CloudML Notebook
(클라우드ML 노트북)

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데이터 분석 모델 구축을 위한 주피터 노트북 (Jupyter Notebook) 환경을 제공하는 서비스

주피터 노트북은 웹브라우저 상에서 Python 코드를 간편하게 편집/실행할 수 있는 통합개발 환경(IDE)입니다. 주피터 노트북은 소스 코드를 줄 단위로 단계적으로
실행할 수 있어 데이터 분석과 시각화의 빠른 결과 확인이 가능하여 Python을 사용한 AI 개발에 용이한 개발도구입니다. 삼성 클라우드 플랫폼 (Samsung Cloud Platform, SCP)의 웹 기반 콘솔을 통해 쉽고 편리하게 설치하여 사용할 수 있습니다.

클라우드ML 노트북 서비스 특징

  • 편리한 데이터 분석

    전문 데이터 분석가와 AI 서비스 개발자에게 익숙한 주피터 노트북 사용 환경을 편리하게 구성할 수 있습니다. 주피터 노트북은 코드 실행 결과를 그래프로 간단하게 시각화하여 확인할 수 있으며, Python 코드와 그 실행 결과, 수식 등을 하나의 노트북 파일로 합쳐 편리한 관리가 가능합니다.

  • 손쉬운 개인 분석 환경 설정

    주피터 노트북 내에서 데이터 분석가에게 필요한 개인 분석 환경을 설정할 수 있습니다. 개인별/프로젝트 별 등록되어 있는 Kernel Image를 선택하여 필요한 개인 분석 환경을 간편하게 구성하거나 분석 환경을 변경하여 재구성할 수 있습니다.

  • 원활한 협업 수행

    클러스터 별 SCP Container Registry 연계를 통해 공동 분석 환경을 즉시 구성하여 협업 개발을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 공동 분석 환경은 필요에 따라 손쉽게 변경/재구성할 수 있습니다.

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클라우드ML 노트북 서비스 구성도

    SCP CloudML
  • CloudML Notebook: 모델 개발 및 학습, 파라미터 튜닝
  • CloudML Studio:워크플로우 개발, 리포트 및 Analytics App 개발
  • CloudML Pipeline: 컴포넌트별 자원 할당, 모델 라이프사이클 관리, 파이프라인 실행
  • CloudML Experiments: 실험 저장 및 관리, Model Registry, Model Verification
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Notebook ↔ Kubernetes Service 활용 ( Kubernetes Service (DNS, VPC, Virtual Server, NAS, Security Group, Cloud Monitoring)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Studio ↔ 연동(Container Image Registry)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Pipeline ↔ 연동(IDP(Identity Provider*))
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → CloudML Experiments ↔ 연동(DevOps Tool* (Nexus, GitHub)
  • Data Scientist → ML 모델 개발/튜닝, 학습, 추론 결과 분석 → Kubernetes Engine ↔ Data Set, 모델 저장/활용(Object Storage*)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Notebook ↔ Kubernetes Service 활용 ( Kubernetes Service (DNS, VPC, Virtual Server, NAS, Security Group, Cloud Monitoring)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Studio ↔ 연동(Container Image Registry)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Pipeline ↔ 연동(IDP(Identity Provider*))
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → CloudML Experiments ↔ 연동(DevOps Tool* (Nexus, GitHub)
  • MLOps Engineer → 자동화된 ML 시스템 구성(ML Pipeline 등) → Kubernetes Engine ↔ Data Set, 모델 저장/활용(Object Storage*)
*추후 제공 예정

클라우드ML 노트북 주요 기능

  • 모델 개발 및 학습 환경 제공

    - 주피터 노트북 기반 모델 개발 환경
    - Notebook Instance 별 Image 선택 기능 제공 (Built-In Image 1종 포함)
    - Pip Install 기능을 통한 Custom Image 제공

  • Use case 별 맞춤화된 노트북 환경 제공

    - 각 모델별 파라미터 튜닝 기능
    - 손쉬운 컴퓨팅 리소스 할당/수정
    - 타 CloudML 상품들과 통합 연계
    - 공유 가능한 링크를 통해 팀원들과 원활한 협업

클라우드ML 노트북 요금 기준

    • 과금
    • 클라우드 ML 노트북이 점유하는 쿠버네티스 엔진의 컨테이너 Pod 사용시간 (vCore/hr)
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