NHN Cloud Foundry는 고객의 데이터를 통합한 후, 머신러닝 모델(추천, 시계열 예측/이상탐지, 정형 데이터 분류/수치예측 등)을 이용하여 효과적인 의사결정을 돕는 서비스입니다. 데이터를 적재하고 시각적 워크플로우로 가공한 뒤, 쿼리/차트/대시보드로 분석하거나 추천 모델을 연결한 앱을 만들어 추천 결과를 서비스에 활용할 수 있습니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 소스 | 분석할 데이터를 저장하는 단위. 스키마를 정의하여 데이터 소스를 만들고 데이터를 적재하며, 이미 만든 데이터 소스는 Ingest API로 데이터 추가/갱신 가능 |
| 파이프라인 | 데이터 소스의 데이터를 노드를 연결한 워크플로우로 가공하여 분석이나 모델 학습에 사용할 데이터셋으로 변환. 배치 스케줄에 따른 자동 실행 지원 |
| 분석 | 데이터를 SQL 쿼리로 조회, 차트로 시각화, 대시보드로 통합 모니터링 |
| 앱 | 추천 모델을 데이터에 연결하여 추천 시스템 앱을 생성/관리. 추천 결과는 콘솔과 API로 확인 가능 |
데이터 소스는 NHN Cloud Foundry에서 분석할 데이터를 저장하는 단위입니다. 스키마를 정의하여 데이터 소스를 생성하면 데이터가 테이블로 적재되고, 이후 파이프라인/분석/앱에서 이 데이터를 사용합니다.
데이터 소스는 콘솔에서 생성하며, 생성할 때 데이터를 함께 업로드할 수 있습니다. 이미 만든 데이터 소스에 데이터를 추가하거나 갱신해야 할 때는 Ingest API를 사용합니다. 데이터 전체를 교체하는 스냅샷 업로드와 기존 데이터를 유지한 채 새 데이터를 추가하는 이벤트 방식을 제공합니다.
주의
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데이터 소스의 데이터를 노드를 연결한 시각적 워크플로우로 가공하여 분석 가능한 데이터셋으로 변환하는 기능입니다. 변환된 데이터셋은 데이터 소스로 등록되어 분석이나 앱의 추천 모델 학습 데이터로 사용할 수 있습니다.
데이터 소스에 저장된 데이터를 조회/시각화/모니터링합니다. 쿼리로 데이터를 확인하고, 차트를 만들어 대시보드에 배치하는 순서로 사용합니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 쿼리 | SQL을 사용한 데이터 소스의 데이터 조회 및 실행 이력 관리 |
| 차트 | 조회한 데이터 시각화 |
| 대시보드 | 여러 차트를 한 화면에 배치하여 통합 모니터링 |
추천 모델을 데이터에 연결하여 추천 시스템 앱을 생성하고 관리하는 기능입니다. 사용할 추천 모델을 선택하고 사용자/아이템/히스토리 데이터 소스를 연결하면 학습과 배포가 자동으로 진행되며, 앱이 활성 상태가 되면 추천 결과를 활용할 수 있습니다.
추천 결과는 콘솔에서 직접 호출해 확인하거나 API로 요청할 수 있습니다. 사용자 반응을 추천 이벤트 API로 수집하면 적재된 이벤트 데이터로 추천 성공률을 분석할 수 있습니다.
NHN Cloud Foundry는 콘솔 외에도 API를 제공합니다. 이미 만든 데이터 소스에 데이터를 추가·갱신하는 Ingest API와, 생성한 앱의 추천 결과를 요청하고 사용자 반응 이벤트를 전송하는 API를 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 API 가이드를 참고합니다.