HelpNow MLOps on AWS로
설정부터 배포까지, 간단한 워크플로우로 AI 개발 전 과정을 자동화하세요
HelpNow MLOps on AWS는 복잡한 AWS 기반 AI 개발을 한 번에 해결할 수 있도록 설계된 실전형 MLOps 솔루션입니다. AWS SageMaker와 바로 연결되어 모델 개발과 배포를 빠르게 시작할 수 있으며 AWS 설정과 사용자 권한, 리소스, 비용 관리까지 포털 하나로 통합 지원합니다. 직접 ML 포털을 구축하는 것보다 최대 40%까지 기간과 비용을 절감할 수 있고, 모델 학습, 배포, 모니터링, 재학습까지 전 과정을 자동화된 워크플로우로 운영할 수 있습니다. 또한 프로젝트별 리소스 사용량과 비용을 실시간으로 예측해 과사용을 방지하며, AI 개발의 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.
HelpNow MLOps on AWS가 AI 개발의 새로운 표준을 만듭니다
즉시 가능한 AI 개발 환경
AWS SageMaker와의 연동을 통해 별도 환경 구축 없이 모델 개발과 배포를 즉시 실행
운영 효율을 높이는 통합 포털
AWS 설정부터 권한, 리소스, 비용까지 복잡한 요소들을 하나의 포털에서 통합 관리
구축 비용/기간 최대 40% 절감
직접 포털 개발 방식 대비 도입 기간과 비용을 최대 40%까지 절감 가능
안정적이고 확장 가능한 운영 구조
모델 모니터링, 재학습 자동화, 리소스·비용 실시간 예측을 통해 AI 서비스 운영의 안정성과 확장성 확보
많은 조직이 AI 개발을 앞두고 다음과 같은 고민을 안고 있습니다
초기 셋업 비용과
구축 기간 부담
미흡한 협업 체계에
따른 소통의 오류
모델 성능 저하에
대한 대응 한계
경험 부족으로 인한
운영 안정성 우려
새로운 AI 개발 환경이 필요했던 조직들,
HelpNow MLOps on AWS로 해답을 찾았습니다
금융 기업 A사
분석 생산성
30% 향상
“데이터 수집이 빨라져 필요한 정보를 제때 확보했고 모델 개발 속도도 눈에 띄게 개선됐어요”
금융 기업 B사
인프라 비용
20% 감소
“실시간 비용 모니터링으로 불필요한 자원 사용을 줄이고 맞춤형 인프라를 구축할 수 있었어요”
통신 기업 C사
ML 분석 환경
1개월 내 구축
“사례도 데이터도 없었는데, 단 한 달 만에 예측 모델과 환경을 효율적으로 구축했어요”
대규모 데이터의 수집 및 저장,
AI/ML 분석을 위해 탄력적인 자원 운영과 분석 환경을 제공합니다
필요한 데이터를 손쉽게 탐색할 수 있습니다
- ML 분석에 필요한 데이터를 탐색하는 EDA(Exploratory Data Analysis) 기능 제공
- 쿼리 제목, SQL 문, 저장 일시 등 주요 정보 저장
- 기존 작업한 쿼리를 저장해 재사용 가능
- 쿼리 실행 결과를 바로 조회하여 데이터에 대한 상세 이해 가능
모델 개발을 위한 프로젝트를 직접 생성하고 관리할 수 있습니다
- Data Scientist가 프로젝트를 직접 생성
- 참여자별 데이터 접근 권한 설정 가능
- 데이터 탐색, Notebook 사용, ML 분석 등 프로젝트 유형 선택 가능
- 직접 생성한 프로젝트와 참여 중인 프로젝트 목록 조회
- 목록에서 Notebook으로 바로 연결되어 추가 작업 가능
ML 파이프라인을 직관적으로 조회하고 관리할 수 있습니다
- 훈련, 추론, 모니터링 등 수행 목적별 ML 파이프라인 리스트 확인 가능
- 운영 환경 또는 개발 환경 등 실행 조건에 따른 조회 필터 제공
- 다양한 실험 결과 비교를 통해 모델 정확도 등 성능 평가 가능
- ML 파이프라인 상세 확인 및 배포까지 일괄 지원
ML 모델을 유연하게 배포할 수 있습니다
- 배치 또는 실시간으로 ML 모델 배포 가능
- 리소스 선택, Auto Scaling 설정, Data Capture, Shadow Test 등 실시간 배포를 위한 다양한 옵션 지원
- Endpoint 설정 변경을 통해 인스턴스 타입 및 개수 조정 가능
모델 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다
- 모델 사용 현황 및 운영 상태 실시간 조회
- ML Job 수행 중인 건수 및 배포 완료 건수, 실패 건수 등 주요 지표 확인 가능