사용한 만큼 지불 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
기계 학습 조정 플랫폼은 AI 워크플로를 단순화하고 비용을 절감하며 확장성을 향상시킵니다. 이 가이드에서는 비즈니스 요구 사항에 적합한 솔루션을 선택하는 데 도움이 되도록 기능, 유용성, 비용 투명성을 기반으로 10가지 주요 플랫폼을 평가합니다.
비용 절감, 확장성, 기존 도구와의 통합 등 우선순위에 따라 플랫폼을 선택하세요. LLM이 많은 워크플로의 경우 Prompts.ai가 선두를 달리고 있습니다. 더 광범위한 ML 요구 사항을 충족하려면 Airflow 또는 Kubeflow가 강력한 오픈 소스 옵션입니다. 클라우드 기반 기업은 원활한 통합을 위해 Azure ML 또는 Vertex AI를 선호할 수 있습니다.
Prompts.ai는 AI 도구 관리를 단순화하도록 설계된 엔터프라이즈급 AI 오케스트레이션 플랫폼입니다. 이는 측정 가능한 결과를 제공하기 전에 AI 이니셔티브를 방해하는 경우가 많은 도구 확장 및 숨겨진 비용 문제를 해결합니다.
Prompts.ai는 상호 운용성, 확장성 및 효율적인 워크플로 관리에 중점을 두어 기업 AI 운영의 중요한 문제점을 해결합니다.
플랫폼의 뛰어난 기능은 단일 보안 인터페이스를 통해 GPT-4, Claude, LLaMA 및 Gemini를 포함하여 35개 이상의 주요 LLM(대형 언어 모델)에 대한 액세스를 통합하는 기능입니다. 이 접근 방식은 일반적으로 엔터프라이즈 AI 배포를 복잡하게 만드는 조각화를 제거합니다.
Prompts.ai는 다양한 LLM 제공업체에서 작동하는 통합 인터페이스를 제공하여 원활한 모델 간 호환성을 보장합니다. 또한 Slack, Gmail, Trello 등 널리 사용되는 비즈니스 도구와 통합되어 기존 워크플로에 자연스럽게 적합합니다.
플랫폼의 아키텍처는 다양한 모델의 병렬 비교를 지원하므로 사용자는 여러 인터페이스나 API 키 없이도 성능을 평가할 수 있습니다. 이 간소화된 접근 방식은 의사 결정을 단순화하고 각 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델이 선택되도록 보장합니다.
엔터프라이즈 수준의 요구 사항을 처리하도록 설계된 Prompts.ai는 팀이 성장하고 AI 사용량이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있는 클라우드 네이티브 아키텍처를 갖추고 있습니다. 새로운 모델, 사용자 또는 팀을 추가하는 것은 인프라를 크게 변경할 필요 없이 빠르고 간단한 프로세스입니다.
플랫폼의 종량제 TOKN 크레딧 시스템은 고정된 월간 구독을 대체하여 기업이 실제 필요에 따라 AI 사용량을 더 쉽게 확장할 수 있도록 해줍니다. 이러한 유연성은 워크로드가 변동하는 회사나 새로운 자동화 기회를 실험하는 회사에 특히 유용합니다.
Prompts.ai는 일회성 AI 작업을 구조화되고 반복 가능한 워크플로로 변환합니다. 팀은 표준화된 프롬프트 워크플로를 생성하여 일관된 출력을 보장하는 동시에 수동 프롬프트 엔지니어링에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
또한 이 플랫폼은 LoRA(낮은 순위 어댑터) 교육 및 미세 조정, AI 에이전트 생성을 포함한 고급 사용자 정의를 지원합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 특정 비즈니스 목표에 맞는 맞춤형 자동화 워크플로를 구축할 수 있습니다.
LLM 워크플로우를 위해 특별히 제작된 Prompts.ai는 프롬프트 관리, 버전 추적 및 성능 모니터링을 위한 도구를 제공합니다.
또한 인증된 프롬프트 엔지니어가 만든 사전 구축된 워크플로우인 전문가가 설계한 "Time Savers"도 포함되어 있습니다. 즉시 사용 가능한 이러한 솔루션은 기업이 고품질 표준을 유지하면서 일반적인 사용 사례를 신속하게 구현하는 데 도움이 됩니다.
예측할 수 없는 비용은 기업 AI 채택의 주요 장애물이며 Prompts.ai는 실시간 지출 통찰력을 통해 이 문제를 해결합니다. 플랫폼은 모델과 팀 전체에서 사용되는 모든 토큰을 추적하여 조직에 AI 비용을 명확하게 보여줍니다. 회사 데이터에 따르면 Prompts.ai를 통해 AI 도구를 통합하면 최대 98%의 비용 절감이 가능합니다. 이러한 절감 효과는 소프트웨어 구독을 줄이고 성능과 비용을 기반으로 모델 선택을 최적화함으로써 발생합니다.
플랫폼의 FinOps 계층은 AI 지출을 비즈니스 결과에 연결하여 재무 팀이 투자를 정당화하고 예산 초과를 방지하도록 돕습니다. 이 기능은 측정 가능한 가치를 제공하는 동시에 AI 이니셔티브가 재정적으로 실행 가능한 상태를 유지하도록 보장합니다.
Kubeflow는 Kubernetes에서 기계 학습(ML) 워크플로를 조정하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 원래 Google에서 개발하고 현재 CNCF 커뮤니티에서 관리하는 이 도구는 컨테이너화된 ML 워크플로를 효율적으로 배포, 관리, 확장할 수 있는 강력한 도구 세트를 제공합니다.
Built for Kubernetes-focused organizations, Kubeflow simplifies the complexities of ML operations, transforming them into streamlined, repeatable workflows. Let’s explore its scalability, workflow automation, integration with large language models (LLMs), and how it helps manage costs.
Kubeflow는 Kubernetes의 수평적 확장을 활용하여 엔터프라이즈 수준에서 까다로운 ML 워크로드를 관리합니다. 여러 노드에 컴퓨팅 작업을 분산함으로써 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 복잡한 모델을 교육할 수 있습니다.
해당 아키텍처는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 프레임워크에 대한 분산 교육을 지원하도록 설계되었습니다. 이를 통해 팀은 코드를 변경할 필요 없이 단일 시스템에서 여러 GPU로 워크로드를 원활하게 확장할 수 있습니다.
Kubernetes’ resource management features, such as quotas and limits, further enhance scalability. Organizations can allocate specific CPU, memory, and GPU resources to various teams or projects, ensuring resources are distributed fairly and no single workflow overburdens the system.
Kubeflow Pipelines를 사용하면 팀은 시각적 인터페이스나 Python SDK를 사용하여 재현 가능한 워크플로를 만들 수 있습니다. 파이프라인의 각 단계는 컨테이너화되고 버전 관리되므로 다양한 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다.
사전 구축된 파이프라인 템플릿은 데이터 전처리, 모델 교육, 검증과 같은 반복 작업을 표준화하는 데 도움이 됩니다. 이는 새 프로젝트의 설정 시간을 단축할 뿐만 아니라 팀 전체의 일관성을 보장합니다. 또한 Kubeflow는 각 파이프라인 실행에서 매개변수, 측정항목, 아티팩트를 자동으로 로깅하여 실험 추적을 단순화하므로 팀이 모델 버전을 비교하고 성공적인 결과를 복제하기가 더 쉬워집니다.
Kubeflow는 KServe에서 제공하는 확장 가능한 모델 제공 기능을 통해 LLM 워크플로를 지원하는 데 적합합니다. 이를 통해 높은 요구 사항을 처리할 수 있는 추론 엔드포인트를 배포할 수 있습니다. 또한 Hugging Face Transformers와 같은 라이브러리와의 통합을 통해 팀은 사전 훈련된 LLM을 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있습니다.
Kubeflow는 Prometheus와 같은 Kubernetes 모니터링 도구를 활용하여 인프라 사용에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. CPU, 메모리 및 GPU 소비를 추적함으로써 팀은 인프라를 최적화하고 비용을 효과적으로 관리하는 데 필요한 가시성을 확보합니다.
Apache Airflow는 특수 확장 기능 덕분에 기계 학습 워크플로를 관리하기 위한 강력한 플랫폼으로 성장했습니다. 2014년 Airbnb가 처음 만든 이 오픈 소스 도구는 이제 스타트업부터 대기업까지 다양한 조직의 ML 운영에 중요한 역할을 하고 있습니다.
Airflow의 뛰어난 기능 중 하나는 사용자가 복잡한 ML 워크플로를 코드로 설계하여 유연하고 고도로 맞춤설정 가능한 파이프라인 생성을 가능하게 하는 DAG(방향성 비순환 그래프) 프레임워크입니다.
Airflow의 강점은 광범위한 머신러닝 도구 및 서비스와 원활하게 통합되는 능력에 있습니다. 운영자와 후크로 구성된 생태계를 통해 거의 모든 ML 프레임워크 또는 클라우드 플랫폼에 원활하게 연결할 수 있습니다. 기본 통합에는 TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-learn은 물론 AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure의 클라우드 기반 ML 서비스도 포함됩니다.
Airflow ML 공급자 패키지는 MLflow 및 Weights & 같은 도구에 대한 전문 연산자를 제공하여 이러한 상호 운용성을 더욱 향상시킵니다. 편견. 이를 통해 팀은 사용자 정의 통합 코드 없이도 여러 도구를 연결하는 엔드투엔드 워크플로를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 단일 DAG는 Snowflake에서 데이터를 가져오고, Spark를 사용하여 사전 처리하고, TensorFlow로 모델을 교육하고, Kubernetes에 배포하는 동시에 모든 단계에 대한 완전한 제어와 가시성을 유지할 수 있습니다.
Airflow는 또한 PostgreSQL, MySQL, MongoDB 및 기타 여러 데이터 소스에 대한 기본 지원을 제공하여 데이터베이스 연결성이 뛰어납니다. 따라서 다양한 데이터 시스템에서 복잡한 ML 워크플로를 관리하는 조직에 탁월한 선택이 됩니다.
Airflow의 확장성은 CeleryExecutor 및 KubernetesExecutor를 기반으로 하며 이를 통해 워크로드가 여러 작업자 노드에 걸쳐 수평으로 확장될 수 있습니다. KubernetesExecutor는 워크플로의 다양한 단계에 대한 특정 리소스 요구 사항이 있는 컨테이너를 동적으로 할당할 수 있으므로 ML 작업에 특히 적합합니다.
With its task parallelization capabilities, Airflow enables teams to run multiple ML experiments simultaneously, significantly cutting down the time required for hyperparameter tuning and model comparisons. Resource pools can be configured to ensure that resource-intensive tasks, such as training, don’t overwhelm the system, while lighter processes continue uninterrupted.
대규모 데이터세트를 사용하는 조직의 경우 Airflow의 채우기 및 캐치업 작업 처리를 통해 새로운 모델이나 기능이 도입될 때 기록 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Airflow는 Python 기반 DAG 정의를 사용하여 ML 워크플로를 문서화된 버전 제어 파이프라인으로 전환하여 단순화합니다. 종속성, 재시도 논리, 오류 처리 등 각 단계가 명확하게 정의되어 오류를 자동으로 복구할 수 있는 강력한 파이프라인을 보장합니다.
플랫폼의 센서 운영자는 이벤트 기반 워크플로를 가능하게 하여 새로운 데이터가 도착하거나 모델 성능이 허용 가능한 임계값 아래로 떨어지면 재교육 프로세스를 트리거합니다. 이러한 자동화는 데이터가 자주 변경되는 동적 생산 환경에서 모델 정확성을 유지하는 데 필수적입니다.
Airflow는 작업 종속성을 관리하여 워크플로가 올바른 순서로 실행되도록 보장합니다. 다운스트림 작업은 업스트림 프로세스가 성공적으로 완료될 때까지 자동으로 기다리므로 불완전하거나 손상된 데이터에 대한 학습 모델과 같은 오류 위험이 줄어듭니다. 이는 복잡한 파이프라인에서 일반적으로 요구되는 수동 조정의 상당 부분을 제거합니다.
Although Airflow wasn’t initially designed for large language models (LLMs), recent developments have expanded its capabilities to handle fine-tuning pipelines for models like BERT and GPT variants. Airflow can now manage dependencies across tasks such as data preparation, tokenization, training, and evaluation.
장기 실행 작업을 처리하는 능력은 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 LLM 교육 작업에 이상적입니다. Airflow는 이러한 프로세스를 모니터링하고, 문제가 발생하면 경고를 보내고, 체크포인트에서 실패한 실행을 자동으로 다시 시작합니다.
RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현하는 조직의 경우 Airflow는 문서 수집 및 임베딩 생성부터 벡터 데이터베이스 업데이트 및 배포용 모델 준비에 이르기까지 전체 프로세스를 조율할 수 있습니다. 또한 Airflow는 비용을 통제하는 데 필요한 운영 통찰력을 제공합니다.
Airflow는 자세한 작업 수준 로깅 및 모니터링을 제공하여 팀이 워크플로 전반에서 리소스 사용량을 명확하게 볼 수 있도록 합니다. 이러한 세부적인 추적은 특히 인스턴스 유형 및 사용량에 따라 비용이 달라질 수 있는 클라우드 환경에서 조직이 컴퓨팅 비용을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.
플랫폼의 작업 기간 추적 기능은 파이프라인의 병목 현상을 식별하여 팀이 리소스 할당을 최적화하고 효율성을 향상시킬 수 있도록 해줍니다. 클라우드 기반 배포의 경우 이러한 가시성은 컴퓨팅 집약적인 작업과 관련된 비용을 제어하는 데 중요합니다.
SLA 모니터링을 통해 Airflow는 워크플로가 예상 런타임을 초과할 때 팀에 경고하여 불필요한 지출로 이어질 수 있는 비효율성을 강조합니다. 이러한 비용과 성능의 균형을 통해 Airflow는 ML 작업 최적화를 목표로 하는 조직에 유용한 도구가 되었습니다.
Domino Data Lab은 기업 수준에서 기계 학습을 조율하기 위한 강력한 플랫폼으로 두각을 나타냅니다. 증가하는 워크로드와 대규모 배포를 처리하도록 구축된 이 솔루션은 효율적인 리소스 관리와 확장 가능한 성능을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
Domino Data Lab’s architecture is designed to adapt to changing demands. It employs dynamic resource allocation and elastic scaling to automatically adjust resources based on workload needs. By integrating with cluster systems, it enables smooth transitions from small-scale experiments to extensive model training. Its advanced workload scheduling ensures resources are distributed efficiently across projects, delivering consistent performance in enterprise settings.
DataRobot AI 플랫폼은 기계 학습 작업을 관리하기 위한 강력한 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. 중앙 집중식 인텔리전스 계층 역할을 하며 다양한 AI 시스템을 연결하여 다양한 기술 설정에 적응할 수 있습니다.
DataRobot은 상호 운용성을 염두에 두고 구축되어 다양한 AI 전략을 지원하는 개방형 아키텍처를 제공합니다. 이 설계를 통해 조직은 고유한 요구 사항에 맞는 생성 AI 구성 요소를 평가하고 선택할 수 있습니다.
The platform supports deploying native, custom, and external models across different prediction environments. These deployments can occur on DataRobot’s infrastructure or external servers, providing flexibility for various operational needs.
통합을 단순화하기 위해 플랫폼에는 REST API 및 Python 클라이언트 패키지가 포함되어 있습니다. 이를 통해 코딩 작업 흐름과 시각적 인터페이스 간의 원활한 전환이 보장되어 기술 사용자와 비기술 사용자 모두에게 적합합니다.
또한 DataRobot은 선도적인 클라우드 제공업체 및 데이터 서비스와 원활하게 통합되어 라이브 클라우드 환경에 직접 액세스할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 DataRobot은 엔터프라이즈 AI 워크플로를 단순화하고 통합하는 효과적인 도구가 됩니다.
Prefect Orion은 기계 학습(ML) 워크플로의 조정을 단순화하여 신뢰할 수 있는 ML 자동화를 우선시하는 팀에 적합합니다. 관찰 가능성과 직관적인 개발자 경험에 중점을 둔 이 플랫폼은 ML 워크플로 모니터링 및 디버깅을 더욱 간단하게 만듭니다.
Prefect Orion은 데코레이터 기반 시스템을 통해 Python 기능을 조정된 워크플로로 전환합니다. @flow 및 @task 데코레이터를 적용하면 팀은 전체를 다시 작성할 필요 없이 기존 ML 코드를 관리형 워크플로에 적용할 수 있습니다. 하이브리드 설계는 로컬 개발과 확장 가능한 실행 환경 간의 원활한 전환을 지원하여 더 쉬운 테스트 및 디버깅을 보장합니다. 또한 문제가 발생하면 내장된 재시도 기능과 오류 처리 메커니즘이 자동으로 작업을 다시 시작합니다. 이 자동화는 더 광범위한 오케스트레이션 기능과 원활하게 통합됩니다.
Prefect Orion’s architecture separates workflow logic from execution, enabling independent scaling of compute resources. Workflows can run on platforms like Kubernetes clusters, Docker containers, or cloud-based compute instances. The platform supports parallel task execution across multiple workers and uses work queues to optimize resource allocation. These features allow teams to efficiently manage diverse and demanding ML workloads.
Flyte는 Python 기능을 유형이 안전한 데코레이터 기반 워크플로로 전환하여 기계 학습 조정을 단순화합니다. 컴파일 시간 검증을 통해 오류를 조기에 포착하고 격리된 컨테이너 실행을 통해 안정적이고 일관된 결과를 보장합니다.
Flyte는 데코레이터 기반 접근 방식을 사용하여 Python 기능을 워크플로로 변환합니다. 모든 실행에 대한 데이터 계보를 자동으로 추적하므로 프로세스를 더 쉽게 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 팀은 런타임 데이터를 기반으로 조건부 실행, 루프 및 동적 작업 생성을 지원하는 구문을 사용하여 복잡한 작업 종속성을 정의할 수 있습니다.
또한 플랫폼은 팀이 매개변수화된 템플릿을 생성할 수 있는 워크플로 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿은 다양한 구성으로 재사용할 수 있어 반복적인 코드를 줄이고 다양한 하이퍼파라미터 또는 데이터세트로 빠르게 실험할 수 있습니다.
이러한 자동화 도구는 Flyte의 확장 기능과 원활하게 작동하여 작업 흐름 관리의 효율성과 유연성을 보장합니다.
Flyte는 워크플로 정의를 실행과 분리하여 Kubernetes 클러스터 전반에 걸쳐 수평 확장을 가능하게 합니다. 이 설계를 통해 팀이 다중 테넌트 환경에서 컴퓨팅 리소스를 공유할 수 있도록 하면서 워크플로를 격리할 수 있습니다.
작업 수준에서 팀은 CPU, 메모리 또는 GPU 요구 사항과 같은 특정 리소스 요구 사항을 정의할 수 있습니다. Flyte는 워크로드 수요에 따라 이러한 리소스를 동적으로 프로비저닝하고 확장하여 최적의 성능을 보장합니다.
비용 효율성을 위해 Flyte는 클라우드 제공업체와 통합하여 중요하지 않은 배치 작업에 스팟 인스턴스를 사용합니다. 스팟 인스턴스가 중단되면 스케줄러가 자동으로 작업을 온디맨드 인스턴스로 마이그레이션하여 중단을 방지합니다.
Flyte는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 및 XGBoost와 같은 널리 사용되는 프레임워크와의 원활한 통합을 지원합니다. 또한 Spark를 사용하여 대규모 작업을 수용합니다.
프로토타입 제작 및 실험을 위해 Flyte는 Jupyter Notebook과 통합되어 노트북 셀을 워크플로 작업으로 변환할 수 있습니다. 이 기능은 개발과 생산 간의 격차를 해소합니다.
또한 Flyte의 REST API를 사용하면 외부 시스템 및 CI/CD 파이프라인과 쉽게 연결할 수 있습니다. 팀은 프로그래밍 방식으로 워크플로를 트리거하고, 진행 상황을 모니터링하고, 표준 HTTP 인터페이스를 사용하여 결과를 검색하여 유연성과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
Tecton은 훈련과 실시간 추론을 위한 기능을 안정적으로 제공하여 데이터 엔지니어링과 머신러닝 간의 격차를 해소하는 기능 저장소 플랫폼입니다. 이는 다양한 환경에서 기능에 대한 일관된 액세스를 제공하고 다른 오케스트레이션 도구를 보완함으로써 보다 원활한 ML 워크플로를 보장합니다.
Tecton은 Python 기반 선언적 API를 사용하여 엔터프라이즈 인프라와 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 팀은 확립된 코드 검토 및 CI/CD 워크플로에 맞춰 익숙한 코딩 패턴을 사용하여 기능을 정의할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 단위 테스트 및 버전 제어를 지원하므로 기존 엔지니어링 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있습니다.
플랫폼의 유연한 데이터 수집 옵션은 다양한 데이터 아키텍처를 수용합니다. 팀은 S3, Glue, Snowflake 및 Redshift와 같은 배치 소스에서 데이터를 가져오거나 Kinesis 및 Kafka와 같은 도구에서 데이터를 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 기능 테이블 또는 지연 시간이 짧은 Ingest API를 통해 데이터를 푸시할 수 있습니다.
오케스트레이션을 위해 Tecton은 구체화 작업과 Triggered Materialization API를 제공하여 맞춤형 일정 요구 사항에 맞게 Airflow, Dagster 또는 Prefect와 같은 외부 도구와 통합할 수 있습니다.
2025년 7월 Tecton은 실제 시나리오에서 상호 운용성을 보여주기 위해 Modelbit과의 파트너십을 발표했습니다. 이러한 협업을 통해 ML 팀은 Tecton이 동적 기능을 관리하고 Modelbit가 모델 배포 및 추론을 처리하는 엔드투엔드 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 사기 탐지 사례는 이러한 시너지 효과를 강조합니다. Tecton은 거래 내역 및 사용자 행동과 같은 기능을 제공하는 반면, Modelbit은 추론 파이프라인을 배포하여 실시간 사기 탐지를 위해 지연 시간이 짧은 단일 API로 결합합니다.
Next, let’s explore how Tecton’s architecture scales to handle demanding ML workloads.
Tecton’s architecture is designed to scale, offering a flexible compute framework that supports Python (Ray & Arrow), Spark, and SQL engines. This flexibility allows teams to choose the right tool for their needs, whether it’s simple transformations or more complex feature engineering.
The platform’s latest version incorporates DuckDB and Arrow alongside the existing Spark and Snowflake-based systems. This setup provides fast local development while maintaining the scalability needed for large-scale production deployments.
The impact of Tecton’s scalability is evident in real-world use cases. For instance, Atlassian significantly reduced feature development time. Joshua Hanson, Principal Engineer at Atlassian, shared:
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"처음 자체 기능 워크플로를 구축하기 시작했을 때 프로토타입에서 프로덕션으로 기능을 가져오는 데 수개월, 종종 3개월이 걸렸습니다. 요즘 Tecton을 사용하면 하루 안에 기능을 구축하는 것이 상당히 가능합니다. Tecton은 워크플로와 효율성 모두에서 게임 체인저였습니다."
This scalability advantage also lays the foundation for Tecton’s ability to automate feature workflows effectively.
Tecton은 구체화, 버전 관리, 계보 추적을 포함한 전체 기능 수명주기를 자동화하여 수동 작업을 최소화하고 효율성을 높입니다.
A standout feature is Tecton’s developer workflow experience. Joseph McAllister, Senior Engineer at Coinbase's ML Platform, noted:
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"Tecton의 가장 빛나는 점은 기능 엔지니어링 경험, 즉 개발자 워크플로입니다. 처음부터 새로운 데이터 소스를 온보딩하고 Tecton에서 기능을 구축할 때 생산 데이터로 작업하게 되므로 빠르게 반복하는 것이 정말 쉽습니다."
HelloFresh offers another example of Tecton’s impact. Benjamin Bertincourt, Senior Manager of ML Engineering, described their challenges before adopting Tecton:
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"Tecton 이전에는 우리의 기능이 개별 Spark 파이프라인을 사용하여 독립적으로 생성되었습니다. 공유용으로 구축되지 않았고, 카탈로그화되지 않은 경우가 많았으며, 실시간 추론을 위한 기능을 제공하는 능력이 부족했습니다."
Tecton is preparing for the future of AI with its upcoming integration with Databricks. Announced in July 2025, this partnership will embed Tecton’s real-time data serving capabilities directly into Databricks workflows and tooling. By combining Tecton’s feature serving with Databricks’ Agent Bricks, teams will be able to build, deploy, and scale personalized AI agents more efficiently within the Databricks ecosystem.
이 통합은 특히 개인화된 AI 상호 작용을 지원하기 위해 사용자별 및 상황별 데이터를 신속하게 가져와야 하는 LLM 애플리케이션의 실시간 기능 제공에 대한 요구 사항을 해결합니다. AI 워크플로의 조정을 강화하여 플랫폼 전반에 걸쳐 원활한 통합을 보장합니다.
Azure Machine Learning은 엔터프라이즈 수준에서 기계 학습 워크플로를 관리하도록 설계된 강력한 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. Microsoft 에코시스템의 일부로서 Azure 서비스와 원활하게 통합되는 동시에 데이터 과학 팀에서 일반적으로 사용하는 다양한 오픈 소스 도구 및 프레임워크도 지원합니다.
Azure ML stands out for its extensive compatibility with open-source technologies. It supports thousands of Python packages, including popular frameworks like TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn, along with R support. The platform simplifies environment setup by providing pre-configured environments and containers optimized for these frameworks. For tracking experiments and managing models, Azure ML integrates with MLflow, offering a cohesive experience. Developers have flexibility in their choice of tools, whether it’s the Python SDK, Jupyter notebooks, R, CLI, or the Azure Machine Learning extension for Visual Studio Code.
CI/CD의 경우 Azure ML은 Azure DevOps 및 GitHub Actions와 통합되어 효율적인 MLOps 워크플로를 지원합니다. 또한 Azure Data Factory는 Azure ML 내에서 학습 및 추론 파이프라인을 조정할 수 있습니다. 대규모 배포의 경우 플랫폼은 Docker 이미지 관리를 위해 Azure Container Registry를 활용하고 컨테이너화된 배포를 위해 AKS(Azure Kubernetes Service)를 활용합니다. 또한 Horovod와의 통합을 통해 분산 딥 러닝을 지원합니다.
Azure ML은 소규모 로컬 프로젝트부터 전사적 배포까지 손쉽게 확장할 수 있도록 구축되었습니다. AKS(Azure Kubernetes Service)와의 통합을 통해 ML 워크로드가 수요에 따라 동적으로 증가할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅 시나리오의 경우 Azure ML은 Azure IoT Edge와 함께 작동하고 ONNX 런타임을 사용하여 최적화된 추론을 활성화합니다. Microsoft Fabric의 일부로서 데이터 전문가를 위해 맞춤화된 다양한 도구와 서비스를 함께 제공하는 통합 분석 플랫폼의 이점을 누릴 수 있습니다. 자동화 기능과 결합된 이러한 확장성을 통해 복잡한 ML 워크플로를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
이 플랫폼은 복잡한 ML 워크플로를 자동화하는 데 탁월합니다. Azure Data Factory와 통합하면 데이터 처리 활동과 함께 교육 및 추론 파이프라인과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 데이터 준비, 모델 교육 및 배포 단계 전반에 걸쳐 원활한 조정이 보장되므로 수동 작업이 줄어들고 효율성이 향상됩니다.
Azure ML은 Horovod를 통한 분산 학습 기능을 통해 LLM(대형 언어 모델) 학습을 지원합니다. 또한 최적화된 추론을 위해 ONNX Runtime을 활용하므로 대화형 AI 및 텍스트 처리와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.
Google Vertex AI Pipelines는 Kubeflow Pipelines의 강력한 기능과 Google Cloud의 고급 인프라를 결합하여 머신러닝(ML) 워크플로 관리를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 실험과 생산 사이의 격차를 해소하여 Google의 AI 전문 지식이 뒷받침되는 원활한 경험을 제공합니다.
Vertex AI Pipelines는 더 넓은 ML 생태계 내에서 쉽게 작동하도록 구축되었습니다. Python을 비롯한 널리 사용되는 프로그래밍 언어를 지원하므로 팀이 익숙한 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한 TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn 등 널리 사용되는 ML 프레임워크와 통합되어 팀이 중단 없이 기존 코드와 전문 지식을 활용할 수 있습니다.
The platform’s foundation on Kubeflow Pipelines ensures smooth management of containerized workflows. Teams can package ML components as Docker containers, enabling consistent execution across different environments. For those who prefer notebook-based development, Vertex AI Pipelines integrates seamlessly with Jupyter notebooks and Vertex AI Workbench, offering a familiar environment for experimentation. This cohesive integration creates a scalable and efficient platform for ML development.
Google Cloud의 인프라와 Google Kubernetes Engine(GKE)을 기반으로 하는 Vertex AI Pipelines는 까다로운 ML 워크로드를 쉽게 처리하도록 설계되었습니다. 여러 GPU 및 TPU에 걸쳐 분산 교육을 지원하므로 대규모 딥 러닝 프로젝트에 탁월한 선택입니다. TensorFlow 사용자는 Tensor 처리 장치(TPU)를 통한 특수 가속의 이점을 더욱 누릴 수 있습니다.
For organizations with variable workload needs, the platform offers preemptible instances to cut costs for fault-tolerant tasks. Its integration with Google Cloud’s global network ensures low-latency access to data and compute resources, regardless of location.
Vertex AI Pipelines는 코드형 파이프라인 기능을 통해 ML 워크플로를 단순화합니다. 팀은 사전 구축된 구성 요소를 사용하여 Python에서 워크플로를 정의할 수 있으므로 빠르고 재사용 가능한 파이프라인 생성이 가능합니다.
또한 이 플랫폼은 Vertex AI Feature Store와 통합되어 기능 엔지니어링 및 서비스 제공을 간소화합니다. 이를 통해 교육 환경과 배포 환경 간의 일관성이 보장되어 오류가 줄어들고 효율성이 향상됩니다.
Vertex AI Pipelines는 Vertex AI Model Garden 및 PaLM API와 연결하여 대규모 언어 모델(LLM)용 워크플로를 지원합니다. 이러한 통합을 통해 팀은 자동화된 파이프라인을 통해 프로세스를 관리하면서 자체 데이터로 사전 훈련된 언어 모델을 미세 조정할 수 있습니다. LLM에 대한 분산 교육은 단일 장치의 메모리 제한을 극복하기 위해 모델 및 데이터 병렬성과 같은 기술을 사용하는 TPU 인프라를 사용하여 지원됩니다.
추론을 위해 플랫폼은 변동하는 요청 로드를 처리하기 위해 자동 확장 엔드포인트를 제공하는 Vertex AI Prediction과 함께 작동합니다. 일괄 예측 기능을 사용하면 감정 분석이나 문서 분류와 같은 작업을 위해 대규모 텍스트 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
팀의 비용 관리를 돕기 위해 Vertex AI Pipelines는 Google Cloud 비용 관리 도구와 통합됩니다. 이러한 도구는 ML 지출에 대한 자세한 통찰력을 제공하고 사용자가 예산 알림을 설정하여 비용 예측 가능성과 제어를 보장할 수 있도록 해줍니다.
This section provides a balanced overview of the strengths and challenges of various platforms, helping you make informed decisions based on your organization’s needs. The key takeaways from the detailed platform reviews are summarized here.
Prompts.ai는 35개 이상의 주요 LLM(대형 언어 모델)에 대한 통합 인터페이스를 제공하는 엔터프라이즈 수준 AI 오케스트레이션을 위한 탁월한 선택입니다. 종량제 TOKN 시스템을 통해 최대 98%의 비용 절감이 가능하며 실시간 FinOps 제어 및 강력한 거버넌스 주소 도구 확장이 가능합니다. 그러나 LLM 조정에 중점을 두는 것은 기존 기계 학습(ML) 워크플로에 크게 의존하는 조직에는 적합하지 않을 수 있으므로 광범위한 ML 유연성보다 비용 효율성을 우선시하는 조직에 이상적입니다.
ML 확장 기능이 포함된 Apache Airflow는 ML 파이프라인 관리, 훈련 작업 조정, AI 모델 배포, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 워크플로 처리에 널리 사용됩니다. 통합은 성숙한 생태계와 강력한 커뮤니티의 지원을 받는 GCP, AWS 및 Azure ML 서비스에 걸쳐 있습니다. 그러나 확장으로 인해 복잡성이 발생할 수 있으며 AI 기반 기능은 확장에 의존하므로 유지 관리 오버헤드가 추가될 수 있습니다.
Domino Data Lab은 데이터 과학 팀에 맞춰진 AI/ML 모델의 엔드투엔드 관리에 탁월합니다. 협업과 라이프사이클 관리에 강점이 있지만 라이선스 비용이 높고 복잡성이 높아 소규모 팀을 압도할 수 있습니다.
DataRobot AI 플랫폼은 자동화된 모델 훈련과 오케스트레이션을 결합하여 거버넌스 및 편향 탐지를 위한 도구를 제공합니다. ML 파이프라인을 단순화하지만 오픈 소스 대안에 비해 프리미엄 가격과 제한된 유연성이 단점이 될 수 있습니다.
Prefect Orion은 Python 기반 AI 스택을 위한 강력한 선택으로 원활한 ML 파이프라인 통합을 지원하고 동적 워크플로를 효과적으로 처리합니다. 그러나 생태계가 더 작고 엔터프라이즈급 기능이 부족하여 대규모 조직에는 덜 매력적일 수 있습니다.
Flyte는 ML 및 데이터 워크플로를 위해 특별히 제작되었으며 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 프레임워크에 대한 기본 지원을 제공합니다. 대규모로 컨테이너화된 ML 워크플로를 처리하지만 Kubernetes 전문 지식이 필요하고 여전히 개발 중인 생태계 내에서 작동하므로 컨테이너 오케스트레이션을 처음 접하는 팀에게는 어려울 수 있습니다.
Tecton은 실시간 ML 오케스트레이션 및 기능 운영화를 전문으로 하며 기능 중심 워크플로에 매우 적합합니다. 그러나 초점이 좁고 비용이 높기 때문에 더 넓은 워크플로 기능이 필요한 소규모 팀이나 프로젝트에는 적합하지 않을 수 있습니다.
Azure ML 오케스트레이션은 Data Factory 및 Synapse와 같은 도구를 포함하여 Azure 에코시스템과 긴밀하게 통합된 엔터프라이즈 규모 AI 오케스트레이션을 위한 강력한 제품군을 제공합니다. Microsoft AutoGen 및 SynapseML과 같은 고급 기능은 복잡한 분산 AI 워크플로를 지원합니다. 주요 과제에는 공급업체 종속 및 가격 복잡성이 포함되어 있어 비용 예측이 어려울 수 있습니다.
Google Vertex AI Pipelines benefits from Google’s global infrastructure, offering reliable performance and TPU support. However, its dependency on Google Cloud services and potential cost increases with heavy usage may deter some organizations.
아래 표에는 각 플랫폼의 주요 장점과 한계가 나와 있습니다.
Selecting the right platform depends on your organization’s priorities, technical expertise, and budget. For cost-conscious teams focused on LLM orchestration, Prompts.ai is a strong contender. If flexibility for traditional ML workflows is essential, Apache Airflow or Flyte may be better options. Enterprise teams already committed to specific cloud ecosystems might lean toward Azure ML or Vertex AI, despite concerns about vendor lock-in.
기술적 전문성도 또 다른 중요한 요소입니다. Flyte와 같은 플랫폼에는 Kubernetes 지식이 필요한 반면 Prefect Orion은 Python 개발자가 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 최소한의 구성으로 자동화를 원하는 조직의 경우 DataRobot은 간소화된 솔루션을 제공하지만 사용자 정의는 제한됩니다.
마지막으로 예산 고려 사항이 중요한 역할을 합니다. Apache Airflow와 같은 오픈 소스 플랫폼은 비용 절감 효과를 제공하지만 설정 및 유지 관리를 위해 더 많은 내부 리소스가 필요합니다. 상용 솔루션은 기능이 풍부하고 지원이 많지만 라이센스 비용이 더 높습니다. 초기 비용 외에도 교육, 유지 관리 및 잠재적인 공급업체 종속성을 포함한 총 소유 비용을 고려하십시오.
Choosing the right machine learning orchestration platform requires a careful balance of your organization’s needs, resources, and expertise. Here’s a summary of the key takeaways from our in-depth platform reviews.
Prompts.ai는 LLM 조정 및 비용 관리 분야의 리더십으로 두각을 나타냅니다. 35개 이상의 모델을 지원하는 통합 인터페이스와 종량제 TOKN 크레딧 시스템을 통해 도구 확장을 줄이고 민감한 애플리케이션에 대한 강력한 거버넌스를 유지하면서 최대 98%의 비용 절감 효과를 제공합니다.
더 광범위한 기계 학습 워크플로 유연성을 원하는 사람들을 위해 ML 확장 기능이 포함된 Apache Airflow는 강력한 멀티 클라우드 에코시스템을 제공합니다. 그러나 확장 시 복잡성으로 인해 추가 리소스와 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
It’s essential to evaluate the total cost of ownership. While open-source platforms like Apache Airflow have low upfront costs, they require significant internal resources. On the other hand, commercial platforms such as DataRobot and Domino Data Lab deliver extensive features but come with higher price tags. Match the platform to your team’s technical strengths - for example, Flyte is ideal for Kubernetes-savvy teams, Prefect Orion suits Python-centric groups, and automated solutions like DataRobot work well for minimal configuration needs.
특정 클라우드 환경에 긴밀하게 통합된 조직의 경우 Azure ML Orchestration 및 Google Vertex AI Pipelines와 같은 플랫폼은 원활한 호환성을 제공합니다. 그러나 잠재적인 공급업체 종속 및 가격 문제에 유의하세요.
Ultimately, the best platform for your organization depends on your unique priorities - whether it’s cost efficiency, workflow flexibility, enterprise-grade features, or cloud integration. Carefully assess your use cases, team capabilities, and budget to make an informed decision.
When choosing a platform for machine learning orchestration, it’s important to zero in on a few crucial aspects: scalability, user-friendliness, and compatibility with your current tools. A good platform should simplify processes like data preprocessing, model training, deployment, and monitoring, while being flexible enough to match your team’s technical skills.
비용 명확성도 마찬가지로 중요합니다. 실시간 비용 추적과 같은 기능을 사용하면 AI 관련 예산을 훨씬 더 효율적으로 관리할 수 있습니다. 보안, 규정 준수 및 새로운 모델의 간편한 통합을 강조하는 플랫폼을 찾아 요구 사항이 증가함에 따라 워크플로를 원활하고 적응력 있게 유지하세요.
Prompts.ai는 35개 이상의 대규모 언어 모델을 하나의 간소화된 플랫폼으로 통합하여 최대 98%의 인상적인 비용 절감 효과를 제공합니다. 이 접근 방식은 여러 도구를 저글링하는 데 따른 번거로움과 낭비를 제거합니다.
또한 이 플랫폼에는 실시간으로 비용을 지속적으로 모니터링하고 조정하는 통합 FinOps 계층이 있습니다. 이를 통해 기업은 뛰어난 AI 성능을 유지하면서 투자로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다.
Open-source platforms like Apache Airflow and Kubeflow offer robust solutions for orchestrating machine learning workflows, but they aren’t without their hurdles. One notable issue is performance - users may encounter slower execution speeds and heightened latency, which can impact overall efficiency. Furthermore, their intricate architectures can introduce dependency bloat, leading to longer build times and additional complexity.
또 다른 과제는 이러한 플랫폼을 다양한 실행 환경과 통합하는 것입니다. 이를 위해서는 호환성을 보장하기 위해 높은 수준의 전문 지식과 상당한 노력이 필요한 경우가 많습니다. 효율적인 리소스 관리는 특히 워크플로를 확장하거나 고유한 컴퓨팅 요구 사항을 처리할 때 문제가 될 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 상당한 유연성을 제공하지만 항상 모든 시나리오에 가장 적합한 것은 아닙니다.
