Solutions
DATA LAKE
AI-Native Serving Platform
소규모 데이터부터 AI 서비스까지,
eney.cloud에서 한 번에 연결되는 데이터레이크
정형데이터, 준정형 데이터, 파일, 이미지를 오브젝트 스토리지에 저장
수집된 자원을 전처리 모듈로 정제하여 RDBMS와 벡터DB에 저장하여
GPU 자원과 RAG 기반 AI 서비스로 지원할 수 있는 기반까지 제공합니다.
정형화된 eney.cloud 이미지 패키지 서빙을 통해 자신의 데이터의 효용성을 검증해보세요.
왜 데이터레이크가 필요한가?
자신이 보유하고 있는 데이터의 인사이트는 고객 자신이 더 잘 알고 있습니다.
핵심은 빠르게 시스템을 구축하여 검증하고 수정하는 것입니다.
eney.cloud 데이터레이크는 흩어진 자원을 하나의 저장소/모델링에 이어 안전한 구조로 묶어내며,
AI서빙플랫폼 기반으로 파일, 부서, 시각화, AI서비스까지 하나의 아키텍처 안에서 운용할 수 있게 해줍니다.
데이터레이크의 목적은 저장이 아니라,
AI가 바로 활용할 수 있는 데이터 기반을 만드는 것입니다.
AI가 바로 활용할 수 있는 데이터 기반을 만드는 것입니다.
eney.cloud 데이터레이크 아키텍처
고객사별 Nextcloud 데이터를 수집해 AI 데이터베이스로 정제하고, 검색·AI 서비스까지 연결하는 흐름입니다.
고객 A의 Nextcloud
고객사 자체 파일 저장소
A 수집 계정으로 WebDAV 접근
A 고객용 수집·전처리 작업
파일 수집, 정제, 임베딩 처리
A 고객용 AI 데이터베이스 (데이터레이크)
PostgreSQL + pgvector
LLM 제공 데이터 구분 모듈 (데이터 필터링/분류)
데이터의 민감도·보안·정책을 분석하여 프론티어 LLM에 제공 가능한 데이터와 아닌 데이터를 구분
내부 전용 데이터 (LLM 미제공)
A 고객의 검색·AI 서비스
데이터 기반 검색 및 RAG 응답
데이터 구분 모듈 주요 기능
데이터 분류/태깅
문서 유형, 주제, 메타데이터 기반 분류
민감정보 탐지
개인정보, 기밀문서, 보안등급 자동 발견
정책 기반 필터링
고객사별 LLM 제공 정책 규칙 적용
제공 가능/불가 판정
LLM 제공 데이터와 내부 전용 데이터로 자동 분류
감사·로그 관리
데이터 제공 이력 및 감사 로그 기록
LLM 제공 가능 데이터 →
프론티어 LLM 서비스
GPT-4, Claude, Gemini 등
고성능 생성형 AI와 연동하여
검색·요약·분석 서비스 제공
고성능 생성형 AI와 연동하여
검색·요약·분석 서비스 제공
소규모 데이터베이스
로그, 챗, IOT 데이터 등 소용량 데이터를 수집하고 빠르게 저장하는 구성
RDBMS
정형 데이터를 관계형 구조로 관리 — 매출, 회원, 재고 등 핵심 업무 데이터
객체DB
문서, 텍스트 데이터, 챗봇/AI서비스 데이터 등을 벡터화하여 저장·검색
GPU 인퍼런스
이미지 인식, 챗봇, 대규모 언어모델 학습·서빙을 위한 GPU 자원 지원
RAG 서비스 결합
축적한 데이터를 벡터 임베딩하여 검색 증강 생성(RAG) 기반 AI 서비스 구현
주요 기능
다양한 데이터 통합 수집
· 정형/비정형 데이터를 하나의 저장소로 통합
· 관리 부담을 줄이는 단일 수집 경로 제공
RDBMS + 벡터DB 이중 구조
· 관계형 데이터와 임베딩 데이터를 함께 저장
· 두 구조를 동시에 조회 가능
GPU 인퍼런스 기반 AI 실행
· 데이터에 바로 AI 모델을 적용
· 추론과 서비스화를 즉시 지원
RAG 기반 실시간 AI 서비스
· 검색 증강 생성 기술 적용
· 데이터 기반 답변형 AI 서비스 구성
소규모부터 대규모까지 유연한 구조
· 데이터 양과 서비스 규모에 맞춰 확장
· 초기 실험부터 실 서비스까지 대응
안정적인 운영 기반
· 안정적인 인프라 위에서 파이프라인 운영
· 지속적인 모니터링과 유지관리 지원
이런 데이터를 통합할 수 있습니다.
정형 데이터
· 거래/주문 DB
· 회원 데이터
· 시스템/사업 지표
· 재고
· 매출 데이터
반정형 데이터
· CSV
· JSON
· 로그 파일
· API 응답 데이터
비정형 데이터
· 문서
· 이미지
· 음성/영상
· 텍스트 코퍼스
· 커뮤니케이션 기록
AI 활용 데이터
· 임베딩 벡터
· 학습용 데이터셋
· 추론 요청/응답 로그
Applied Use Cases
데이터룸
스마트팜 운영관리 데이터
팜장비의 온습도, 광도, 이산화탄소 등 센서 데이터를 실시간으로 수집하여 저장하고, 통합 모니터링 대시보드로 운영 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 구성합니다.
기업용
농장/축산 운영관리 데이터
단위 데이터를 개별 시스템별로 분리해 관리하던 방식에서, 하나의 데이터레이크로 통합하여 조직 전체의 운영 현황을 실시간으로 확인할 수 있도록 구성합니다.
데이터큐브
심리상담 및 상담 데이터
상담사가 남긴 기록과 사용자 응답, 감정 분석 데이터를 벡터DB에 저장하여, 유사 상담 이력 검색과 상담 품질 관리를 지원하는 구조로 구성합니다.
AI서비스
AI 챗봇 결합 데이터
축적된 상담/업무 데이터를 임베딩하여 RAG 기반 AI 챗봇에 결합하고, 사용자 질의에 실시간으로 근거 있는 답변을 제공하는 서비스로 확장합니다.
기대 효과
데이터 분산 문제 해소
여러 시스템에 흩어진 데이터를 하나로 통합
AI 서비스 신속 확장
데이터 기반 AI 서비스를 빠르게 구축
소규모부터 전략적 확장
작은 규모로 시작해 점진적으로 확장 가능
운영 효율 향상
통합 관리로 반복 운영 업무를 줄임
데이터 자산화
축적된 데이터를 재사용 가능한 자산으로 전환
비즈니스에 최적화된 IT 서비스와 솔루션이 필요하신가요?
컨설팅부터 구축, 운영, 보안까지 — 비즈니스 환경과 요구사항에 최적화된 서비스를 제공합니다.
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