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SBP (LG CNS)

Lakehouse 기반의 대규모 데이터 처리, AI 모델 학습/배포를 지원하는 고성능 빅데이터 통합 플랫폼
LG CNS의 Reference Architecture 기반 설계
데이터·AI 기술력을 기반으로 한 Reference Architecture 데이터 플랫폼으로
데이터 수집부터 분석·활용까지 전 과정을 통합 지원합니다.
온프레미스·프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 다양한 환경을 지원하여
데이터 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.
Workspace로 개인 맞춤형 데이터 분석·AI 개발 환경
SBP Workspace는 데이터 처리와 AI 모델 개발을 위한
개인별 독립 실행 환경을 제공하는 고성능 작업 공간입니다.
Slurm 기반 컨테이너와 JupyterLab을 통해 다양한 언어로 개발할 수 있으며
GPU 자원과 Spark 연동을 지원해 대규모 데이터 처리와
복잡한 모델 학습도 수행할 수 있습니다.
Lakehouse 기반으로 레이크와 웨어하우스의 장점을 하나로
Lakehouse는 데이터 레이크의 대용량 저장과 웨어하우스의 정교한 처리 성능을
결합해 데이터를 통합 관리하며 실시간 분석과 AI 학습을 지원합니다.
또한 Delta Lake 기반으로 데이터 무결성과 Time Travel 기능을 제공하며,
스키마 강제 적용으로 구조 변경에도 안정적으로 대응할 수 있습니다.
데이터 기반 AI 및 RAG 기반 LLM 환경 제공
내장된 Vector DB로 벡터 유사도 검색을 지원해 대규모 데이터 분석과
AI·ML 학습을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
RAG 기반 LLM 환경을 제공하여 검색 기반의 정확한 응답 생성이 가능하며
Workspace를 통해 복잡한 AI 모델도 빠르게 학습·개발·배포 가능할 수 있습니다.
In-Memory Spark 기반의 고성능 데이터 처리
In-Memory Spark 엔진으로 대규모 정형·비정형 데이터를 빠르게 처리하며
Hive·Greenplum 등 SQL 분산 처리도 지원합니다.
또한 Kafka·Spark Streaming으로 실시간 데이터 처리와 분석이 가능하며
Airflow 기반 스케줄링으로 복잡한 데이터 파이프라인을 손쉽게 운영할 수 있습니다.
데이터 처리·AI 환경·보안·거버넌스를 모두 갖춘
엔터프라이즈 데이터 플랫폼

Reference Architecture 기반

  • LG CNS의 데이터·AI 기술력으로 설계된 표준 구조
  • 온프레미스·클라우드 모두 지원하는 유연한 인프라

Lakehouse 기반 아키텍처

  • Spark·Presto·Hive 등 다양한 엔진과 통합 운영
  • ACID 및 스키마 관리로 안정적 데이터 처리 보장

확장 가능한 인프라

  • 클러스터 기반 분산 처리 및 대규모 저장 지원
  • 온프레미스·클라우드 환경에서 유연하게 확장 가능

강력한 데이터 처리 성능

  • In-Memory Spark로 대용량 데이터 고속 처리
  • Kafka·Streaming 기반 실시간 분석 처리 지원

완벽한 거버넌스 및 보안

  • Ranger 기반 정밀 권한 및 접근 제어
  • Knox·Ambari 기반 네트워크 보안·모니터링 제공

데이터 기반 AI 환경 제공

  • Vector DB 기반 벡터 검색 및 RAG 기반 LLM 지원
  • Workspace로 데이터 분석·AI 모델 개발 제공
SBP 차별점

Lakehouse 아키텍처 기반

대규모 데이터 저장·처리를
통합 구조로 일관되게 지원

AI 친화적 데이터 환경 제공

Vector DB와 RAG 기반 LLM
실행에 필요한 데이터 흐름 지원

SBP Workspace 지원

JupyterLab 기반 개발 환경으로
분석·모델링 작업 효율화

고성능 병렬 처리 엔진

Spark 기반으로
대용량 데이터 고속 처리

담당자 문의
정은선부장

전화기 아이콘02-3473-6973 (2)

이메일 아이콘esjung@edsk.co.kr