제조분야 비전 검사는 크게 다음 3가지 문제가 있고 스누아이랩은 다음과 같은 솔루션으로 접근하고 있습니다.
1. 환경 변화: 신규 라인 증설, 조명, 기구, 센서 등의 변경으로 학습된 특징이 변경되는 드리프트(Drift)가 발생하여 성능이 저하됩니다. 보통은 신규 데이터를 수집하고 학습하는 작업으로 이를 해결합니다. 스누아이랩은 Active Learning 기반의 Sampling 기술로 기존 데이터에 신규 데이터를 소량 썩어서 성능을 유지하도록 합니다.
2. 클래스 불균형: 불량률이 적어서 불량 이미지를 수집하기 어렵습니다. 보통은 과탐을 극대화아고 불량률을 0%로하고 육안 검사로 불량을 검출합니다. 스누아이랩에서는 1차 분류 모델 후 2차 이상 탐지 모델로 육안 검사에 대한 노력을 줄이도록 하고 있습니다.
3. 재학습: 머신러닝 분야는 재학습이 수반됩니다. 재학습을 위해서는 숙련된 머신러닝 기술자가 학습해야합니다. 스누아이랩에서는 일반적인 기술자가 설정된(Coordinated) 환경내에서 재학습을 할 수 있도록 플랫폼을 제공하여 기술 난이도를 낮추었습니다.
[질문]뉴타닉스 사용을 할 경우 효율적이겠지만 기술종속이 발생할것 같은데, 실제 관리자가 빠르게 학습하기 위한 방법이 있을가요
Nutanix의 가장 큰 장점은 '선택의 자유'를 제공한다는 것입니다. 기술 종속을 가장 최소화할 수 있는 솔루션 중 하나입니다. 쉽고 직관적인 운영 관리를 하실 수 있으며, 매달 부트캠프 운영 및 온라인 튜토리얼 세션 또는 유료 기술 교육에 참여하실 수 있습니다.
통합 관리도구인 Prism은 직관적인 UI로 구성되어 있어 손쉽게 관리할 수 있으며, 구축 이후 운영자를 위한 교육을 별도 진행하고 있습니다.
[질문] 뉴타닉스 AHV 위에 다른 가상화 HV가 올라간다면 중첩 가상화 형식으로 올라가는 건가요? Vxrail 이나 일반 뉴타닉스 AHV 처럼 베어메탈 구조에서 실행되는 것과 성능면에서 차이가 발생하나요?
AHV는 VMware ESXi와 같은 베어메탈 베이스로 구성됩니다. 이중으로 HV가 구성되지는 않습니다.
[질문]뉴타닉스에 외장(emc,ibm,dell..) 스토리지 연결 구성하여 사용 가능한가요?
HCI 기술은 외장 스토리지 연결 방식에 단점을 제거 하기 위합니다. iscsi 방식으로 VM으로 연결은 제공하고 있습니다.
Nutanix HCI 기술이 기존 외장 스토리지 기반의 복잡한 가상 인프라를 단순화하는 것이므로 공유 스토리지와의 연결은 지원하지 않습니다. 오히려 반대의 경우로 Nutanix의 스토리지 볼륨을 다른 물리서버 또는 가상 인프라의 스토리지로 활용 가능합니다.
[질문] 배포와 provisoning이 하루라는 건 무슨 의미인가요? 이건 분 혹은 초 단위로 가능해야 하는 것 아닌가요?
컨테이너와 달리 VM은 운영체제와 App, Data를 모두 포함하므로 배포되는 수량에 따라 수 분~수 시간이 소요됩니다. Nutanix는 이러한 VM 기반의 배포 환경에서 자체 기술을 사용하여 빠른 시간에 대량의 VM 배포를 제공합니다.
서비스 업무 배포(Web,WAS,DB 등)를 말씀드리는 내용입니다. 해당 서비스를 배포하기 위해서는 서버, 네트워크, 스토리지 구성이 필요한데, Nutanix 사용하면 신속한 배포를 제공하고 있습니다.
아, 그러니까 단순한 EC2 같은 것의 provision 뿐 아니라, WAS, DB, super pod, pods를 포함한 완결된 전체 환경의 프러비져닝이란 말씀으로 이해하겠습니다.
[질문] 그린플럼이 postgresql 기반의 DB근간인데, 오픈소스 버전보다 추가로 지원하는 기능들이 궁금합니다
Greenplum도 오픈소스, 상용버전 두개가 있습니다. 오픈소스는 Greenplum DB엔진이며, 상용버전은 DB엔진과, 모니터링 툴, kafka/spark 등의 커넥터 들을 지원합니다.
[질 문] 포스트그레SQL과 그린플럼의 차이점은 무었인가요?
Postgresql은 OLTP용 Database이며, 그린플럼은 Postgresql을 병렬로 처리하는 솔루션입니다. 그래서 Greenplum 코어 엔진은 postgresql 를 이용합니다.
[질문] 제조 현장에서 제품 표면 불량 유.무를 Deep Learning 으로 이용중에 있습니다. 저희도 정합성이 높긴 한데 귀사의 정합성은 어느정도이며, 과검은 또 어느정도 되는지 궁금합니다.