DAISY의 모델 품질 모니터링 화면 예시. 성능이 떨어지면 자동으로 알람을 전송하며, 미리 설정된 트리거 조건에 따라 자동으로 재학습을 수행할 수 있다(제공=아하랩스)
산업 AI 혁신 기업 아하랩스가 AI 개발과 운영 전 과정을 연결한 노코드 AIOps(AI for IT Operations) 플랫폼 ‘데이지(DAISY)’를 정식 출시했다고 17일 밝혔다.
AIOps는 데이터 처리와 모델 운영의 모든 단계를 자동화해 스스로 학습·관리·개선하도록 만드는 기술로, 기존 MLOps보다 더 넓은 개념의 AI 운영 체계를 의미한다. AIOps 플랫폼의 선구자로 꼽히는 아하랩스는 이번 출시를 통해 ‘AI를 만드는 시대’에서 ‘AI를 운영하는 시대’로의 전환을 본격적으로 이끌겠다는 포부다.
DAISY는 복잡한 코딩이나 전문 지식 없이도 누구나 AI를 만들고 운영할 수 있는 협업형 자동화 플랫폼이다. 특히 중소기업도 부담 없이 도입할 수 있는 SaaS(Software as a Service)형 구조로, 별도 서버나 인프라 구축 없이 웹 환경에서 즉시 사용할 수 있다.
핵심은 DAISY가 단순한 모델 제작 도구가 아니라 실제 운영을 책임지는 플랫폼이라는 점이다. 데이터나 모델의 품질이 변하면 이를 즉시 감지하고, 성능이 떨어지면 자동 재학습을 실행해 모델을 최신 상태로 유지한다. 이를 통해 운영의 신뢰성과 지속성을 극대화한다.
현장의 검사 이미지나 센서 시계열 데이터를 API Key 연동만으로 자동 수집하며, 데이터품질지표(DQI)와 탐색적데이터분석(EDA) 등 여러 데이터 분석 도구를 통해 실제 데이터의 품질 관리를 빠르게 수행할 수 있다. 또 소량의 라벨만으로 나머지 데이터를 자동 라벨링하는 오토라벨링 기능을 지원해 데이터 준비 속도를 획기적으로 높였다.
노코드 기반의 모델 파이프라인 개발 기능도 제공한다. 사용자는 코딩 없이 클릭만으로 여러 AI 모델을 연결한 복합 모델을 만들 수 있다. 예를 들어 이상탐지 모델로 제품의 불량 유무를 판별하고, 그 결과를 분류 모델에 연결해 불량 유형을 세분화하는 고도화된 AI 모델 파이프라인을 직접 구축할 수 있다. 실시간 이상 감지, 불량 검사 및 과검 리뷰 자동화, 설비 예지보전 같은 응용도 추가 솔루션 없이 DAISY에서 바로 구현 가능하다.
함상화 아하랩스 대표는 “이번 DAISY 출시로 자사의 데이터 통합관리 플랫폼 Data CAMP와 연결되는 산업 지능화 생태계를 구축했다”며 “이를 기반으로 AI 팩토리를 실현하는 글로벌 표준 AIOps 플랫폼으로 도약할 것”이라고 밝혔다.
uapple
기자
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