PloyD

PloyD는 AI 모델 및 애플리케이션의 생산화를 효율적으로 지원하도록 설계된 엔터프라이즈 AI 운영 플랫폼입니다. 개발자 속도, 인프라 복잡성, 팀 효율성, 보안 및 규정 준수와 관련된 문제를 해결하여 AI 모델 및 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리할 수 있도록 합니다.

PloyD는 다음과 같은 몇 가지 주요 AI 운영 과제를 해결하기 위해 구축되었습니다. 개발자 속도(예: 환경 액세스 대기, 느린 버그 해결, 불안정한 CI/CD 파이프라인); 인프라 복잡성(예: 사용자 지정 솔루션 유지보수 시간 소모, 신규 채용자 온보딩 시간, 인프라 할당 낭비); 팀 효율성 및 도구 유연성(예: 플랫폼 팀의 과부하, 느린 업그레이드, 공급업체 종속); 보안 및 규정 준수(예: CVE 미패치, 오래된 지원 매트릭스, 종속성 충돌, 일관성 없는 SBOM 생성, 미감지된 라이선스 위반).

GitOps는 PloyD AI Gateway 플랫폼의 핵심 구성 요소입니다. 대규모 AI 모델 서빙을 위한 선언적 인프라 관리, 자동화된 배포 및 구성 드리프트 감지를 제공합니다. Git은 모든 구성의 단일 진실 공급원 역할을 하여 자동화된 CI/CD, 내장된 보안 및 규정 준수, 완전한 관찰 가능성을 가능하게 합니다. PloyD의 GitOps 구현은 PloyD SDK를 기반으로 구축되어 YAML 구성을 모델 배포, 게이트웨이 라우팅 등을 위한 SDK API 호출로 변환합니다.

PloyD RAG Builder는 지능적인 문서 기반 AI 에이전트를 생성하기 위한 대화형 도구입니다. 워크플로는 다음과 같습니다. 1. 지식 기반을 형성할 문서(PDF, DOCX, TXT) 업로드. 2. AI 처리 및 인덱싱, RAG Builder가 AI 임베딩을 사용하여 검색 가능한 지식 기반 생성. 3. AI 에이전트의 성격 및 응답 스타일 구성. 4. 에이전트 응답 테스트. 5. 웹사이트 위젯, API 통합 또는 호스팅된 채팅 인터페이스를 통해 에이전트 배포.

PloyD의 AI 인프라 스택은 다음과 같은 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원합니다. 지능형 운영 및 자동화(이상 감지, 예측 유지보수); 엔터프라이즈 지식 도우미(내부/고객 지원을 위한 RAG 기반 챗봇); 예측 분석 및 예측(수요 예측, 재무 예측); 사기 감지 및 보안(실시간 위험 평가, 보안 모니터링); 컴퓨터 비전 애플리케이션(이미지 인식, 객체 감지, 품질 관리); 엣지 AI 및 IoT 인텔리전스(엣지에서의 실시간 처리).

PloyD SDK는 GitOps의 핵심 엔진 역할을 합니다. 사용되는 주요 SDK 구성 요소는 다음과 같습니다. ModelServing(모델 인스턴스 배포 및 스케일링용), AIGateway(지능형 라우팅 구성용), ModelRegistry(모델 수명 주기 관리용), Security(정책 생성 및 RBAC 적용용), Monitoring(경고 설정 및 지표 추적용).

PloyD에서 GitOps를 사용한 모델 배포는 세 단계로 구성됩니다. 1. 모델 등록: SDK를 사용하여 PloyD 레지스트리에 모델을 등록합니다. 2. GitOps 구성 생성: YAML 파일에 모델 배포를 정의합니다(예: 모델 세부 정보, 리소스, 스케일링, 상태 확인 지정). 3. 커밋 및 배포: YAML 구성을 Git에 커밋합니다. ArgoCD(또는 Flux)는 변경 사항을 자동으로 감지하고, 구성을 검증하며, PloyD SDK를 호출하여 모델을 배포하고, 상태를 모니터링하며, 상태를 보고합니다.

PloyD AI 게이트웨이는 GitOps YAML을 통해 구성되는 고급 라우팅 기능을 제공합니다. 여기에는 지능형 라우팅(지연 시간 기반, 비용 최적화, 로드 밸런싱); 트래픽 관리(가중치 기반 트래픽 분할, 카나리 배포, 블루-그린 배포); 복원력(서킷 브레이커, 자동 페일오버, 상태 확인); 관찰 가능성(실시간 지표, 분산 추적, 사용자 지정 대시보드)이 포함됩니다. 또한 속도 제한 및 인증을 지원합니다.

PloyD는 GitHub Actions를 예로 들어 CI/CD 워크플로와 통합됩니다. 일반적인 워크플로는 다음과 같습니다. 1. 검증: GitOps 구성에 대한 자동화된 테스트 및 보안 스캔(예: kubeval 및 Trivy 사용). 2. 배포: PloyD SDK를 통해 모델을 배포하며, 일반적으로 특정 브랜치에 대한 커밋에 의해 트리거됩니다. PloyD는 또한 환경 프로모션을 지원하여 개발 및 스테이징 환경으로의 자동 배포를 허용하고, 프로덕션 환경에 대한 수동 검증을 제공합니다.

PloyD는 AI 운영을 위한 포괄적인 모니터링 및 관찰 가능성을 제공합니다. 여기에는 GitOps 특정 경고(예: 동기화되지 않거나 비정상적인 ArgoCD 애플리케이션용); 모델 성능 모니터링(요청 지연 시간, 처리량, 정확도, 드리프트, GPU 활용도, 오류율); 인프라 상태 모니터링(Kubernetes Pod 상태, 노드 리소스 활용도, 네트워크 연결 및 지연 시간, 스토리지 성능)이 포함됩니다.

PloyD는 다음과 같은 기능을 통해 보안 및 규정 준수를 강조합니다. 코드형 정책(예: Pod 보안을 위한 OPA Rego 정책); 액세스 제어(Git 기반, RBAC, 감사 추적, 서명된 커밋); 모델 보안(아티팩트 스캔, 암호화된 저장소, 런타임 모니터링, 규정 준수 정책 시행); 인프라 보안(격리를 위한 네트워크 정책, API 키를 위한 비밀 관리, 컨테이너 이미지 보안 스캔, 런타임 보안 모니터링).

PloyD는 GitOps 구성을 통해 카나리 배포를 용이하게 합니다. 사용자는 안정 및 카나리 모델 버전, 초기 트래픽 가중치, 점진적 증가를 위한 단계 가중치, 단계 간 간격을 정의합니다. 시스템은 이 과정에서 주요 지표(예: 성공률, 지연 시간, 오류율)를 모니터링합니다. 사전 정의된 임계값을 기반으로 PloyD는 새 버전을 홍보하거나 롤백할지 자동으로 결정하여 새 AI 모델의 안전하고 제어된 출시를 보장합니다.

PloyD는 강력한 재해 복구 전략을 구현합니다. 여기에는 데이터베이스 백업(자동화, 시간별, 30일 보존); 모델 아티팩트(교차 지역 복제, 일별, 90일 보존); 구성(버전 제어 기능이 있는 GitOps 리포지토리, 무제한 보존)이 포함됩니다. 다양한 시나리오에 대한 복구 절차가 정의되어 있으며, RTO(복구 시간 목표)는 Pod 장애의 경우 1분 미만에서 지역 장애의 경우 1시간 미만, RPO(복구 지점 목표)는 0에서 15분 미만입니다.

PloyD는 기본 지원, 우선 지원, 완전 관리형 지원의 세 가지 수준의 지속적인 지원을 제공합니다. 모든 계획은 초기 설정 및 인프라 비용을 포함한 견적을 위해 영업팀에 문의해야 합니다.

기본 지원은 안정적인 배포를 위한 필수적인 지속적인 지원을 제공합니다. 여기에는 이메일 고객 지원(48시간 응답), 기본 인프라 모니터링, 월별 성능 보고서, 표준 문제 해결, 문서 업데이트 및 커뮤니티 포럼 액세스가 포함됩니다.

우선 지원은 디버깅 및 최적화 기능을 추가하여 기본 지원을 강화합니다. 기본 지원의 모든 내용과 더불어 우선 고객 지원(24시간 응답), 인프라 디버깅 지원, 성능 최적화 검토, 근본 원인 분석을 통한 문제 해결, 월별 최적화 권장 사항, Slack/Teams 직접 액세스, 구성 업데이트 지원 및 직접 아키텍처 변경이 포함됩니다.

완전 관리형 지원은 완전한 직접 관리 및 아키텍처 진화를 제공합니다. 우선 지원의 모든 내용과 더불어 요구 사항에 따른 맞춤형 가격 책정, 전담 지원 엔지니어, 직접 아키텍처 업그레이드, 24/7 모니터링 및 유지보수, 사전 예방적 최적화 구현, 새로운 요구 사항 통합, 사용자 지정 기능 개발, SLA 보장 및 긴급 대응(2시간)이 포함됩니다.