주문형 데이터 수집 및 개방형 API 기술

기술개요

• • 주문형 데이터 수집 프레임워크 기술을 기반으로 AI 자율 네트워크 인프라 구축 지향

  - 네트워크 데이터 수집 시 개방형 API 기술을 사용하여 사용자가 분석에 필요한 데이터만을 주문형으로 수집하는 기술

  - 수집된 데이터를 자동으로 사전 처리하고 AI학습 환경을 제공하여 자동 재학습을 통해 AI의 정확성을 향상시키는 기술

경쟁기술

• • Netscout

  - (특장점) 패킷 수집 성능 보유, 보안 및 모니터링 등 다양한 적용 가능

  - (한계) 30Gbps 한계, 패킷 프로빙 기능에 한정된 제품

기술의 특징 및 장점

• • 자동화된 주문형 모니터링 기술

  - AI 모델별로 필요한 데이터를 네트워크에서 맞춤형으로 수집할 수 있도록 다양한 레코드 형식(원시데이터, 플로우 데이터 등)을 지원하고, 분석에 필요한 필드만을 기록하여 데이터 처리 시간 및 자원을 효율화하는 기술 

  - 네트워크 패킷 프로브는 부하가 가장 높은 패킷 데이터 수집 시 최대40Gbps/1식 처리 성능을 제공하며, 80Gbps 이 상의 데이터 전송 가능

  
  

  • 주문형 원시데이터 자동 전처리 기술 및 빅데이터 플랫폼 통합

  - AI 학습에 필요한 데이터 전처리(데이터 변환 및 생성)를 자동으로 수행하며, 수집된 데이터에 대한 기본 통계량과 분 석 결과(인사이트)를 제공 

  
  

  • AI 모델 학습 수행 환경을 자동화 프로세스로 제공하며 AI 학습 수행 프레임워크

  - 쿠버네티스/쿠브플로우 플랫폼을 기반으로 가상화된 컨테이너를 통해 AI모델 학습 환경을 맞춤형으로 제공하며, AI 학습 환경 자동 구성, 분산 처리 및 AI 학습 최적화를 수행