멀티모달 학습 환경
lab-vision · 연구원 2명
배정 준비됨
본문으로 건너뛰기 연구실 클라우드를
클라우드를 제공하는 일은
01 02 03 04 프로젝트 대시보드 / 자원과 사용량 연구 클라우드 제공에 필요한
연구실마다 다른 사용 흐름을
실제 콘솔은 운영자가
Kubernetes 클러스터 / 노드와 워크로드 관리자 개요 / 사용량과 서비스 상태 네트워크 토폴로지 / 연결 관계 연구실 클라우드 제공 방식을
Research infrastructure, delivered
연구실 클라우드를
더 쉽게 제공하는 운영 콘솔
Afterglow는 교수, 연구원, 실습팀이 필요한 컴퓨팅 자원과 공유 스토리지, Kubernetes 환경, AI/ML 라이브러리 레이어를 한 곳에서 신청하고 운영하도록 설계된 클라우드 포털입니다.
- Project연구팀별 자원 경계
- Policy역할과 쿼터 제어
- Reuse환경과 데이터 재사용
Delivery map
연구 환경 제공 현황
모든 제어면 정상
- 프로젝트 쿼터✓범위 내
- GPU 정책✓승인
- 네트워크✓격리됨
GPU VM1
vCPU16
메모리64 GB
재사용 레이어pytorch-vision-lab
ready운영의 범위From request to reuse
클라우드를 제공하는 일은
자원 생성보다 넓습니다
연구실에서는 사용자 초대, 프로젝트 쿼터, 이미지와 네트워크, 데이터 공유, GPU 사용량, 실습 클러스터, 감사 로그가 한꺼번에 얽힙니다. Afterglow는 이 흐름을 연구 조직이 이해할 수 있는 콘솔로 묶습니다.
신청
연구원이 필요한 실험 환경을 프로젝트 범위 안에서 요청합니다.
배정
관리자는 VM, 스토리지, 네트워크, 클러스터 자원을 정책에 맞게 제공합니다.
관측
사용량과 상태를 지표, 로그, 토폴로지로 확인합니다.
재사용
라이브러리 레이어와 스냅샷으로 다음 연구자의 환경 준비 시간을 줄입니다.
하나의 프로젝트 안에서사람 · 정책 · 인프라
운영자는 전체 흐름을 읽고, 연구자는 필요한 환경에 바로 접근합니다.
제공 기능Operational surfaces
연구 클라우드 제공에 필요한
표면을 한데 모읍니다
사용자는 실험을 시작하고, 운영자는 경계를 유지하고, 교수자는 팀 단위 자원 흐름을 확인할 수 있어야 합니다.
VM·GPU·vCPU·스토리지 자원 배정
GPU 가속 VM에 필요한 GPU, vCPU, 메모리, 스토리지를 프로젝트 쿼터 안에서 배정해 개별 실험 환경을 바로 준비합니다.
Kubernetes 실습과 실험 환경
K8s 클러스터 노드를 구성한 뒤 수업·연구 프로젝트의 Pod와 워크로드를 배포하고 상태를 콘솔에서 추적합니다.
AI/ML 라이브러리 레이어
반복 설치가 필요한 프레임워크와 데이터 처리 도구를 불변 레이어로 관리해 팀별 환경을 재사용하고 포크합니다.
교수자와 관리자용 운영 제어
프로젝트, 사용자, 역할, 쿼터, 모니터링, 감사 로그를 묶어 연구실 단위 운영 기준을 유지합니다.
워크플로우Choose a context
연구실마다 다른 사용 흐름을
필터처럼 꺼내 봅니다
컴퓨팅, 데이터, 운영 맥락을 전환하며 필요한 자원과 상태를 한 흐름에서 확인합니다.
01
VM · GPU · Network
컴퓨팅 자원 신청
연구원이 필요한 이미지, flavor, 네트워크, 키를 선택해 실험 인스턴스를 준비합니다.
02
Share · Snapshot
공유 데이터 공간
파일 스토리지와 스냅샷으로 팀 데이터와 실험 산출물을 안전하게 이어갑니다.
03
Cluster · Node
클러스터 실습
수업이나 프로젝트별 Kubernetes 클러스터를 만들고 노드 구성을 추적합니다.
04
Metric · Log
관측 가능한 운영
지표 기반 화면을 통해 사용량과 병목을 빠르게 확인합니다.
05
Role · Audit
보안과 감사
권한 경계, 키 분리 암호화, 작업 로그로 멀티테넌트 위험을 줄입니다.
제공 방식Four steps
제공 방식은 네 단계로 정리됩니다
연구 목적에 맞는 프로젝트를 만든다
사용자와 역할, 자원 경계를 먼저 정합니다.
컴퓨팅과 데이터 자원을 배정한다
정해진 쿼터 안에서 필요한 환경을 제공합니다.
실험 환경을 실행하고 관측한다
상태와 사용량, 연결 관계를 한 흐름에서 봅니다.
레이어와 스냅샷으로 다시 쓴다
검증한 환경과 데이터를 다음 연구에 이어줍니다.
제품 화면Operational proof
실제 콘솔은 운영자가
빠르게 읽을 수 있어야 합니다
대시보드, 관리자, 클러스터, 네트워크 화면은 자원 상태와 연결 관계를 같은 운영 문법으로 보여줍니다.
사용자Built for the lab
“실험 환경을 만드는 시간이 줄어들면, 연구자는 다시 질문에 집중할 수 있습니다”
- 연구실
- 교수자
- 연구원
- 실습팀
- 연구 조직
Shared context같은 프로젝트를
서로 다른 역할로
서로 다른 역할로
사용자는 환경을 쓰고, 교수자는 흐름을 보고, 운영자는 경계를 지킵니다.
Console ready
연구실 클라우드 제공 방식을
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