Roboflow Batch Processing, Wasabi 및 Cloudflare R2 등 S3 호환 스토리지 지원 확대

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핵심 요약

Roboflow는 자사의 Batch Processing 서비스가 Wasabi, Backblaze B2, Cloudflare R2를 포함한 광범위한 S3 호환 스토리지 생태계와 통합되었다고 발표했다. 기존 AWS, GCP, Azure 지원에 더해 이제 사용자는 데이터를 다른 클라우드로 이전할 필요 없이 원래 저장된 위치에서 수백만 개의 이미지나 비디오를 직접 처리할 수 있다. 이 서비스는 GPU 프로비저닝과 자동 확장 등 복잡한 인프라 관리를 자동화하며, 최적화된 컴퓨팅 자원 할당을 통해 추론 비용을 획기적으로 절감한다. 스포츠 분석, 지리 공간 데이터 처리, 농업 모니터링 등 대규모 데이터셋이 필요한 산업 분야에서 시각적 지능을 더 쉽게 도입할 수 있게 되었다.

배경

Roboflow API Key, S3 호환 스토리지 계정 및 자격 증명, Python 환경 및 CLI 사용 능력

대상 독자

대규모 시각 데이터(이미지/비디오)를 보유하고 자동화된 AI 추론 파이프라인을 구축하려는 ML 엔지니어 및 데이터 사이언티스트

의미 / 영향

이번 업데이트는 특정 클라우드 벤더에 대한 종속성을 줄이고, 저렴한 S3 호환 스토리지를 사용하는 기업들이 고성능 AI 추론 기능을 더 쉽게 결합할 수 있게 함으로써 컴퓨터 비전의 대중화를 가속화할 것이다.

섹션별 상세

Roboflow Batch Processing은 인프라 관리의 복잡성을 제거한다. 사용자가 직접 GPU를 할당하거나 소프트웨어 의존성을 관리할 필요 없이, 대규모 이미지 및 비디오 데이터에 대한 비동기식 추론 작업을 자동으로 수행한다.

클라우드 스토리지 입력부터 지능형 처리, 결과 도출까지의 3단계 워크플로 다이어그램이다. — Diagram사용자의 클라우드 스토리지(Input)에서 데이터를 가져와 Roboflow의 배치 처리를 통해 모델 및 워크플로를 적용(Process)하고, 최종적으로 JSON이나 데이터베이스 통합 형태의 결과(Output)를 얻는 전체 과정을 요약한다. 복잡한 인프라 관리 없이 시각적 지능을 데이터에 적용하는 흐름을 보여준다.

S3 호환 스토리지 지원 확대로 데이터 이동 비용과 시간을 절약할 수 있다. Wasabi, Backblaze B2, Cloudflare R2 등 다양한 클라우드 서비스에 저장된 테라바이트급 데이터를 다른 서비스로 전송하지 않고도 즉시 배치 작업을 시작할 수 있어 파이프라인이 단순해진다.

Roboflow Batch Processing이 지원하는 다양한 클라우드 스토리지 제공업체 로고 목록이다. — Infographic기존의 AWS, GCP, Azure 외에도 Akamai, Cloudflare, IBM Cloud, DigitalOcean, Wasabi 등 10개 이상의 S3 호환 스토리지 서비스가 새롭게 지원됨을 시각적으로 나타낸다. 이는 사용자가 데이터 위치에 상관없이 유연하게 추론 인프라를 선택할 수 있음을 의미한다.

컴퓨팅 자원 최적화를 통해 추론 비용을 낮춘다. 각 배치 작업에 필요한 리소스를 Roboflow가 직접 최적화하여 관리하므로, 사용자가 직접 환경을 구축하여 운영하는 것보다 경제적인 비용으로 대량의 데이터를 처리할 수 있다.

CLI를 통한 자동화된 워크플로 구축이 가능하다. inference-cli를 사용하여 클라우드 스토리지 자격 증명을 설정하고, 데이터를 스테이징한 후, 특정 워크플로 ID를 지정하여 추론을 실행하고 결과를 내보내는 전 과정을 코드로 제어할 수 있다.

bash

pip install "inference-cli[cloud-storage]"

클라우드 스토리지 지원 기능이 포함된 Roboflow Inference CLI 설치

bash

export ROBOFLOW_API_KEY=your_roboflow_key
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
export AWS_ENDPOINT_URL=https://s3.us-east-1.wasabisys.com
export AWS_REGION=us-east-1

Wasabi 스토리지를 사용하기 위한 환경 변수 및 엔드포인트 설정

bash

inference rf-cloud data-staging create-batch-of-images \
  --data-source cloud-storage \
  --bucket-path "s3://your-wasabi-bucket-name/images/*.jpg" \
  --batch-id image-batch-001

클라우드 스토리지의 이미지 데이터를 배치 작업을 위해 스테이징

bash

inference rf-cloud batch-processing process-images-with-workflow \
  --workflow-id your-workflow-id \
  --batch-id image-batch-001 \
  --notifications-url "https://your-webhook-url.com/callback"

스테이징된 데이터에 대해 특정 워크플로를 실행하고 웹훅 알림 설정

bash

inference rf-cloud data-staging export-batch \
  --batch-id output-batch-id \
  --target-dir ./results

추론이 완료된 배치 작업 결과를 로컬 디렉토리로 내보내기

Wasabi 클라우드 스토리지 콘솔 내의 버킷 및 객체 리스트 화면 스크린샷이다. — Screenshot실제 Wasabi 스토리지 환경에서 드론 영상 데이터(VisDrone)가 저장된 구조를 보여준다. 이러한 외부 스토리지에 저장된 데이터를 Roboflow CLI를 통해 직접 참조하여 배치 작업을 수행할 수 있음을 실례로 제시한다.

다양한 산업군의 대규모 데이터 분석에 활용될 수 있다. 경기 후 선수 트래킹을 위한 스포츠 영상 분석, 인프라 계획을 위한 드론/위성 이미지 처리, 질병 탐지를 위한 농업 현장 이미지 분석 등 대용량 시각 데이터 처리가 필요한 모든 분야에 적용된다.

실무 Takeaway

대규모 데이터셋을 보유한 경우, 데이터를 이전하지 않고 현재 사용 중인 S3 호환 스토리지에서 직접 Roboflow Batch Processing을 실행하여 전송 비용과 시간을 최소화할 수 있다.
inference-cli[cloud-storage] 패키지를 설치하고 AWS_ENDPOINT_URL을 해당 서비스의 엔드포인트로 설정함으로써 Wasabi나 Cloudflare R2와 같은 외부 스토리지를 손쉽게 연동할 수 있다.
비동기식 대량 추론 작업 시 Roboflow의 최적화된 인프라를 활용하면 직접 GPU 서버를 운영하는 것보다 관리 부담을 줄이고 비용 효율성을 높일 수 있다.

언급된 리소스

문서Batch Processing Documentation

Roboflow Batch Processing, Wasabi 및 Cloudflare R2 등 S3 호환 스토리지 지원 확대

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