ㅁ 지능형 캐싱 ㅇ 정의: 자주 사용되는 데이터나 연산 결과를 메모리나 고속 저장소에 저장하여 재사용함으로써 시스템 응답 속도를 향상시키는 기술. 데이터 접근 패턴과 사용 빈도를 분석하여 캐싱 전략을 자동으로 최적화함. ㅇ 특징: – 데이터 접근 패턴 기반 자동 캐싱 정책 적용 – 메모리, SSD, 분산 캐시 서버 등 다양한 저장 매체 활용 – 최신 데이터와의
ㅁ AIOps ㅇ 정의: AI와 머신러닝 기술을 활용하여 IT 운영 데이터(로그, 메트릭, 이벤트 등)를 분석하고, 장애 예측, 근본 원인 분석, 자동 대응 등을 수행하는 지능형 IT 운영 방식. ㅇ 특징: – 대규모 데이터 실시간 분석 가능 – 이상 탐지, 예측 분석, 자동화된 문제 해결 지원 – 기존 모니터링 도구와 연계 가능 ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ AIOps ㅇ 정의: 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 IT 운영 데이터를 실시간 분석하고, 문제를 자동으로 감지·분석·대응하는 운영 방식. ㅇ 특징: – 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 통합 분석 – 이상 징후 조기 탐지 및 근본 원인 분석(RCA) – 반복 작업 자동화 및 운영 효율성 향상 – 예측 분석을 통한 사전 대응 가능 ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ AIOps ㅇ 정의: 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용하여 IT 운영 데이터를 분석하고, 문제를 사전에 감지·예측하며, 자동화된 대응을 수행하는 운영 방식. ㅇ 특징: – 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간 분석 – 이상 징후 감지 및 원인 분석 자동화 – 운영 자동화 및 효율성 극대화 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 IT 인프라 운영 환경 – 복잡한 이벤트와 경고가
ㅁ AIOps ㅇ 정의: – AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)는 머신러닝과 빅데이터 분석을 활용하여 IT 운영 데이터를 자동으로 분석하고, 문제를 사전에 예측하거나 해결하는 기술. ㅇ 특징: – 로그, 메트릭, 이벤트 등 다양한 운영 데이터를 수집·분석. – 이상 탐지, 자동화된 대응, 근본 원인 분석(RCA) 등을 포함. – 실시간 분석 및 대규모 데이터 처리 가능. ㅇ 적합한
ㅁ 지속학습/재학습 1. Replay Buffer ㅇ 정의: 과거 학습 데이터 일부를 저장해 두었다가 새로운 데이터와 함께 재학습 시 사용하는 메모리 저장소. 주로 강화학습과 지속학습에서 데이터 분포 변화에 따른 망각(catastrophic forgetting) 문제를 완화하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 일정 크기의 버퍼를 유지하며 오래된 데이터는 삭제하고 새로운 데이터를 추가함. – 무작위 샘플링을 통해 학습 데이터 다양성을 확보.
ㅁ 지속학습/재학습 ㅇ 정의: 기존에 학습한 지식을 유지하면서 새로운 데이터를 학습하는 기술. 주로 모델이 새로운 태스크를 학습할 때 과거 지식을 잃어버리는 문제(Catastrophic Forgetting)를 방지하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 새로운 데이터 유입 시 전체 모델을 재학습하지 않고 점진적으로 업데이트 가능 – 메모리 리소스 절약 및 학습 시간 단축 – Catastrophic Forgetting 방지를 위해 가중치 고정,
ㅁ 지속학습/재학습 ㅇ 정의: 기존 학습된 모델에 새로운 데이터가 주기적으로 추가될 때, 전체 데이터를 처음부터 다시 학습하지 않고 이전 학습 결과를 유지하면서 새로운 데이터에 대한 학습을 점진적으로 수행하는 기법. ㅇ 특징: – 데이터가 순차적으로 유입되는 환경에서 효율적. – 전체 데이터 재학습 대비 연산 자원과 시간이 절약됨. – Catastrophic Forgetting(기존 지식 상실) 문제를 방지하기 위한 메커니즘
ㅁ 지속학습/재학습 ㅇ 정의: 지속학습(Continual Learning)은 모델이 새로운 데이터나 태스크를 순차적으로 학습하면서 이전에 학습한 지식을 유지하고 확장하는 기법을 말한다. 기존 학습 내용을 완전히 잊지 않으면서도 새로운 정보를 반영하는 것이 핵심이다. ㅇ 특징: – Catastrophic Forgetting(재앙적 망각) 문제를 최소화해야 함 – 데이터가 시간에 따라 점진적으로 변화하는 환경에서 유용 – 메모리 제약, 연산 자원 제약 내에서 효율적으로
ㅁ 연합학습 ㅇ 정의: 여러 클라이언트(모바일, IoT 등)가 로컬 데이터를 외부로 공유하지 않고, 각자 모델을 학습한 후 모델 파라미터만 중앙 서버로 전송하여 집계하는 분산형 머신러닝 방식. ㅇ 특징: 데이터 프라이버시 보호, 네트워크 대역폭 절감, 모델 성능 향상을 위해 다수의 이질적인 데이터 소스 활용 가능. ㅇ 적합한 경우: 개인정보가 민감하여 중앙집중형 학습이 불가능한 환경(의료, 금융), 네트워크