Prerequisites
EVA를 설치하기 전에 시스템 요구사항과 환경 구성을 확인하세요. EVA는 Kubernetes 기반에서 동작하며 ML, LLM, VLM 등 다양한 AI 모델을 활용하기에 GPU가 필수입니다.
Server Requirements
권장 사항은 참고 용이며, 탐지 시나리오의 빈도, 중요도, 처리 속도에 따라 App과 Agent의 서버 성능을 조정하여 구성할 수 있습니다.
EVA App
EVA App은 ML 모델을 사용하여 카메라 영상에서 객체를 탐지하고 분석 결과를 시각화합니다. 탐지된 결과는 EVA Agent로 전달되어 추가적인 상황 판단과 알림 처리에 활용됩니다.
| 항목 | 권장 사양 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA L4 |
| RAM | 32GB |
| OS | Ubuntu 22.04 |
| CUDA | 12.8 |
사양이 높을수록 더 많은 카메라를 연결하고, 더 복잡한 탐지 시나리오를 빠르고 안정적으로 처리할 수 있습니다.
💡 EVA App은 실시간 객체 탐지, 카메라 상태 모니터링, 이벤트 로그 관리 등 현장에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리하고 시각화하는 역할을 담당합니다.
EVA Agent
EVA Agent는 LLM 및 VLM 기반의 인공지능 엔진이 동작하는 컴포넌트입니다. EVA App에서 탐지된 이벤트나 이미지 데이터를 입력받아, 자연어 기반으로 상황을 해석하고, 시나리오를 판단하며, 알람을 제공합니다.
| 항목 | 권장 사양 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA L40s |
| OS | Ubuntu 22.04 |
| CUDA | 12.8 |
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 App의 분석 결과를 해석하고, 자연어 기반의 인사이트 및 경보를 제공하는 지능형 모듈입니다.
Kubernetes Environment
EVA는 Kubernetes 환경에서 동작하므로, 클라우드 또는 온프레미스 환경에 다음 구성이 필요합니다.
- Kubernetes 클러스터
- GPU 접근이 가능한 설정 (
nvidia-device-plugin등) - Ubuntu 22.04 기반 노드
- CUDA 12 이상 설치
- Helm CLI (v3.0 이상)
💡 클라우드 환경에서는 EVA App과 Agent를 각각 다른 서버에 분리 배치하여 확장성과 안정성을 높일 수 있습니다.
🧩 온프레미스 환경에서는 GPU 리소스를 App과 Agent가 공유하도록 구성해 비용 효율적인 Edge AI 인프라를 구축할 수도 있습니다.