바이오인

인공지능 질환자동분류 모델 기술

메타 모델 이용한 인공지능 클라우드 인프라 자동 구축 기술

기술의 개념 및 내용

1. 기술의 개념

ㅇ 데이터센터, 기업 및 연구소 등 대규모 인공지능 클라우드 인프라 구축이 필요한 곳에 서, 수많은 물리 머신(노드)에 필요한 소프트웨어를 동시다발적으로 설치 및 연결하여 자동으로 인공지능 클라우드 인프라를 구축할 수 있는 기술

ㅇ Network Booting 기술을 활용하여 OS가 없는 Bare Metal 물리 머신에도 설치 가능

ㅇ 사용자가 필요한 소프트웨어를 선택 및 구성하여 원하는 인공지능 클라우드 인프라를 손쉽게 구축 가능

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항 

ㅇ 기술의 상세내용

 - 웹 기반으로 인프라 노드 디자인 가능

 - 사용자가 디자인한 모델을 기반으로 인프라 자동 구축 가능

 - 머신 성능을 고려한 클라우드 인프라 자동 구축 시스템 제공

 - 머신 성능을 고려한 베어 메탈 자동 설치(OS, Xen, OpenNebula 등) & 자동화된 AI 클라우드 개발 환경 구축 기술(웹 기반의 VM/VC 구축 등) 가능

- TensorFlow 가상 머신 자동 구축(OS, Python, Jupiter, TensorFlow 등) 가능

- Hadoop/Spark 가상 클러스터 자동 구축(OS, Java, Jupiter, Hadoop, Spark 등) 가능

ㅇ 기술이전 범위

 - 메타 모델 이용한 인공지능 클라우드 인프라 자동 구축 기술

 ※ 분산 플랫폼의 자동 구축 방법

 ※ 메타모델을 이용한 다수의 머신에서 인프라 설치 관리 방법 및 장치

ㅇ 사업화 제약사항

 - 기존 클라우드 업체가 보유하고 있는 클라우드 인프라 설정 및 가상 머신 이미지는 이미 자체 데이터베이스로 관리하고 있으며, 성공적인 사업화를 위해서는 업체가 이미 보유 중인 인프라의 설정 및 이미지 데이터베이스 분석 작업이 추가적으로 필요함

국내외 기술 동향 및 경쟁력

1. 국내 기술 동향

ㅇ 네이버 클라우드 플랫폼이 국내 클라우드 업체 최초로 Terraform Provider list에 등재되었으며, Terraform Infrastructure as Code(IaC) 를 통해서 네이버 클라우드 플랫폼 인프라를 구성할 수 있게 됨

2. 해외 기술 동향

ㅇ Amazon CloudFormation은 Json, YAML과 같은 텍스트 파일로 설정이 가능하고 이를 바탕으로 손쉽게 AWS 머신들을 연결하고 인프라를 설정할 수 있지만, AWS 머신 들만을 연결할 수 있고, 그들의 언어 규칙을 따라야 함

ㅇ Google Cloud의 Kubernetes Engine 자동 프로비저닝 기술은 현재 베타 버전으로, 무료로 사용할 수 있지만, 향후 청구될 수 있다는 점과 이전 버전과 호환이 완벽하지 않을 수 있는 점을 공지하고 있음 

...................(계속)

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