Enterprise Container & MLOps Platform
Enterprise Container & MLOps Platform
MLOps SolutionBrickML은 쿠버네티스 기반의 통합 MLOps 플랫폼입니다.
데이터 전처리·실험 추적·모델 관리·서빙을 하나의 워크플로우로 연결합니다.
Our Products
데이터 전처리부터 모델 학습, 실험 추적, 서빙까지 — ML 라이프사이클 전체를 하나의 플랫폼에서 관리합니다.
쿠버네티스 기반 컨테이너 관리 솔루션. 복잡한 클러스터 운영을 단순화하고 개발팀이 서비스에 집중할 수 있도록 합니다.
데이터 준비부터 실험, 모델 관리, 서빙까지 단절 없는 워크플로우로 연결됩니다.
CSV·Parquet 등록 및 자동 통계 분석. 데이터 미리보기 제공.
노드 기반 시각적 전처리. Train/Test Split 자동화.
MLflow 기반 실험 추적. 하이퍼파라미터·메트릭 자동 기록.
모델 레지스트리 및 버전 관리. Stage 관리 및 스키마 정의.
REST API 자동 생성. 스케일·롤백 즉시 적용.
팀·프로젝트별로 완전히 격리된 독립 환경을 제공합니다.
리소스 사용량과 사용자 권한을 세밀하게 제어하세요.
TensorFlow, PyTorch 등 사전 구성된 이미지로 즉시 개발환경을 시작하세요.
설정한 환경을 저장하여 언제든 재사용할 수 있습니다.
데이터 통계와 결측치를 한눈에 확인하고 차트로 시각화하세요.
전처리 과정은 노드 기반 Flow로 관리되고 단계별 이력 추적이 가능합니다.
문제 유형과 목표 컬럼만 지정하면 여러 알고리즘을 자동 탐색합니다.
HPO로 하이퍼파라미터 조합까지 최적화하세요.
모든 실험을 자동으로 기록하고 시각적 차트로 즉시 비교하세요.
최적 모델을 원클릭으로 모델 저장소에 등록합니다.
온프레미스 또는 하이브리드 환경에 직접 구축.
저비용으로 클라우드 서비스를 효율적으로 운영할 수 있습니다.
사용자 단위의 세밀한 권한으로 리소스를 안전하게 관리. 팀·프로젝트별 완전한 격리를 보장합니다.
서빙 트래픽에 따른 Replica 자동 조정. Pause/Resume으로 유휴 리소스를 절약합니다.
모델 업데이트 시 무중단 배포. 이슈 발생 시 이전 버전으로 즉시 롤백합니다.
시스템 전반을 동시다발적으로 관찰. GPU·CPU·Memory·Storage를 실시간으로 추적합니다.
모델 저장소에 등록된 모델을 원클릭 배포합니다.
Public · Internal 엔드포인트가 자동 생성되고 실시간 모니터링이 시작됩니다.
모델 버전 선택 후 DEPLOY 한 번으로 즉시 서비스. Public URL이 자동 할당됩니다.
성능 이슈 발생 시 이전 버전으로 즉시 롤백. 서비스 중단 없이 안전하게 전환합니다.
트래픽에 따라 Replica 조정. 저비용 클라우드 운영으로 효율적 자원 관리가 가능합니다.
X-API-Key 헤더 기반 인증. 브라우저에서 Quick Test로 즉시 API 동작을 확인합니다.
데모 환경 체험, 기술 상담, 제안서 요청까지 — 담당자가 직접 안내해 드립니다.
문의 내용을 남겨주시면 2영업일 이내에
연락드립니다.
