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에코프로.AI
[Cloud] 빅데이터 Pipeline 아키텍쳐
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..
AI Foundation
2025. 2. 20. 12:20