Hopsworks

Hopsworks는 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 머신러닝 라이프사이클을 간소화하도록 설계된 포괄적인 실시간 AI 레이크하우스 플랫폼입니다. 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, ML 엔지니어를 위한 중앙 허브 역할을 하며 데이터, 피처, 모델 및 컴퓨팅 리소스를 관리할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. Hopsworks의 핵심은 강력한 피처 스토어를 확장 가능한 데이터 인프라와 통합하여 조직이 전례 없는 효율성과 거버넌스로 고성능 실시간 AI 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있도록 하는 것입니다.

이 플랫폼은 모듈식 개방형 아키텍처를 기반으로 구축되어 기존 데이터 생태계와 원활하게 통합됩니다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스를 응집력 있는 AI 레이크하우스로 통합하여 Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg와 같은 인기 있는 데이터 형식을 지원합니다. 이러한 통합은 데이터 사일로를 제거하고 ML 워크로드를 위한 데이터 액세스를 단순화합니다. 고성능 오픈 소스 키-값 저장소인 RonDB로 구동되는 Hopsworks는 실시간 피처 서빙을 위해 1밀리초 미만의 지연 시간을 제공하며, 이는 사기 탐지, 추천 시스템, 개인화된 사용자 경험과 같은 사용 사례에 중요한 요구 사항입니다.

Hopsworks 사용 방법

Hopsworks를 사용하는 것은 데이터에서 프로덕션 준비 모델로 가는 경로를 가속화하는 간소화된 워크플로우를 포함합니다. 이 프로세스는 Python 우선이며 개발자 친화적으로 설계되었습니다.

1. 연결 및 데이터 수집: Python 클라이언트를 사용하여 Hopsworks 프로젝트에 연결하는 것으로 시작합니다. Spark, Flink 또는 Pandas와 같은 프레임워크를 사용하여 데이터 레이크, 데이터베이스 또는 스트리밍 플랫폼을 포함한 모든 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다.
2. 피처 엔지니어링: 원시 데이터를 ML 준비 피처로 변환합니다. Hopsworks는 다양한 프레임워크에서 피처 엔지니어링을 지원하여 배치 및 실시간 스트리밍 피처 파이프라인을 모두 구축할 수 있습니다.
3. 피처 그룹 생성: Hopsworks 피처 스토어 내에서 피처를 '피처 그룹'으로 구성합니다. 스키마, 기본 키 및 피처를 온라인(실시간) 또는 오프라인(배치) 액세스에 사용할 수 있는지 여부를 정의합니다.
4. 훈련 데이터 생성: 피처 스토어를 사용하여 특정 시점의 정확한 훈련 데이터 세트를 생성합니다. 이 중요한 기능은 예측하려는 이벤트 시점에 사용 가능했던 피처 값만 사용하도록 보장하여 데이터 유출을 방지합니다.
5. 모델 훈련 및 버전 관리: 모든 ML 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)를 사용하여 모델을 훈련합니다. Hopsworks는 LLM과 같은 대규모 모델의 훈련을 확장하기 위해 통합된 GPU 관리를 제공합니다. 모든 모델과 관련 피처는 모델 레지스트리에서 버전을 관리하고 추적할 수 있습니다.
6. 배포 및 서빙: 훈련된 모델을 추론 서비스로 배포합니다. 실시간 애플리케이션의 경우 모델은 온라인 피처 스토어에서 밀리초 지연 시간으로 피처를 가져와 모든 예측에 대해 신선하고 관련성 있는 데이터를 보장할 수 있습니다.

Hopsworks의 핵심 기능

• AI 레이크하우스: 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터베이스를 통합하여 모든 AI 데이터에 대한 단일 진실 공급원을 제공합니다.
• 고급 피처 스토어: 실시간 및 배치 사용 사례 모두에 대해 피처를 관리, 저장, 검색 및 서빙하기 위한 가장 진보된 통합 피처 스토어입니다. 피처 버전 관리, 데이터 유효성 검사 및 계보 추적을 포함합니다.
• 실시간 피처 서빙: RonDB로 구동되어 1밀리초 미만의 지연 시간과 밀리초 단위의 신선도로 피처를 제공하여 까다로운 실시간 AI 시스템에 이상적입니다.
• 통합 벡터 인덱스: RAG(검색 증강 생성)와 같은 LLM 및 생성 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 온라인 피처 스토어에 내장된 벡터 인덱스입니다.
• 주권 AI 및 멀티 클라우드: Kubernetes를 사용하여 모든 클라우드(AWS, Azure, GCP), 온프레미스 또는 하이브리드 설정에 배포할 수 있어 데이터 및 인프라에 대한 완전한 제어를 제공합니다.
• 통합 GPU 관리: LLM을 포함한 대규모 모델의 훈련 및 추론을 위해 GPU 리소스를 효율적으로 오케스트레이션합니다.
• 엔드투엔드 MLOps: 피처 엔지니어링, 모델 훈련, 배포 및 모니터링을 포함한 전체 ML 라이프사이클을 관리하기 위한 단일 플랫폼으로, 강력한 거버넌스 및 협업 기능을 갖추고 있습니다.
• 특정 시점 정확성: 시간 여행 쿼리를 자동으로 생성하여 역사적으로 정확한 훈련 데이터를 생성하고 모델 개발의 일반적인 함정을 방지합니다.

Hopsworks의 사용 사례

Hopsworks는 다재다능하며 다양한 산업 분야의 광범위한 AI 및 ML 애플리케이션에 적용될 수 있습니다.

• LLM 및 에이전트: 통합 벡터 데이터베이스에서 컨텍스트 데이터에 대한 저지연 액세스가 필요한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 및 기타 LLM 기반 에이전트 구축 및 배포.
• 예측 분석: 시기적절한 데이터가 중요한 수요 예측, 이탈 예측 및 예측 유지보수를 위한 모델 개발.
• 실시간 추천 시스템: 사용자의 최신 상호 작용을 기반으로 실시간으로 사용자 피처를 제공하여 개인화된 콘텐츠 및 제품 추천을 강화합니다.
• 고객 360: 배치 및 스트리밍 데이터를 결합하여 고객에 대한 통합된 실시간 뷰를 생성하여 개인화 및 타겟 마케팅을 추진합니다.
• 사기 및 이상 탐지: 스트리밍 데이터를 과거 패턴과 비교 분석하여 사기 거래 또는 보안 위협을 실시간으로 식별합니다.

Hopsworks의 장점

Hopsworks는 AI 이니셔티브를 확장하려는 조직에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다.

• 시장 출시 시간 단축: MLOps 워크플로우를 간소화하고 피처 재사용을 가능하게 함으로써 Hopsworks는 모델을 최대 5배 더 빨리 프로덕션에 투입할 수 있습니다.
• 상당한 비용 절감: 피처를 중앙 집중화하면 중복 데이터 처리 및 저장을 방지하여 최대 80%의 비용을 절감할 수 있습니다.
• 타의 추종을 불허하는 성능: 최대 10배 빠른 ML 파이프라인과 1밀리초 미만의 피처 서빙 지연 시간을 달성하여 새로운 차원의 실시간 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다.
• 향상된 거버넌스 및 규정 준수: 100% 감사 범위, 데이터 계보 및 역할 기반 액세스 제어를 제공하여 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 투명하며 규정을 준수하도록 보장합니다.
• 유연성 및 종속성 없음: 개방형 모듈식 아키텍처는 모든 ML 프레임워크, 데이터 소스 및 배포 환경을 지원하여 공급업체 종속을 방지합니다.

가격 및 플랜

Hopsworks는 다양한 요구에 맞는 유연한 가격 모델을 제공합니다. 클라우드 인프라 요구 사항 없이 개인 및 소규모 팀이 시작할 수 있는 무료 서버리스 피처 스토어가 있습니다. 대규모 조직 및 엔터프라이즈 사용 사례를 위해 Hopsworks는 주요 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP)에서 관리형 서비스 및 온프레미스 배포 옵션을 제공합니다. 이러한 엔터프라이즈 플랜에는 전담 지원, 고급 보안 기능 및 맞춤형 확장성이 함께 제공됩니다. 엔터프라이즈 및 관리형 플랜에 대한 자세한 가격은 Hopsworks 영업팀에 직접 문의하여 맞춤형 견적을 받는 것이 좋습니다.