개인 노트북 중심의 분석 환경을 확장형 R&D 인프라로 전환하다 | 한국타이어앤테크놀로지

한국타이어앤테크놀로지는 데이터 분석과 모델링을 기반으로 연구개발 역량을 강화하고 있었습니다. 본사에는 약 30명의 데이터 전문가가 각 사업 영역에서 데이터 분석, 모델링, 알고리즘 개발을 수행하고 있었고, 이들은 AWS와 SageMaker를 비롯한 클라우드 기반 도구를 활용해 업무를 진행하고 있었습니다.

하지만 실제 작업의 상당 부분은 여전히 개인 노트북 환경에서 이루어지고 있었습니다. 개인 장비 중심의 분석 환경은 빠르게 시작할 수 있다는 장점이 있지만, 프로젝트 규모가 커지고 데이터 처리량이 늘어날수록 성능과 협업 측면에서 한계가 생길 수밖에 없습니다. 또한 내부에서 운영 중인 고성능 컴퓨팅 유닛은 주로 전문 연구자 중심으로 사용되고 있어, 본사 데이터 전문가들이 필요한 시점에 고성능 리소스를 활용하기 어려운 구조였습니다.

한국타이어앤테크놀로지는 이러한 상황을 개선하기 위해 확장성을 고려한 데이터 분석 인프라 구축을 검토했습니다. 처음부터 대규모 인프라를 구축하기보다는, 작은 규모의 워크스테이션과 분석 환경에서 시작해 프로젝트 수요에 따라 점진적으로 확장할 수 있는 구조가 필요했습니다. 이를 위해 몬드리안에이아이의 Yennefer를 도입해 R&D 데이터 분석과 모델링을 위한 기반을 마련했습니다.

 

■ 개인 노트북 중심의 분석 환경을 확장하다

데이터 분석과 모델링 업무가 개인 노트북 중심으로 운영되면, 프로젝트 규모가 커질수록 처리 속도와 실행 환경의 한계가 드러납니다. 데이터셋이 커지거나 모델 학습 과정이 복잡해질 경우 개인 장비만으로는 안정적인 분석과 반복 실험을 수행하기 어렵습니다.

Yennefer 도입은 이러한 한계를 보완하기 위한 전환점이 되었습니다. 한국타이어앤테크놀로지는 작은 규모의 워크스테이션 및 인프라를 우선 구축하고, 프로젝트별 데이터 분석 환경을 필요에 따라 확장할 수 있는 구조를 마련했습니다.

이를 통해 데이터 전문가들은 개인 장비의 성능 제약에서 벗어나, 보다 안정적인 분석 환경에서 모델링과 알고리즘 개발을 수행할 수 있게 되었습니다. 분석 환경이 개별 장비에 종속되지 않으면서, 프로젝트 단위의 실험과 데이터 처리도 더 유연해졌습니다.


 

■ 프로젝트별로 탄력적으로 운영하는 Yennefer 기반 인프라

R&D 데이터 분석 환경에서는 프로젝트마다 필요한 리소스가 다릅니다. 어떤 프로젝트는 데이터 전처리와 시각화가 중심이고, 어떤 프로젝트는 모델 학습과 알고리즘 검증에 더 많은 GPU 자원이 필요합니다. 따라서 고정된 인프라보다 프로젝트 수요에 맞춰 자원을 조절할 수 있는 구조가 중요합니다.

Yennefer는 프로젝트별로 데이터 분석 인프라 환경을 구성하고, 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있는 기반을 제공했습니다. 클라우드의 유연성과 확장성을 활용해 분석 및 처리 작업에 필요한 자원을 효율적으로 배분하고, 리소스 사용을 보다 체계적으로 관리할 수 있도록 지원했습니다.

이러한 구조는 초기 구축 부담을 줄이면서도 향후 데이터 분석 수요 증가에 대응할 수 있는 장점이 있습니다. 한국타이어앤테크놀로지는 필요한 규모에서 시작해 점진적으로 확장 가능한 데이터 분석 인프라를 확보함으로써, R&D 환경의 운영 효율을 높일 수 있었습니다.


 

■ GPU 리소스 공유와 협업 환경 강화

데이터 엔지니어링과 모델 학습 과정에서는 GPU 리소스가 중요한 역할을 합니다. 하지만 GPU 자원이 특정 연구 조직이나 일부 사용자에게만 제한적으로 제공되면, 데이터 분석 업무를 수행하는 다른 팀은 고성능 리소스를 활용하기 어렵습니다.

Yennefer는 GPU 리소스를 효율적으로 공유하고 관리할 수 있는 환경을 제공했습니다. 이를 통해 팀 간 리소스 활용도를 높이고, 데이터 전문가들이 필요한 시점에 모델링과 알고리즘 개발에 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 지원했습니다.

또한 Yennefer의 데이터 저장 및 공유 기능은 연구자 간 협업을 강화하는 기반이 되었습니다. 프로젝트 데이터와 분석 결과를 공유할 수 있는 협업 플랫폼이 마련되면서, 데이터 분석 프로세스가 통합되고 지식 공유도 더 활발해졌습니다. 이는 전사적인 데이터 관리와 활용 역량을 높이는 데 기여했습니다.

 

Yennefer 도입 이후 한국타이어앤테크놀로지는 개인 노트북 중심의 분석 환경을 넘어, 프로젝트별로 확장 가능한 R&D 데이터 분석 인프라를 구축할 수 있었습니다. 데이터 전문가들은 보다 안정적인 환경에서 모델링과 알고리즘 개발을 수행할 수 있게 되었고, GPU 리소스 공유와 협업 체계를 통해 분석 업무의 효율도 높아졌습니다.

이 사례는 Yennefer가 대규모 AI 인프라를 한 번에 구축하기 어려운 조직에도 적합한 확장형 데이터 분석 플랫폼이 될 수 있음을 보여줍니다. 몬드리안에이아이는 Yennefer를 통해 한국타이어앤테크놀로지가 데이터 분석 인프라를 단계적으로 확장하고, 연구개발 조직의 협업과 데이터 활용 역량을 강화할 수 있도록 지원했습니다.