ALTERYX PROMOTE

“데이터 사이언스 모델 생성 시스템”

디플로이
관리
모니터링

예측 모델을 구축하는 것을 어려운 일입니다. 또한 그 모델을 디플로이 하는 것도 마찬가지 입니다. 예측 모델의 배치 단계에 있어 오류 발생이 높고, 노동 집약적이며, 여러 단계를 거쳐야 합니다. 또한 구축에 있어 수개월의 기간과 수 억원의 자금이 소요됩니다.

Alteryx Promote는 예측 모델 구축, 배치 및 관리 그리고 의사결정 API를 제공하는 엔드 투 엔드 데이터 사이언스 시스템 입니다. 이를 통해 데이터 과학자 및 분석 팀은 커스텀 배포 코드를 작성하지 않고도 예측 모델 생산에 보다 빠르고 안정적으로 구축, 관리 및 배포 할 수 있습니다.

배포

예측 모델을 운영환경에 구축

Alteryx Promote는 기술 역량에 관계없이 몇 번의 클릭으로 예측 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다.

  • 관련된 모든 데이터 접근

    R 및 Python 모델을 제공으로 코드를 작성하지 않고 표준 REST API를 통해 즉시 액세스 할 수 있으며 Alteryx Designer의 코드 프리 환경을 활용하여 모델을 구축하고 배포 할 수 있습니다.

  • 쉽게 모델을 응용 어플리케이션에 임베디드

    운영 어플리케이션에 자동 생성된 코드를 개발자에게 보내 쉽게 모델을 임베디드 할 수 있습니다. REST API를 요청할 수 있는 모든 어플리케이션에 예측 모델을 임베디드 할 수 있습니다.

  • 실시간 또는 배치

    대기 시간이 짧은 어플리케이션에서는 실시간 예측을 실행하며, 대량의 오프라인 스코어링을 위한 배치 모드로도 사용할 수 있습니다.

관리

개발에서 프로덕션까지 모델 관리

Alteryx Promote는 프로덕션에 투입된 모델에 대해 모델 평가와 테스트를 사용자에게 보장하며 이는 비즈니스상에 최고의 성능과 영합을 제공합니다.

  • 모델 버전닝

    버전 관리 및 추적을 통해 최신 모델로 작업함으로써 조직 차원의 공동 작업이 용이하도록 합니다. 핫 스위치 또는 롤 백을 사용하여 클릭 한번으로 이전 버전에 새 모델 적용이 가능합니다.

  • 단위 테스팅

    배포하기 전에 자동 단위 테스트를 통해 소스 코드가 올바르게 작동하는지 확인하며 운영 어플리케이션에서 실행되는 기존 모델에 영향을 주지 않고 새로운 모델의 단위 테스트합니다.

모니터링

모델 효과에 대한 이해

Alteryx Promote는 사용자가 모델의 효과를 보장하기 위해 프로덕션 기반 모델의 성능과 상태를 모니터링 할 수 있도록 합니다.

  • 모델 성능

    운영 환경에서 실행 중인 모델의 트래픽에 액세스하고 통계를 요약합니다. 모델 오류를 신속하고 정확하게 찾아내고 해결합니다.

  • 입력/출력 감사

    시간 경과에 따른 모델 입력 및 예측을 추적 및 비교합니다. 개별 모델 입력 및 출력을 검사하여 감사가 용이한지 확인합니다.

  • 시스템 상태 오버뷰

    모델 및 서버의 안정성을 실시간으로 모니터링합니다. Alteryx Promote는 중앙집중화된 뷰로 시스템과 모델이 다양성을 확인합니다.