이벤트 스트리밍 분석 (Event streaming analytics)
SAS Event Stream Processing
원하는 환경에서 스트리밍 데이터를 분석하고, AI로 숨겨진 인사이트를 찾고, 실시간으로 스마트한 의사결정을 내리세요.
빠르게 흐르는 비즈니스 데이터에 숨은 위험 신호와 기회를 파악할 수 있습니다.
머신 러닝을 사용하여 최적의 조치를 위한 인사이트 확보
비즈니스 운영과 트랜잭션, 센서 및 IoT 장치에서 스트리밍되는 데이터는 잘 이해했을 때 비로소 가치를 지닙니다. SAS의 이벤트 스트림 처리는 스트리밍 데이터의 품질 및 분석은 물론, 스트리밍 데이터의 연결, 해독, 정제, 이해를 위한 다양한 SAS 및 오픈소스 머신 러닝과 고빈도 분석을 하나의 솔루션에 담고 있습니다. 기업 내 데이터의 이동 속도, 보유한 데이터의 양, 가져오는 데이터 소스의 수에 관계없이, 어떠한 작업이든 직관적인 단일 인터페이스를 통해 제어할 수 있습니다. 비즈니스의 모든 측면에서 패턴을 정의하고 시나리오에 대응할 수 있으므로 민첩성을 유지하고, 문제가 발생하는 즉시 해결할 수 있습니다.
스마트한 빅데이터 운영
빅데이터를 저장하기 전에 필터링, 정규화, 범주화, 집계, 표준화, 정제 작업을 수행하면 데이터 레이크를 정리할 필요가 없습니다. 따라서 많은 인력과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다. 빅데이터가 필터링과 사용 준비를 마칠 수 있도록 사전 구축된 데이터 품질 루틴 및 텍스트 처리 실행이 이동 중인 데이터에 적용됩니다.
데이터 볼륨 증가에 대비하여 경제적인 방식으로 엣지에서 클라우드로 확장
더 빠르고 우수하며 강력해진 스트림 프로세싱은 엣지에서 엔터프라이즈에 이르는 대용량 처리(초당 수백만 건의 이벤트)를 가능하게 하며, 분산된 인메모리 그리드 처리를 위한 범용 하드웨어 환경에서 실행 시 대기 응답 시간을 눈에 띄게 줄여줍니다. 또한 AI 및 머신 러닝 기능이 내장된 고급 분석을 사용하여 비디오, 텍스트, 이미지의 분류 및 식별을 비롯한 정형 및 비정형 데이터 소스를 분석합니다. SAS Event Stream Manager는 SAS Event Stream Processing 스튜디오와 서버 구성 요소들을 통합하여, 서비스 중단 없이 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 SAS Event Stream Processing 프로젝트 및 분석의 배포 과정을 단순화하고 자동화합니다.
주요 기능
머신 러닝과 스트리밍 분석을 통해 엣지에서 인사이트를 발견하고, 클라우드에서 실시간으로 지능적인 결정을 내립니다.
속도를 위한 설계
CUDA 및 TensorRT 지원 플랫폼에서 GPU 가속 지원을 확대하기 위해 새로 통합된 ONNX 런타임을 사용하면 초당 수백만 건의 이벤트를 대량으로 처리하고 대기 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
스트리밍 IoT 소스 수집 및 통합
클라우드나 엣지 온사이트 스트림과 같은 최신 IoT 소스를 활용할 수 있고, 사전 구축된 다양한 종류의 커넥터와 어댑터 제품군을 통해 향후 확장도 가능합니다.
실시간 대응 태세 마련
사용자 정의가 가능한 경고와 알림, 업데이트를 통해 언제든 상황을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 현재 발생했거나 향후 발생이 예상되는 상황에 적절히 대응할 수 있습니다.
유연하고 개방적인 모델링 환경
로우코드 환경의 직관적인 비주얼 인터페이스를 통해 모델을 손쉽게 정의하고, 테스트 및 구체화할 수 있습니다. 아울러 Python 개발 환경(예: Jupyter 노트북)을 비롯해 데이터 사이언티스트에게 친숙한 코딩 환경을 제공합니다.
완벽한 다단계 분석
엣지, 포그 컴퓨팅, 클라우드 환경에 SAS를 임베드하여 각 스트리밍 이벤트 단계에서 데이터를 정제하고 분석합니다. 심층 SAS 모델은 스트림과 엣지 모두에 이식 가능하며, 지원 벡터 데이터 설명, 강력한 주성분 분석, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 스트리밍 회귀 분석 등을 수행하는 다양한 알고리즘을 지원합니다.
프로젝트 배포 및 서버 관리 통합
SAS Event Stream Manager를 사용하면 재사용 가능한 배포 템플릿을 구성 및 관리하고, 클라우드에서 새로운 자동 검색 ESP 서버를 손쉽게 추가할 수 있습니다. 또한 ESP 프로젝트를 로드 및 언로드하고, 리소스를 동적으로 할당하고, 스마트하게 확장 및 축소하는 자동화된 탄력성, 리소스 관리 향상을 위한 모니터링 등이 가능해집니다. ESP 서버가 오프라인이거나 사용할 수 없는 경우에는 ‘재시도’ 기능을 통해 연결을 재개하면 모델이 재배포됩니다.
클라우드 네이티브
Docker, Kubernetes를 비롯한 클라우드 기술과의 원활한 호환으로, 대규모 탄력적인 멀티 테넌트 분산 서비스를 지원합니다. 특허 받은 1+N 방식의 즉각적인 장애 조치(failover), 네이티브 장애 조치, 영구 큐 및 기타 내결함성 기능이 필요 없는 탄력적인 고가용성 이벤트 스트림 프로세싱 구현을 통해 지속적이고 안전하며 안정적으로 이벤트 패턴을 감지할 수 가 있습니다.
인스트림 학습 모델 창
다양한 작업(예: 데이터 스트림 입력 소스, 관심 패턴, 도출된 출력 작업 등의 지정)에 맞는 다양한 창 유형(트레인, 스코어, 계산, 모델 감독자, 모델 리더)을 사용할 수 있습니다.
이미지 및 영상 분석
스트리밍 분석, 비디오 및 이미지 수집을 ONNX 모델 형식을 준수하는 SAS와 타사의 머신 러닝 프레임워크와 결합하여 이미지 전처리, 개체 감지, 분류 등을 포함하는 동영상 및 스틸 이미지 데이터 처리를 수행합니다.
고객 성공 사례
SAS 파트너십으로 더욱 스마트하게 일하는 고객 사례
분석과 IoT를 활용한 공급망 최적화
Georgia-Pacific은 SAS 솔루션을 통해 장비의 효율성을 개선하고, 가동 중지 시간을 줄이며, 배송 물류를 최적화하고, 고객 이탈을 예측하고 있습니다.
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주요 파트너
Wabtec, Intel, SAS
Wabtec, Intel, SAS는 IoT로 연결된 운송을 통해 로(Raw) 데이터를 실시간 비즈니스 인사이트로 변환하여 새로운 차원의 운영 효율성을 실현하기 위해 협력하고 있습니다.
SAS Event Stream Processing에 관한 유용한 자료
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