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제품소개

하이퍼레저(Hyperledger)는 리눅스 재단(Linux Foundation)에서 주관하는 오픈 소스 프로젝트로, 다양한 산업 분야에서 사용할 수 있는
분산 원장 기술(Distributed Ledger Technology, DLT)을 개발하고 유지 관리하는 것을 목표로 합니다. 하이퍼레저는 블록체인 기술을 기업 환경에 맞게 최적화한
프레임워크와 도구들을 제공하여, 기존의 퍼블릭 블록체인과는 다른 프라이빗 블록체인 혹은 컨소시엄 블록체인 구현에 적합한 솔루션을 제공합니다.

Hyperledger Fabric은 엔터프라이즈급 블록체인 네트워크를 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 스마트 계약과 모듈식 아키텍처를 통해 확장성과 유연성을 제공하며,
비즈니스 요구에 맞춘 맞춤형 블록체인 환경을 지원합니다. 우리의 솔루션은 데이터 무결성을 보장하고, 모든 거래 기록을 안전하게 관리하여 비즈니스의 투명성과 신뢰성을 극대화합니다.

  • 01
    프라이빗 블록체인 네트워크로
    데이터 보안 강화
  • 02
    스마트 계약을 통한 자동화된
    비즈니스 프로세스 관리
  • 03
    네트워크 참여자 간의
    트랜잭션 투명성 및
    추적 가능성 보장
  • 04
    비즈니스 요구에 맞는
    확장성 및 유연성

Open Source (CI/CD)

(CI/CD)Continuous Integration Continuous Deployment/Delivery 로
더 빠르고, 더 안정적인 배포를 제공합니다.

CI (지속적 통합, Continuous Integration)

CI는 여러 개발자들이 작성한 코드를 신속하게 통합하고 이를 통해 작은 단위로 자주 코드 변경을 하고,
자동화된 테스트를 거쳐 문제를 빠르게 발견하고 해결할 수 있습니다.또한 코드가 정상적으로 작동하는지 검증하여 개발 속도를 높이고 품질을 유지합니다.

Continuous Delivery (지속적 전달)

CI 이후, 코드를 배포할 준비가 된 상태까지 자동화합니다. 배포는 여전히 수동으로 진행되지만,
준비된 코드는 항상 배포 가능한 상태로 유지됩니다.
릴리즈 준비가 더 빠르고 신뢰성 있는 상태를 유지할 수 있습니다.

Continuous Deployment (지속적 배포)

CI 이후, 검증을 거친 코드를 자동으로 배포까지 합니다.
사람의 개입 없이 새로운 기능과 수정 사항이 자동으로 프로덕션 환경에 적용됩니다.
최신 변경 사항이 빠르게 릴리즈되어 사용자가 즉시 새로운 기능을 사용할 수 있습니다.

Open Source (CI/CD)

  • 자동화된 배포
    수작업 없이 배포를 자동화하여 효율성을 극대화합니다.
  • 빠른 피드백
    실시간으로 코드 품질을 확인하고, 즉시 개선 사항을 반영할 수 있습니다.
  • 안정성 보장
    문제를 조기에 발견하여 배포의 안정성을 강화합니다.
  • 시간 절약
    빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화하여 개발자의 시간을 절약합니다.
  • 높은 확장성
    클라우드 및 온프레미스 환경 모두에서 유연한 확장성을 제공합니다.

구현 사례

H사

소스 관리 시스템 전환 - SVN에서 GitLab으로 전환하여, 체계적인 브랜치 및 머지 전략을 통해 협업 효율성을 크게 향상했습니다.

자동화 시스템 통합 - Teams와 Metamost 연동으로 알림 시스템을 자동화하여 실시간으로 작업 상황을 공유하고 대응할 수 있게 했습니다.

배포 속도 85% 개선 - 최적화된 파이프라인 설계를 통해
배포 시간을 85% 단축했습니다.

운영 비용 절감 - 수동 작업을 줄이고 인적 오류를 최소화하여
운영 비용을 절감했습니다.

코드 보안 검사 자동화 - 자동화된 보안 검사로 코드 품질과
보안성을 향상했습니다.

배포 주기 개선 - 정기 배포에서 상시 배포로 전환하여
빠르고 유연한 업데이트가 가능해졌습니다.

사용 도구: GitLab, Jenkins, Nexus, Jira

K사

Jenkins 파이프라인 구축 - 수동 작업을 줄이고 인적 오류를 감소시켜 운영 비용을 절감했습니다.

자동 배포 전환 - 기존 수동 배포에서 자동 배포로 전환하여 배포 속도를 단축하고,
일관성을 확보했습니다.

배포 신뢰성 강화 - Jenkins 파이프라인을 통해 배포 과정의 신뢰성과 일관성을 강화했습니다.

사용 도구: AKS, ACR, ArgoCD, Jenkins, GitLab

K사 (다른 사례)

Kubernetes 및 Jenkins 파이프라인 구축 - 자동화를 통해 운영 효율성을 높이고 비용을 절감했습니다.

코드 품질 및 안정성 보장 - CI/CD 파이프라인을 활용하여 지속적인 테스트와 검증을 통해
코드 품질과 시스템 안정성을 유지했습니다.

자동 배포 전환 - 수동 배포에서 자동 배포로 전환하여 배포 속도를 향상시키고, 배포 시간을 단축했습니다.

일관된 배포 환경 구축 - Kubernetes 및 Jenkins를 통해 일관된 배포 환경을 조성하여 안정적인
서비스 제공을 가능하게 했습니다.

사용 도구: GitLab, Jenkins, Tomcat, Jira

Open Source ( AI / LLM )

빠르게 발전하는 인공지능(AI) 기술의 중심에 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.
LLM은 방대한 데이터를 바탕으로 자연어 처리, 자동화된 문서 생성, 사용자 맞춤형 서비스 등 폭넓은 분야에 적용 가능하며,
기업의 효율성을 극대화하고 비즈니스 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있습니다.

LLM은 복잡하고 방대한 데이터를 효과적으로 처리하여 중요한 의미와 패턴을 도출해내며, 이를 통해 다양한 분야에서 비즈니스 인사이트를 확보하고 혁신적인 서비스를 제공합니다.
또한, 고객과의 상호작용을 자연스럽고 지능적으로 처리하여 맞춤형 서비스와 개인화된 경험을 제공함으로써 AI 비서, 챗봇, 고객 지원 등에서 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.

LLM 구축 과정 (LLM Development Process)

  • 데이터 수집
    우리는 LLM의 성능을 극대화하기 위해
    기업의 특성과 산업에 맞는 고품질의
    데이터를 수집하고, 이를 체계적으로
    전처리하여 모델 학습을 위한 토대를 마련합니다.
  • 모델 아키텍처
    최신 AI 기술을 바탕으로 기업의 목표에 맞는
    모델 아키텍처를 설계합니다. 이를 통해
    데이터의 특성에 최적화된 학습 모델을
    구축하여 최상의 결과를 도출합니다.
  • 모델 학습
    고성능 컴퓨팅 인프라를 활용해 모델을
    학습시키고, 결과를 기반으로 지속적인
    튜닝을 진행합니다. 최적의 성능을 위해
    파라미터 조정, 테스트, 재학습 과정을
    반복하여 완성도를 높입니다.

Open Source ( AI / LLM )

LLM을 안정적으로 배포하고, 운영 중 발생하는 이슈에 대한 실시간 대응과 성능 최적화를 위한 지속적인 관리 서비스를 제공합니다.
AI 모델의 성공적인 운영을 위해 고객 맞춤형 관리 솔루션도 함께 제공합니다.

ㆍ기술 스택 (Technology Stack)

ㆍ모델 개발: PyTorch, TensorFlow

ㆍ클라우드 인프라: Azure, AWS, Google Cloud

ㆍML 옵스: Kubeflow

ㆍ배포 도구: Docker, Kubernetes

우리는 LLM을 통해 다양한 산업군에서 새로운 비즈니스 가치를 창출하고, 기업의 AI 혁신을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
AI 기술을 통해 고객의 비즈니스를 미래로 이끄는 여정을 함께 하겠습니다.