Prerequisites

EVA를 설치하기 전에 시스템 요구사항과 환경 구성을 확인하세요. EVA는 Kubernetes 기반으로 동작하며, Vision Model, LLM, VLM 등 다양한 AI 모델을 활용하기 때문에 GPU가 필수적으로 요구됩니다.

Server Requirements

EVA는 최소 사양 이상의 환경에서 안정적으로 동작합니다. 실제 운영 환경에서는 탐지 빈도, 중요도, 동시 처리량에 따라 서버 사양을 유연하게 조정할 수 있습니다.

EVA App은 카메라 연결 관리와 EVA Vision, EVA Agent를 연계하여 AI 서비스를 제공하는 중심 컴포넌트입니다. Vision에서 탐지된 결과를 수집하고, 이를 EVA Agent로 전달하여 추가적인 상황 판단 및 알림 처리에 활용합니다.

💡 EVA App은 카메라 상태 모니터링, 이벤트 로그 관리, 대시보드 시각화 등 현장에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리하는 역할을 담당합니다.

EVA Vision은 다양한 Vision 모델을 활용하여 카메라 영상에서 실시간 객체 탐지 및 분석을 수행하고, 분석 결과를 EVA App으로 전달합니다.

탐지 결과는 이후 EVA Agent를 통해 시나리오 기반 판단에 활용됩니다.

💡사양이 높을수록 다야한 모델을 구성할 수 있고, 더 많은 카메라를 동시에 처리할 수 있습니다.

EVA Agent는 LLM 및 VLM 기반의 인공지능 엔진이 동작하는 컴포넌트입니다.

EVA App으로부터 이벤트 및 이미지 데이터를 입력받아, 자연어 기반으로 상황을 해석하고 시나리오를 판단하며 알림을 생성합니다.

EVA Agent는 단순히 탐지 결과를 전달받는 수준을 넘어, VLM(Vision Language Model)을 통해 시각적 맥락을 이해하고,

LLM(Large Language Model)을 이용해 상황에 맞는 자연어 설명과 알림 시나리오를 생성합니다.

💡 EVA Agent는 EVA Vision의 분석 결과를 해석하고, 자연어 기반 인사이트와 경보를 제공하는 지능형 모듈입니다.

소규모 환경 또는 초기 PoC 단계에서는 EVA App, EVA Vision, EVA Agent를 하나의 서버에 통합(All-in-One) 구성하여 운영할 수 있습니다.

아래 사양은 카메라 100대 기준의 단일 서버 구성 시 최소 사양입니다.

⚠️ 실제 요구 사양은 카메라 해상도, 카메라 수, 탐지 간격 등에 따라 달라질 수 있습니다. 대규모 환경에서는 컴포넌트별 서버 분리를 권장합니다.

EVA는 Kubernetes 환경에서 동작하며, 클라우드 또는 온프레미스 환경에 다음 구성이 필요합니다.

💡 클라우드 환경에서는 EVA App, Vision, Agent를 각각 분리 배치하여 확장성과 안정성을 확보할 수 있습니다. 🧩 온프레미스 환경에서는 GPU 리소스를 공유하는 All-in-One 구성으로 비용 효율적인 인프라를 구축할 수 있습니다.