 하나로 묶어 제공하기 때문에 여러 도구를 따로 관리하지 않아도 되어 비용과 운영 부담을 줄일 수 있습니다.

AI 모델을 만들고 나서 실제 운영까지 이어지는 환경이 없어서 개발은 했는데, 운영 단계에서 다시 손이 많이 가는 경우가 많아요.

모델 개발부터 운영까지 전 과정을 하나의 흐름으로 지원하기 때문에 분석 결과를 바로 서비스로 연결할 수 있는 환경을 제공합니다.

분석 환경이 확장도 잘 안 되고 재현하기도 어려워서 모델 관리나 운영이 점점 복잡해져요.

확장성과 재현성을 고려한 구조로 모델과 분석 환경을 안정적으로 관리하고 운영할 수 있습니다.

AI 분석을 위한 표준 플랫폼

검증된 AI 프레임워크와 유연한 인프라 구조를 기반으로 빠르고 안정적인 AI 분석 환경을 제공합니다.

FAROS-AI 아키텍처
  • 고객 맞춤형 환경 AI 분석 솔루션으로 다양한 데이터 분석 환경을 제공합니다.

AI 분석을 위한 통합 실행 환경

다양한 프레임워크와 인프라 환경을 유연하게 지원하여, AI 모델 개발부터 서비스 운영까지 안정적인 분석 환경을 제공합니다.

FAROS-AI 목업

맞춤형 분석 환경

고객 인프라 환경에 최적화된 AI 분석 환경을 제공합니다.

멀티 프레임워크

TensorFlow, PyTorch, pandas 등 주요 라이브러리를 기본으로 지원합니다.

클라우드 · 레거시 통합

온프레미스와 클라우드를 아우르며, K8s 기반 환경을 동시에 지원합니다.

서비스형 플랫폼

API 기반 연계를 제공하며, 사용자 · 권한 · 로그 관리를 통합 지원합니다.

확장성

MSA 구조와 Auto Scaling 기반으로 유연한 자원 확장이 가능합니다.

FAROS-AI 주요 기술

고객 환경에 최적화된 데이터 분석과 AI 모델 운영을 위해 유연성과 확장성을 고려한 기술 스택을 제공합니다.

데이터 수집 및 파이프라인 구성 기술

데이터 수집 지연을 최소화하고 분석을 위한 데이터 활용 속도와 범위를 크게 향상

  • •REST API 기반 외부 시스템 데이터 연계
  • •수집된 분석 데이터 실시간 수신 및 결과 전송
  • •고객 환경별 맞춤 데이터 파이프라인 구성