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Q&A

ksb 프레임 워크에서 분리 할 수 있는 부분은 어떤게 있나요.

  • Name 우준혁
  • Registration Date 2019-06-10
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docker환경에 외부 라이브러리나 .sh 파일에 의존적인 부분이 많아서 제가 단순히 ksb 플랫폼을 사용하기에는 불가능하여서 ksb 구조를 이해할려고 여러 파일들을 찾아봤습니다.
그런데 스크립트 파일이라던지 docker 환경에 매우 의존적이여서 따로 분리할 수 있는 부분이 안보이는거 같습니다.
홈페이지에서는 ksb 툴박스 말고도 오픈소스 및 바이너리 파일을 제공하고 있는데요.
바이너리 파일도 보면 api에 불필요해 보이는 데이터가 담겨있는 csv 파일이라던지 example 파일이 있어서 어디가 패키지가 되어 있는 코어단이고 어디서 부터가 예제 파일인지 구분하기가 힘듭니다.

혹시 잘 정제되었는 ksb 파일이 있을까요?
아니면 어떻게해서 docker환경에있는 플랫폼들이 사용자가 실제로 조작하는 프런트엔드와 tensorflow나 sparkml이 실행되는 백엔드와 연결되어 있는지 궁금합니다.

Answer

안녕하세요.
질문에 대해 간략히 답변드립니다.

첫번째 질문)
도커내에 탑재된 프레임워크들은 별도로 분리 가능합니다.
예를 들어 도커내에 존재하는 kafka를 사용하지 않고, 별도로 구성한 kafka 클러스터를 이용하고자 하신다면,
도커내 /home/csle/kafka 폴더를 삭제하시고, startService.sh 내 kafka 초기화 부분을 주석처리하시면 됩니다.
이런 방식으로 분리가능한 프레임워크는
hbase
mongodb
kafka/zookeeper
hadoop/spark/zookeeper

kafka/zookeeper, hadoop/spark/zookeeper는 함께 연동되므로 패키지로 구성하여야 합니다.

두번째 질문)
바이너리 파일내에서는 코어단에 대한 부분이 빠져있습니다. ETRI 정책상, 현재 코어부분은 오픈소스로 배포하지 않고 있습니다. (향후 기술이전 대상에 포함될 예정입니다) 그외 부분은 subproject 단위로 분리를 하였기 때문에 이클립스 프로젝트에서 쉽게 분리/구분 가능합니다.

세번째 질문)
별도로 더 잘 정제된 ksb 파일은 없습니다.

네번째 질문)
KSB 프레임워크의 코어단에서는 엔진들의 파이프라인 구성을 통해서 백엔드의 tensorflow 학습/서빙, 외부 kafka 연동, spark ml 학습 연동 등 ai 서비스를 쉽게 구성하기 위한 오케스트레이션 기능을 제공합니다. 따라서 코어단에 대한 상세구현 내용에 대한 오픈이 어려운점 양해해주시기 바랍니다.

혹시 추가 질문이 있으시면 khjgo@etri.re.kr 로 연락주시면 답변드립겠습니다.

감사합니다.