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버전: docs v25.02

Mellerikat for Splunk User Manual

진행 순서

  1. 초기 설정
  2. AI Solution 등록
  3. Train 데이터 선택
  4. 데이터셋 생성 및 모델 학습과 배포
  5. Inference 수행

1. 초기 설정​

  1. Splunk Enterprise의 '모든 설정' 항목에 들어가 구축된 AI Conductor와 Edge Conductor 주소를 설정합니다.

  1. Path Configuration 탭을 선택 후, 데이터를 저장하고 불러올 경로를 설정합니다.

2. AI Solution 등록​

  1. Create AI Solution 탭으로 이동하여 가이드에 따라 splunk.yaml 파일을 저장합니다.

  1. AI Conductor에서 등록된 AI Solution을 확인합니다.

3. Train 데이터 선택​

  1. 모델 학습을 진행할 데이터를 확인합니다.

  1. 저장할 파일명을 입력하고, Send 버튼을 눌러 지정된 경로로 데이터를 전송합니다.

4. 데이터셋 생성 및 모델 학습과 배포​

  1. Edge Conductor에 접속 후, Dataset 탭으로 들어와 New Dataset 버튼을 클릭합니다.

  1. Dataset에 필요한 정보를 입력 후 Next 버튼을 클릭합니다.
  • Dataset Name: 생성할 Dataset의 이름 * required
  • Description: 생성할 Dataset의 설명
  • Tag: Dataset에 부여할 태그 정보
  • Solution: 해당 Dataset과 연동할 AI Solution 이름 * required
  • Data Source: Dataset을 가져올 경로의 종류 * required

  1. Configuration 탭에서 설정한 S3 경로를 입력 후 Import 버튼을 클릭하여 데이터를 가져온 뒤 Save 버튼을 눌러 Dataset을 저장합니다.

  1. Streams 탭으로 이동 후 New Stream 버튼을 클릭합니다.

  1. 생성한 AI Solution을 선택합니다.

  1. 학습에 필요한 설정값을 입력 후 Stream 생성을 마칩니다.
  • Stream Name: 생성할 Stream의 이름 * required
  • Description: 생성할 Stream의 설명
  • Tag: Stream에 부여할 태그 정보
  • AI Solution: 학습 Parameter 설정
  • Inference Warning Setting: 모델 성능 경고를 위한 하한선 설정

  1. 생성한 Stream에서 Train 버튼을 누르고 사용할 Dataset을 선택하여 학습을 진행합니다.

  1. 학습이 완료되면 설치된 Edge App에 모델을 배포합니다.

  1. 모델이 정상적으로 배포되어 Stream의 Status가 Deployed가 되었는지 확인합니다.

5. Inference 수행​

  1. Inference 탭으로 들어와 Inference를 수행할 데이터를 확인합니다.

  1. Request Inference 버튼을 눌러 추론된 결과값을 확인합니다.

  1. Inference Detail 부분에서 Inference된 결과값을 확인합니다. Inference Detail은 두 가지 방법으로 조회가 가능합니다.
  • 전체 요약 확인

  • 개별 결과 확인