데이터는 있지만, AI가 바로 쓰기 어렵습니다.
데이터 위치와 포맷이 제각각이면 RAG, 모델 학습, 분석 리포팅까지 매번 별도 작업이 필요합니다. 결국 AX 프로젝트가 PoC 이후 운영으로 넘어가지 못합니다.
AI가 활용할 수 있는 데이터 레이크하우스
AkashiQ
AX의 병목은
모델이 아니라
데이터입니다.
AI를 도입하려 해도 실제 기업 데이터는 DB, Hadoop, 파일 서버, 로그 저장소, 품질 문서, 업무 시스템에 흩어져 있습니다. 보안 때문에 외부 클라우드로 내보낼 수도 없습니다. AkashiQ은 데이터를 내부망 안에서 정리하고, 분석과 AI가 사용할 수 있는 구조로 전환합니다.
내부망에서 정리될 때, AX가 운영됩니다.
AkashiQ은 외부 반출 없이 저장, 카탈로그, 포맷 변환, 통합 쿼리, AI 활용을 하나의 흐름으로 연결합니다.
보안망 안에서
데이터 레이크하우스를 구축합니다.
외부 데이터 반출이 제한된 환경에서도 AkashiQ는 내부 S3 저장소와 카탈로그, 분석 엔진, AI 워크로드를 연결합니다.
데이터 · 질문 · 분석 결과가 외부 클라우드 API로 나가지 않는 구조를 전제로 설계합니다.
기업 내부 데이터
제조 설비, 품질 문서, 배치 기록, 로그, DB, Hadoop 데이터를 내부망 기준으로 수집 · 정리합니다.
MES · EDMS · LIMS · QMSHadoop/ HDFS · DB · File ServerLogs · Documents · Sensor Data
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AkashiQ 내부 데이터 레이크하우스
S3 저장소, Parquet/ Iceberg, Catalog, 권한, 분석 엔진을 내부망에 배치해 데이터 활용 흐름을 만듭니다.
MinIO S3/ Ceph S3Parquet · Iceberg · Metadata CatalogTrino · SparkAccess Policy · Audit Log · Lifecycle
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외부 클라우드 의존 차단
보안 정책상 외부 전송이 어려운 데이터도 내부 AI와 분석 서비스가 사용할 수 있게 구성합니다.
외부 LLM API 호출 최소화/ 차단내부 레지스트리 · 저장소 기반 운영SAMANDA · IKIN · BI · 모델 학습 연계
저장소를 넘어,
AX 데이터 허브로
AkashiQ은 단순 오브젝트 스토리지가 아닙니다. 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고, 메타데이터와 권한으로 관리하며, 분석 엔진과 AI 워크로드에 연결하는 엔터프라이즈 데이터 레이크하우스입니다.
폐쇄망형 S3 데이터 저장 구조
대용량 데이터를 내부망 안에서 안정적으로 저장하고, AI 활용에 적합한 S3 저장 구조를 제공합니다.
MinIO · Ceph 기반 오브젝트 스토리지Block/ File/ Object 통합 고려내부망 설치와 운영 기준 설계
카탈로그 · 권한 · 수명주기 관리
수집, 정제, 변환, 공유까지 이어지는 데이터 허브 구조를 만들고, 메타데이터와 카탈로그 기반으로 데이터를 관리합니다.
Parquet · Iceberg 테이블 구조Catalog 기반 데이터 자산 관리도메인별 데이터 분리와 접근 정책
분석과 AI 활용 최적화
Trino, Spark, Presto와 연계해 여러 데이터 소스를 SQL 기반으로 분석하고, RAG와 모델 학습이 활용할 수 있는 데이터 기반을 제공합니다.
분산 SQL 분석 엔진 연계RAG · 모델 학습 데이터 기반KosmosAI 제품군과 연동
대규모 데이터 운영을
현실적인 구조로
만듭니다.
데이터 레이크하우스를 실제 운영 가능한 인프라 구조로 설계합니다. 저장소, 네트워크, 카탈로그, 분석 엔진, 마이그레이션, DR, 권한과 감사까지 함께 고려합니다.
데이터 레이크하우스 통합 관리
S3 저장소, 데이터 카탈로그, 분석 엔진, 데이터 포맷을 단일 흐름으로 연결해 저장부터 활용까지 관리합니다.
S3 BucketCatalogParquetIceberg
Hadoop → S3 전환 아키텍처
기존 Hadoop/ HDFS 환경을 S3 기반 데이터 레이크하우스로 전환하기 위한 데이터 복사, 정합성 검증, 단계적 Cut-over, Rollback 전략을 지원합니다.
HDFSDistCpDual-writeRollback
보안형 운영 · 거버넌스
인증, 권한, 감사 로그, 배포, 롤백, 모니터링을 운영 프로세스 안에 포함해 관리합니다.
Access PolicyAudit LogLifecycleAir-Gapped
AI 워크로드 활용 기반
데이터 레이크하우스의 데이터를 RAG, 모델 학습, 리포팅, 데이터 서비스로 연결해 기업의 AI 활용성을 높입니다.
RAGModel TrainingSQL Analytics
제조 · 제약 AX에서는
데이터 기반 레이어로 설명합니다.
MANUFACTURING AX
AAS · 설비 데이터 활용 기반
설비, 센서, 공정, 상태 데이터를 표준화된 구조로 모으고, AI 분석과 운영 판단에 활용할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다.
PHARMA AX
GMP 환경의 데이터 운영 보조
배치 기록, 품질 문서, 변경 이력, 로그 데이터를 내부망에서 관리하고, 권한 · 감사 · 이력 정책과 연계할 수 있는 구조를 제공합니다.
KOSMOSAI LINK
SAMANDA · IKIN으로 확장
AkashiQ에 정리된 데이터는 SAMANDA의 운영 판단, IKIN의 RAG 검색, BI/ 리포팅, 모델 학습 데이터로 이어질 수 있습니다.
데이터 운영 방식이
AkashiQ과 함께라면 달라집니다.
Before
After with AkashiQ
Before데이터 분산Hadoop, DB, 파일 서버, 로그 저장소가 분리되어 데이터 활용 경로가 복잡합니다.
After내부망 S3 허브대용량 데이터를 내부망 S3 기반 레이크하우스로 모아 저장과 활용 흐름을 정리합니다.
Before외부 반출 제한보안 정책상 외부 클라우드나 외부 AI API로 데이터를 보내기 어렵습니다.
After폐쇄망 분석카탈로그, 분석 엔진, AI 워크로드를 내부 환경에서 연결해 외부 의존을 줄입니다.
Before분석 단절저장소, 카탈로그, 분석 엔진이 따로 운영되어 AI 활용까지 연결이 어렵습니다.
After통합 쿼리Trino, Spark 기반으로 여러 데이터를 SQL 기반으로 통합 분석합니다.
BeforePoC 이후 정체PoC는 성공해도 데이터 준비가 매번 수작업이라 운영 전환으로 이어지지 못합니다.
AfterAI Ready DataRAG, 모델 학습, 리포팅, 데이터 서비스로 이어지는 AX 데이터 기반을 제공합니다.
AKASHIQ FOR DATA FOUNDATION
외부 반출 없이
AX 데이터 기반을 만드세요.
AkashiQ는 대규모 데이터를 S3 중심 데이터 레이크하우스로 전환하고,
분석과 AI 활용까지 이어지는 AX 기반을 설계합니다.