AI와 머신러닝의 확산으로 기업들은 모델 개발에서 배포, 모니터링과 유지관리까지 복잡한 머신러닝 운영(MLOps) 과정에서 높은 비용과 긴 일정이라는 문제에 직면하고 있다. 전문 인력과 클라우드 자원이 과도하게 투입되는 운영은 프로젝트 지연을 초래하고, AI 환경이 빠르게 변화하는 가운데 경쟁력 확보를 어렵게 한다. 이러한 과제를 해결하기 위해 운영 자동화와 모델 제공 속도 향상을 지원하는 효율적인 플랫폼의 필요성이 커지고 있다.

AI와 디지털 솔루션 기업  인투즈 솔루션즈(Intuz Solutions, 이하 인투즈)가 혁신적인 머신러닝 운영 플랫폼 ‘ML옵스크루(MLOpsCrew)’를 출시했다. MLOpsCrew는 mlopscrew.com을 통해 제공되며, 머신러닝 운영 비용을 최대 50% 절감하고 모델 제공 속도를 높이도록 설계되었다.

머신러닝 모델 수명 주기 전반에 걸친 자동화

ML옵스크루는 머신러닝 모델 수명 주기 전반에 걸친 자동화 기능을 제공한다. 자동 확장과 수명 주기 관리, 스팟 인스턴스, 선점형 VM, 알림 기반 모니터링 등 기능을 활용해 클라우드 지출과 운영 오버헤드를 줄이고, 모델 개발 단계에서 프로덕션 단계까지 전환 속도를 높인다. 이를 통해 기업은 운영에 필요한 수동 개입을 줄이고 비용을 크게 절감할 수 있다.

플랫폼은 다양한 머신러닝 프레임워크와 클라우드 환경을 지원해 통합적이고 유연한 운영이 가능하다. 또한 실시간 인사이트와 알림을 통한 강력한 모니터링 기능을 제공하여 모델 성능과 규정 준수를 유지한다. ML옵스크루는 자동화, 최적화된 인프라, 고급 도구의 결합으로 MLOps 비용을 최대 50% 절감할 수 있도록 지원한다.

프라틱 루파렐리야 전략 책임자는 “인투즈는 혁신과 고객 중심 솔루션을 모든 활동의 핵심으로 삼고 있다”며 “ML옵스크루는 복잡한 운영을 단순화하고 비용을 절감해 기업이 머신러닝 투자의 가치를 실현할 수 있도록 돕는다. 모델 제공 속도를 높이고 안정성과 확장성을 보장하여 고객이 경쟁이 치열한 AI 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 지원한다”고 말했다.

인투즈는 16년 이상의 AI와 디지털 혁신 경험을 기반으로 14개 산업 분야에서 1700건 이상의 프로젝트를 수행한 실적을 보유하고 있다. ML옵스크루는 이 경험을 바탕으로 자동화와 강력한 MLOps 관리 기능을 제공해 기업들이 더 빠르고 안정적인 모델 배포와 관리를 할 수 있도록 지원한다.

ML옵스크루는 MLOps 환경의 자동화와 최적화로 기업이 AI 모델 운영에서 비용 절감과 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 하고 있으며, 인투즈는 이 플랫폼을 통해 AI 도입 기업들의 경쟁력 강화를 지속적으로 지원할 계획이다.

[알림] GTT KOREA GTT SHOW는 오는 8월 12일 오후 2시부터 3시까지 “피해 큰 BPF Door 같은 커널 기반 악성코드 막는 EDR과 마이크로세그멘테이션 실전 보안 전략”을 주제로 웨비나를 진행합니다. BPF Door 같은 커널 기반의 악성코드가 사용하는 공격 기법과 침투 단계별 위협의 소개, EDR과 마이크로세그멘테이션이 어떻게 상호보완적으로 작동하여 침입 초기 탐지부터 내부 확산 차단까지 이어지는 보안 체계의 구축 전략과 새로운 형태의 변종 공격에 유연하게 대응하는 제로 트러스트 기반 보안 전략을 실전 사례와 함께 제시합니다.