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ApacheBeam 2

TFX (TensorFlow Extended)

개요TFX(TensorFlow Extended)는 TensorFlow 기반의 엔드투엔드 머신러닝(ML) 파이프라인 플랫폼으로, 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 자동화하고 관리합니다. 대규모 프로덕션 환경에서 안정적이고 반복 가능한 ML 운영(MLOps)을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의TensorFlow 기반의 프로덕션 ML 파이프라인 플랫폼구글 개발목적데이터 처리, 학습, 검증, 배포까지 자동화엔드투엔드 지원필요성ML 모델의 프로덕션 운영 효율성 확보MLOps 핵심 구성요소산업 현장에서 재현성과 확장성을 보장하는 플랫폼입니다.2. 특징특징설명비교엔드투엔드 지원데이터 준비~모델 배포까지 지원Airflow, Kubeflow 등과 통합 가능표준화재현성과 일관된 파..

Topic 2025.10.19

Apache Beam

개요Apache Beam은 배치와 스트리밍 처리를 모두 지원하는 통합 데이터 처리 모델을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다. 다양한 실행 엔진(Spark, Flink, Dataflow 등)에서 동일한 파이프라인을 실행할 수 있는 추상화 계층을 제공하여, 데이터 처리 워크플로우의 이식성과 유연성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의배치와 스트리밍을 지원하는 데이터 파이프라인 추상화 프레임워크Apache Software Foundation 프로젝트목적실행 엔진에 종속되지 않는 데이터 처리 파이프라인 제공멀티 엔진 지원필요성다양한 분산 엔진 환경에서 동일한 코드 실행 가능클라우드/온프레미스 환경 최적화데이터 처리 파이프라인의 표준화 모델입니다.2. 특징특징설명비교실행 엔진 독립성Spark..

Topic 2025.10.17
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