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제품 개요
IRIS Discovery Service는 분석 미들웨어(Analysis Middleware)를 제공하는 서비스로서 여러 데이터 소스에 있는 데이터를 사용자가 동일한 명령어로 검색 및 분석을 할 수 있는 인프라 환경을 제공합니다.
아이리스 디스커버리 서비스는 아이리스 내에서 명령어 레벨로, '인공지능을 적용하는 방법'을 제시합니다.
IRIS Discovery Service Architecture
RESTful API를 통한 데이터 연동 인터페이스 제공
- RESTful API를 통해 다양한 사용자 애플리케이션 개발이 용이
- RESTful API기반의 분석도구를 통해 분석가가 직접 데이터에 접근하여 검색 및 분석 가능
주요기능 및 특징
- IRIS의 Discovery 서비스 레이어에서는, 빅데이터 상에서 인공지능 적용이 가능하도록 각종 머신러닝/인공지능 명령어를 제공합니다.
| DSL Language | Distributed System | RESTful API |
|---|---|---|
| Linux에서 지원하는 「 | 」를 분산환경에서 그대로 사용 할 수 있는 DSL(Domain Specific Language)지원 | - Transformation을 통해 작업 (DAG: Directed Acyclic Graph) 구성 - Action을 통해 작업을 실제로 실행하여 RDD를 만들고 결과를 반환 |
- IRIS UI 화면에서 검색 쿼리 가능 - Data Discovery Service의 API를 통해 결과값 출력 |
기계학습/인공지능 관련 명령어
- IRIS에서 제공하는 머신러닝/인공지능 명령어들이 상당수 있습니다.
- anomalies - 이상치를 추출하는 명령어
- fit - 데이터에 맞게 모델을 생성하는 작업(fitting)
- fit_predix - 데이터로 피팅해서 생성한 데이터를 가지고, 새로운 값을 예측하는 모듈
- kmeans - K-Means 클러스터링 명령어
- Random Forest - 랜덤 포레스트 알고리듬 구동 명령어
- Linear Regression - 선형 회귀 알고리듬 구동 명령어
- outlier - 아웃라이어 이상치 찾아내는 알고리듬
- predict - 트레이닝 데이터를 이용해서 예측/추론하는 명령어
public/iris_discovery_service.txt · Last modified: 2020/12/30 11:06 by jhnam
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