Edges
Edge는 사용자 또는 데이터 소스의 위치에서 추론을 수행하는 주체를 의미합니다.
추론을 수행하는 Edge App은 Splunk Edge Hub를 포함한 On-Premise Device뿐 아니라, 클라우드 환경 리소스(예를 들어 EC2)에 설치될 수 있습니다.
Edge Conductor에는 하나 이상의 Edge들이 등록될 수 있으며, 사용자는 Edge의 동작을 Edge Conductor 통해서 컨트롤 및 상태를 모니터링 할 수 있습니다.
독립성
각각의 Edge들은 서로 독립적으로 동작합니다. 사용자는 각각의 Edge에 서로 다른 AI Solution 및 모델들을 배포할 수 있으며, 이는 하나의 Edge Conductor에서 다양한 솔루션과 모델을 사용할수 있음을 의미합니다. 또한 Edge는 등록, 추론준비, 추론중, 삭제의 수명주기를 가지며 Edge Conductor는 각각의 Edge 수명을 관리합니다.
보안
Edge Conductor와 Edges 간에 통신할 때, Edges에서 각기 부여된 Serial Number 를 암호화하여 통신 키 값으로 사용합니다. Conductor에서 신뢰되지 않은 Edges 관련 요청이 있는 경우 무시하도록 하며, 잘못된 데이터 유입 및 Edge Conductor 내의 정보를 보호합니다.
연결 지속성
Edge Conductor에서는 각각의 Edge 식별자로 IP가 아닌 Serial Number를 사용하고 있습니다. 이를 통해서 Edge Serial Number가 바뀌지 않는 한(IP가 변경되더라도), 기존 데이터와 상태들을 유지하도록 합니다. Edge Device의 네트워크 위치를 옮기는 경우, 사용자는 추가 세팅작업을 할 필요가 없습니다.
모니터링
Edges 추론 상태를 모니터링 하는 것은 Edge Conductor의 주요 핵심기능 중의 하나 입니다. 사용자는 수집된 Inference 결과를 통해 모델이 정상적으로 작동하는지, 정확도 높은 성능이 유지되고 있는지 모니터링할 수 있습니다. 추론 성능이 떨어질 경우 사용자는 알림을 받으며, 추론데이터를 확인하며 모델 업데이트 필요 여부를 판단할 수 있습니다. Inference Failure 통해 이력확인 및 로그 확인을 통해서 원인분석을 할 수도 있습니다. Edge에서 수집된 Inference 결과는 데이터셋으로 구성되어 모델 학습에 사용될 수 있습니다.
검색
사용자가 시스템을 어떻게 활용에 따라서 수많은 Edges, 수많은 Dataset, 수많은 Streams 항목들이 생성될 수 있습니다. 많은 항목들을 쉽게 조회하고 동적으로 Grouping 하기 위해서, Key-Value에 기초한 Tagging 속성값을 부여하도록 설계되었습니다. 예를들어 Edges 등록할 때 사용자는 Tag 값으로 '부서:DX엔지니어링팀' 이라고 등록할 수 있으며, 메인화면에서 Key:부서 - Value:DX엔지니어링팀 조회를 통해서, DX엔지니어링팀에서 등록한 Edges 리스트만 검색하여 서비스 사용할 수 있습니다. 복수개의 Tag 등록가능합니다.
Topics