솔루션 기술
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이 솔루션은 다음 기술을 사용합니다.
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* AWS SageMaker 노트북 * 은 개발자와 데이터 과학자가 고품질 ML 모델을 효율적으로 제작, 교육 및 배포할 수 있는 머신 러닝 기능을 제공합니다.
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* NetApp BlueXP. * 를 사용하면 AWS, Azure, Google Cloud뿐만 아니라 온프레미스에서 스토리지를 검색, 구축, 운영할 수 있습니다. 데이터 손실, 사이버 위협, 계획되지 않은 운영 중단에 대비한 데이터 보호 기능을 제공하고 데이터 스토리지 및 인프라를 최적화합니다.
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* NetApp Cloud Volumes ONTAP. * 는 AWS, Azure 및 Google Cloud에서 NFS, SMB/CIFS, iSCSI, S3 프로토콜을 지원하는 엔터프라이즈급 스토리지 볼륨을 제공하여 사용자가 클라우드에서 데이터에 액세스하고 관리할 수 있는 유연성을 제공합니다.
BlueXP에서 NetApp Cloud Volumes ONTAP을 생성하여 ML 데이터를 저장합니다.
다음 그림은 솔루션의 기술 구성요소를 보여 줍니다.
사용 사례 요약
NFS 및 S3의 이중 프로토콜 액세스 사용 사례는 머신 러닝 및 데이터 과학 분야입니다. 예를 들어, 데이터 과학자 팀이 AWS SageMaker를 사용하여 머신 러닝 프로젝트에 참여하고 있을 수 있으며 이때 NFS 형식으로 저장된 데이터에 액세스해야 합니다. 하지만 다른 팀 구성원과 협업하거나 S3를 사용하는 다른 애플리케이션과 통합하기 위해 S3 버킷을 통해 데이터에 액세스하고 공유해야 할 수도 있습니다.
이 팀은 NetApp Cloud Volumes ONTAP를 활용하여 데이터를 단일 위치에 저장하고 NFS 및 S3 프로토콜 모두에서 액세스할 수 있습니다. 데이터 과학자는 AWS SageMaker에서 직접 NFS 형식의 데이터에 액세스할 수 있는 반면, 다른 팀원이나 애플리케이션은 S3 버킷을 통해 동일한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
따라서 서로 다른 스토리지 솔루션 간에 추가 소프트웨어 또는 데이터 마이그레이션을 수행할 필요 없이 데이터를 쉽고 효율적으로 액세스 및 공유할 수 있습니다. 또한 팀 구성원 간의 보다 능률적인 워크플로 및 협업을 통해 머신 러닝 모델을 보다 빠르고 효과적으로 개발할 수 있습니다.