에코프로.AI

실제 세계에서 빅데이터 분석, 데이터 과학 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 배포하기 위해 분석 튜닝 및 모델 학습은 작업의 약 25%에 불과합니다. 약 50%의 노력은 분석 및 ML을 위해 데이터를 준비하는 데 사용됩니다. 나머지 25%의 노력은 통찰력과 모델 추론을 대규모로 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 데 사용됩니다. 빅데이터 파이프라인은 이 모든 것을 하나로 모읍니다.  장기적인 성공은 데이터 파이프라인을 올바르게 만드는 데 달려 있습니다. 데이터 파이프라인의 바람직한 엔지니어링 특성은 다음과 같습니다.접근성: 가설 평가 및 모델 실험을 위해 데이터 과학자가 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 하며, 이는 바람직하게는 쿼리 언어를 통해 가능합니다.확장성: 수집된 데이터 양이 늘어나도 그에 맞춰 확장..

데이터 파이프라인(Data Pipeline) 이란?데이터 파이프라인은 데이터를 수집, 가공, 저장, 분석 가능한 형태로 전달하는 과정을 자동화하는 기술적 접근방식입니다. 이 과정은 비즈니스 의사 결정, 머신러닝 모델의 학습, 데이터 제품의 개발 등 다양한 용도로 사용되는 데이터의 질과 가용성을 보장합니다. 따라서, 데이터 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축은 기업이 데이터를 자산으로 전환하여 경쟁력을 높이는 데 필수적인 과정입니다.  데이터 파이프라인 구축의 핵심 원칙데이터 파이프라인을 구축할 때 몇 가지 핵심 원칙을 고려해야 합니다. 왜냐하면 이러한 원칙은 데이터 파이프라인의 효율성과 신뢰도를 높이는 데 도움이 되기 때문입니다. 첫째, 데이터 파이프라인은 가능한 한 자동화되어야 합니다. 자동화는 반복적..

클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 빅3클라우드 컴퓨팅은 조직이 디지털 운영을 처리하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)은 전 세계 클라우드 시장을 지배하는 3대 클라우드 서비스 제공업체 입니다.대부분의 기업은 온사이트 서버에서 클라우드, 심지어 멀티 클라우드 환경 으로 컴퓨팅을 이전하여 다음과 같은 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.CapEx 감소인프라 유지 관리 감소가용성 및 안정성 향상주문형 리소스의 확장성운영 비용 절감원격 액세스 및 원활한 협업다양한 장치 지원속도와 성능을 위한 최적화된 인프라강화된 보안최신 기술에 대한 접근 빅3 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 모두 신뢰할 수 있고 기능이 풍부..