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ABB - MATLAB을 사용한 인과 AI 모델 운용 사례
인과적인 결함 분석 시스템의 개발을 촉진한 접근 방식
“마이크로서비스 기능은 확장 가능한 마이크로서비스로 구성된 MATLAB 기반 모델의 배포를 가능하게 합니다. 이 기능은 다른 시스템과 프레임워크와의 통합을 간소화하고 원활하게 제공합니다.”
주요 성과
- MATLAB Compiler SDK를 통해 Docker 컨테이너를 사용한 마이크로서비스로 사용자 정의 파이프라인 개발
- RestAPI 통신을 통해 Amazon Web Services의 기존 워크플로와의 데이터 교환 보장
- 수동 변환, 통합, 코드 감사 및 기능 테스트에 소요되는 시간을 크게 단축하여 재코딩의 필요성을 없앤 자동화된 배포 파이프라인
전동화 및 자동화 분야의 글로벌 리더인 ABB는 인과 관계 데이터 기반의 인과 AI 모델을 활용하고 있습니다. 이러한 모델은 고객의 의사결정 과정에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다. 모든 AI 모델은 수동 변환, CI/CD 파이프라인 문제, 엔터프라이즈 수준의 기존 프레임워크와의 통합 복잡성, 데이터 교환 제한 등의 배포 문제에 직면합니다.이러한 과제를 해결하기 위해 ABB 팀은 MATLAB®에서 머신러닝 모델을 컨테이너화된 마이크로서비스로 운용화했고 이를 기존 워크플로에 통합했습니다. 그 결과, 원활한 파이프라인을 통해 인과적 오류 분석 전문가 시스템을 개발할 수 있었습니다.
MATLAB Compiler SDK™는 MATLAB 함수를 다른 애플리케이션에서 쉽게 공유하고 사용할 수 있는 형식으로 패키징했습니다. 이러한 함수는 Docker® 이미지를 생성하는 데 사용되었습니다. 그런 다음 AI 알고리즘을 마이크로서비스로 배포하여 엔드포인트를 제공하고 RESTful 요청을 수락했습니다. MATLAB 마이크로서비스가 Amazon® Elastic Container Service with Fargate에 배포되었고 부하 분산 장치를 사용해 들어오는 요청을 마이크로서비스의 여러 인스턴스에 균등하게 분산하여 원활한 운영을 보장했습니다. 마지막으로, 웹 프레임워크인 Flask를 Amazon Simple Storage Service와 DynamoDB에 연결하여 데이터 저장과 검색을 관리했습니다.
