MaaS(서비스형 모델)란?

MaaS가 AI 앱을 쉽게 배포할 수 있도록 기계 학습 모델을 서버리스 API로 제공하는 방법을 알아봅니다.

MaaS는 미리 만들어진 기계 학습 모델을 사용하여 AI를 혁신하고 있습니다.

MaaS는 미리 학습된 Machine Learning: 플랫폼에서 이 AI 하위 집합의 개념과 이점에 대해 알아봅니다.기계 학습 모델에 대한 클라우드 기반 액세스와 유연한 종량제 가격을 제공하여 모든 규모의 기업이 AI 솔루션을 빌드, 배포 및 유지 관리하고 AI를 애플리케이션에 통합하는 작업을 훨씬 더 쉽게 수행할 수 있도록 합니다.

핵심 내용

MaaS는 대규모 데이터 세트에 대해 미리 학습되었으며 회사에서 AI 기반 애플리케이션에 통합할 준비가 된 미리 빌드된 모델을 제공합니다.

MaaS는 시간이 오래 걸리고 리소스를 많이 사용하는 모델 개발 및 관리 활동을 제거하여 AI 앱 출시 시간을 단축합니다.

MaaS는 진입 장벽을 낮추고 확장성 있는 비용 효율적인 솔루션을 제공함으로써 AI 기술을 사용하고 비즈니스 운영에 통합하는 방법의 중요한 변화를 나타냅니다.
MaaS 사용 사례의 예로는 마케팅 감정 분석, 조기 사기 감지, 지능형 의사 결정 지원, 연구 및 예방 의료에 대한 예측 분석이 있습니다.
MaaS 시장이 발전함에 따라 산업별 과제에 맞게 조정된 보다 정교하고 전문화된 모델의 개발을 촉진할 가능성이 높습니다.
MaaS의 지속적인 발전과 채택은 앞으로 산업 전반에서 AI 기반 혁신, 효율성 및 성장을 촉진하는 데 공헌할 것입니다.

서비스로서의 모델 정의

MaaS(서비스형 모델)라고 하는 ML(기계 학습) 모델을 서비스로 제공하려면 클라우드 인프라에 대해 미리 학습된 ML 모델을 호스트하고 API를 통해 액세스할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 이 설정을 통해 조직은 처음부터 ML 모델을 만들고 학습시킬 필요 없이 ML 모델을 활용할 수 있습니다.

MaaS는 어떻게 작동하나요?

ML 모델에 대한 클라우드 기반 액세스

MaaS 모델은 다음과 같은 다양한 작업을 지원합니다.

자연어 처리
음성 인식
Computer Vision
이상 탐지
감정 분석
권장 사항 시스템

MaaS의 클라우드 기반 특성을 통해 모델은 확장성 있고 안정적이며 어디서나 액세스할 수 있으므로 모든 규모의 기업에 매우 유연한 솔루션을 제공합니다.

AI 솔루션의 더 빠른 배포

MaaS의 주요 이점 중 하나는 기업이 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있도록 하는 기능입니다. 일반적으로 ML 모델을 개발하려면 상당한 시간, 리소스 및 전문 지식이 필요합니다. 회사는 데이터를 수집하고 전처리하고, 적절한 알고리즘을 선택하고, ML 및 딥 러닝 - 신경망 및 BERT NLP를 비롯한 딥 러닝 및 해당 애플리케이션에 대해 알아봅니다.딥 러닝 모델을 학습시키고, 이를 지속적으로 모니터링하고 업데이트해야 합니다. 이 프로세스는 특히 전담 데이터 과학팀이 없는 기업에서는 어려울 수 있습니다.

서비스형 모델 플랫폼은 대규모 데이터 세트에서 미리 학습된 즉시 사용할 수 있는 모델을 제공하여 이러한 문제를 제거합니다. 개발자는 API를 통해 이러한 모델을 애플리케이션에 통합하여 AI 솔루션을 배포하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄입니다.

SaaS, PaaS 및 MaaS 비교

MaaS는 SaaS(Software as a Service) 및 PaaS(Platform as a Service)와 유사하지만 특히 AI 및 ML 사용 사례에 맞게 조정된 클라우드 용어의 광범위한 "서비스형" 에코시스템의 일부입니다. MaaS를 SaaS 및 PaaS와 비교할 때 몇 가지 유사점과 차이점이 나타납니다.

SaaS는 소프트웨어 애플리케이션을 온라인으로 제공하여 사용자가 기본 인프라 또는 유지 관리에 대해 걱정하지 않고 해당 애플리케이션에 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 예를 들어 이메일 서비스, CRM(고객 관계 관리) 시스템 및 사무실 생산성 도구가 있습니다.
PaaS는 개발자가 인프라를 관리할 필요 없이 애플리케이션을 빌드, 배포 및 관리할 수 있는 완전한 클라우드 기반 환경을 제공합니다. 또한 PaaS는 데이터베이스, 미들웨어 및 개발 프레임워크와 같은 애플리케이션 개발을 위한 도구와 서비스를 제공합니다.
MaaS(예: SaaS 및 PaaS)는 클라우드 기반 배달 모델을 사용하지만 기계 학습 모델을 위해 특별히 설계되었습니다. SaaS 및 PaaS는 광범위한 애플리케이션을 충족하지만 MaaS는 AI 사용 사례에 중점을 둡니다. 이 전문화를 통해 MaaS는 ML 모델에 대해 매우 효율적이고 최적화된 솔루션을 제공할 수 있으므로 조직에서 비즈니스 결과를 유도하는 AI 기반 솔루션을 신속하게 배포할 수 있습니다.

서비스형 모델의 이점

AI의 접근성 향상

MaaS는 광범위한 인프라 또는 사내 전문 지식 없이 정교한 ML 및 딥 러닝 모델을 사용할 수 있도록 하여 모든 규모의 기업에서 AI에 액세스할 수 있도록 합니다. 미리 학습된 모델에 쉽게 액세스할 수 있는 MaaS를 통해 조직은 AI를 운영에 빠르게 통합할 수 있습니다. 이 접근 방식은 진입 장벽을 줄여 소규모 기업도 AI 및 ML 기술을 활용하여 해당 분야의 혁신을 추진할 수 있도록 합니다.

비용 효율성 제공

MaaS는 회사가 자체 모델을 빌드하고 유지 관리하는 데 따른 재정적 부담 없이 고급 AI 기능에 액세스할 수 있도록 지원합니다. AI 모델을 처음부터 빌드하려면 주요 계산 리소스와 전문 지식이 필요합니다. 조직은 클라우드 공급자의 미리 빌드된 미리 학습된 모델을 사용하여 고성능 컴퓨팅 능력 및 AI 전담팀에서 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. MaaS의 유연한 종량제 가격 모델은 기업이 사용하는 AI 및 ML 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있도록 하여 비용 효율성을 더욱 향상시킵니다.

고성능 확장성 제공

MaaS는 확장성이 뛰어나 비즈니스 요구 사항이 변동되는 회사에 적합합니다. 수요에 따라 확장 또는 축소하는 기능을 통해 비즈니스는 다양한 워크로드를 쉽게 관리할 수 있습니다. MaaS는 트래픽 급증 또는 감소에 맞게 조정되어 최적의 성능을 유지하는 데 필요한 계산 능력을 제공합니다.

성능 저하 없이 대량의 요청을 처리하도록 설계된 MaaS는 기업이 요청의 양에 관계없이 일관되고 안정적인 AI 기반 서비스를 고객에게 제공할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 기업은 높은 수준의 서비스 품질과 고객 만족도를 유지할 수 있습니다.

사용 사례

실행 중인 서비스형 모델

MaaS는 다음 서비스형 모델 예제 사용 사례를 포함하여 AI 솔루션 채택을 추진하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.

의료 서비스: 환자 결과에 대한 예측 분석

MaaS는 전자 건강 기록, 랩 결과 및 기타 출처에서 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 건강 위험을 예측하여 조기 개입 및 맞춤형 관리를 지원합니다. 사전 치료로 전환하면 환자 결과가 향상되고, 리소스가 최적화되고, 의료 비용이 절감됩니다.

금융: 사기 및 포괄적인 위험 평가의 조기 감지

MaaS는 금융 기관이 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적인 사기 행위를 알리는 패턴과 이상을 식별할 수 있도록 지원합니다. 이 사전 대응 접근 방식은 재정적 손실을 줄이고 보안을 강화합니다. MaaS는 완화 전략 및 규정 준수에 대한 위험 평가도 지원합니다.

소매: 고객 행동 분석 및 개인 설정된 권장 사항

소매업체는 MaaS를 사용하여 검색 기록 및 구매 동작과 같은 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 제안을 제공합니다. 이 AI 기반 접근 방식은 쇼핑 환경을 향상시키고, 고객 만족도를 높이고, 판매를 촉진하여 소매업체가 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

마케팅: 감정 분석 및 캠페인 최적화

MaaS는 리뷰, 소셜 미디어 및 기타 콘텐츠에서 광범위한 데이터를 분석하여 고객 감정을 측정합니다. 이러한 인사이트를 통해 마케팅 담당자는 캠페인을 미세 조정하고, 고객 환경을 개선하고, 전략을 최적화하여 마케팅에 더 큰 영향을 주고 참여와 전환율을 높일 수 있습니다.

혁신: 연구 및 개발 가속화

MaaS는 연구 및 개발팀에 액세스 가능하고, 확장성 있고, 비용 효율적인 ML 모델을 제공하여 혁신을 가속화합니다. MaaS는 신속한 프로토타입 생성을 지원하고, 협업을 향상시키며, 팀이 ML 모델 생성 및 유지 관리 대신 핵심 역량에 집중할 수 있도록 지원합니다.

관리: 지능형 의사 결정 지원

다양한 산업에서 MaaS는 조직이 비즈니스 및 재무 추세를 예측하여 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줍니다. MaaS는 분석을 보고서 및 시각화로 변환하여 의사 결정자가 복잡한 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고 보다 스마트한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

서비스형 모델의 미래 추세

앞으로 새로운 추세와 기술은 MaaS에서 상당한 발전을 촉진하여 기업이 AI와 ML을 사용하여 경쟁력을 유지하는 방식을 형성할 것입니다.

주요 기술 및 혁신

빠르게 진화하는 기계 학습 분야에서는 MaaS를 광범위하게 채택하기 위한 두 가지 기술이 핵심입니다.

AutoML(자동화된 Machine Learning). AutoML은 반복적인 작업을 자동화하고, 사용자 오류를 줄이고, 모델 품질 및 안정성을 향상시켜 모델 빌드 프로세스를 간소화합니다. 이 간소화를 통해 MaaS 플랫폼에 대한 더 많은 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
Edge 컴퓨팅. 이 분산 접근 방식은 데이터 스토리지 및 계산을 데이터 원본에 더 가깝게 만들어 대기 시간을 줄여 실시간 인사이트와 대응을 더 빠르게 수행할 수 있도록 합니다. 또한 Edge 컴퓨팅은 중앙 데이터 센터로의 데이터 전송을 최소화하여 대역폭 효율성을 개선합니다.

MaaS 시장 전망

클라우드 컴퓨팅 시장에서 향후 몇 년 동안 서비스형 모델에 상당한 성장과 발전이 예상됩니다. 더 많은 기업이 광범위한 사내 전문 지식 없이 ML 모델에 액세스하는 가치를 인식함에 따라 분석가는 상당한 수요 증가를 예측합니다. 따라서 MaaS 시장도 빠르게 확장될 것으로 예상되며, 더 많은 회사에서 MaaS를 활용하여 AI 기반 솔루션을 배포할 것입니다.

MaaS 시장이 발전함에 따라 산업별 요구에 맞게 조정된 보다 정교하고 전문화된 모델의 개발을 촉진할 가능성이 높습니다. 다양한 산업 분야의 AI 통합은 기존의 비즈니스 사례를 변화시키고 산업별 과제에 대한 새롭고 혁신적인 솔루션을 위한 길이 열릴 것입니다.

MaaS는 AI용 게임 체인저입니다.

서비스형 모델은 기업과 개발자가 기계 학습 모델에 액세스하고 사용하는 방식을 혁신하고 있습니다. MaaS는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 미리 학습된 모델을 제공하여 광범위한 사내 전문 지식과 인프라의 필요성을 없애고 고급 AI 기능에 대한 액세스를 보편화합니다. 이를 통해 중소기업도 데이터 분석, 예측 및 자동화를 위한 AI 솔루션을 활용할 수 있습니다. 비용 절감, 배포 시간 단축 및 AI 기반 앱을 빠르고 효율적으로 확장하는 기능 같은 상당한 이점이 있습니다.

결론적으로 MaaS는 AI 기술을 사용하고 비즈니스 운영에 통합하는 방식의 중대한 변화를 나타냅니다. 진입 장벽을 낮추고 확장성 있고 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 기능은 현대 기업에 필수적입니다. MaaS의 지속적인 발전과 채택은 다양한 부문의 혁신, 효율성 및 성장을 촉진하여 기업이 AI 기반 솔루션의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕는 데 매우 중요합니다.

리소스 

Azure를 사용하여 클라우드에서 빌드

종량제를 사용하거나 Azure를 최대 30일 동안 무료로 체험해 보세요.

시작

안경과 스카프를 두른 한 여성이 야외 열대 환경에서 노트북으로 작업하며 미소를 짓고 있습니다.

Azure 리소스

Azure 리소스 센터 살펴보기

비디오, 분석가 보고서, 교육, 사례 연구, 코드 샘플 및 솔루션 아키텍처에 액세스합니다.

Azure에 대한 자세한 정보

사무실에서 한 사람이 여러 개의 모니터에 코드를 표시하는 책상에 서서 노트북으로 작업하고 있습니다.

학생 개발자

기술 분야에서 빠르게 커리어 시작하기

학생을 위한 리소스로 더 많은 성과를 달성합니다. 비디오, 도구 및 커뮤니티 프로그램에 액세스합니다.

학생 리소스 살펴보기

두 사람이 화면에서 무언가를 논의하고 있고, 한 사람은 정보가 표시된 태블릿을 들고 있습니다.

Microsoft Learn

AI 학습 허브 살펴보기

특정 역할에 맞게 설계된 자습서, 가상 교육 및 과정을 통해 AI 기술을 빌드합니다.

학습 시작

MaaS(서비스형 모델)는 미리 학습된 기계 학습 모델을 유연한 종량제 가격으로 서버리스 API로 제공합니다. 이 클라우드 기반 솔루션은 광범위한 사내 전문 지식과 인프라의 필요성을 없애 개발자가 AI 애플리케이션을 빠르고 비용 효율적으로 배포하고 확장할 수 있도록 합니다. MaaS는 고급 분석, 예측 및 자동화를 광범위한 조직에서 액세스할 수 있도록 하여 혁신과 경쟁 능력을 향상시킵니다.
MaaS(서비스형 모델)는 종량제 가격으로 미리 학습된 기계 학습 모델에 대한 클라우드 기반 액세스를 제공하여 기업에서 광범위한 사내 전문 지식과 인프라 없이도 AI 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있도록 합니다. 이 방법은 비용을 절감하고 모든 규모의 조직에서 고급 AI 기능에 액세스할 수 있도록 합니다. MaaS는 비용 효율적이고, 확장성이 뛰어나며, AI 기반 솔루션을 배포하려는 회사의 진입 장벽을 크게 낮춥니다.
“서비스형”은 고객이 온라인으로 서비스에 액세스하여 사용한 만큼만 요금을 지불하는 클라우드 컴퓨팅 모델입니다. 여기에는 SaaS(Software as a Service), IaaS(서비스 제공 인프라) 및 PaaS(Platform as a Service)가 포함됩니다. MaaS(서비스형 모델)는 새롭게 추가된 기능으로, 기업이 미리 학습된 기계 학습 모델에 대한 클라우드 기반 액세스를 통해 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 배포할 수 있도록 합니다.

Azure 모바일 앱 다운로드