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개요Streaming Vector DB(SVDB)는 대규모 스트리밍 데이터에서 생성되는 고차원 벡터 정보를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 데이터베이스입니다. 이는 전통적인 정적(Vector DB) 벡터 저장소와 달리, 지속적으로 변화하는 데이터 흐름(streaming data)에 최적화되어 있으며, 실시간 추천, 이상 탐지, 멀티모달 AI 처리 등에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의Streaming Vector DB는 벡터 데이터를 스트림 기반으로 지속 수신하며, 수신 즉시 인덱싱 및 쿼리가 가능한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩을 활용한 AI/ML 파이프라인에서 실시간 분석 및 반응성이 중요한 영역에서 활용됩니다.목표는 벡터 삽입-검색 지연(latency)을 최소화..

개요Anomaly-Kill Switch는 시스템에서 비정상적인 패턴이 탐지되었을 때, 자동으로 기능을 비활성화하거나 제한하여 손해를 최소화하고 회복 시간을 단축하는 보호 전략입니다. 실시간 이상 탐지 기술과 연계되어 비즈니스 운영 중단을 최소화하며, 고가용성·보안·서비스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Anomaly-Kill Switch는 애플리케이션, 인프라, API, 머신러닝 모델 등에서 이상 상황 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 해당 기능이나 경로를 ‘강제 중단(kill)’하여 확산을 방지하는 자동화된 보호 장치입니다.Anomaly Detection: 정상 시나리오에서 벗어난 상태 탐지 (통계, ML 기반)Kill Switch: 조건 만족 시 즉시 실행되는 기능 비활성화 트리거..

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..