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

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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.

용어 해설

S3 호환 스토리지(S3-Compatible Storage): — Amazon S3의 API 규격을 준수하여 설계된 클라우드 스토리지 서비스이다. Wasabi, Backblaze B2, Cloudflare R2 등이 대표적이며, 표준화된 인터페이스를 통해 데이터를 저장하고 관리할 수 있어 벤더 종속성을 줄이는 데 중요하다.
배치 처리(Batch Processing): — 대량의 데이터를 실시간이 아닌 일정 단위로 모아서 한꺼번에 처리하는 방식이다. 수백만 개의 이미지나 비디오를 비동기적으로 추론할 때 자원 사용을 최적화하고 비용을 절감할 수 있어 대규모 데이터 분석에 필수적이다.
사전 서명된 URL(Pre-signed URL): — 스토리지 소유자가 특정 객체에 대해 한시적으로 접근 권한을 부여한 URL이다. 보안 키를 외부 서비스에 직접 공유하지 않고도 Roboflow와 같은 외부 플랫폼이 안전하게 데이터를 읽어올 수 있도록 보장한다.
데이터 스테이징(Data Staging): — 본격적인 데이터 처리나 분석을 시작하기 전에 데이터를 임시로 준비하고 목록화하는 단계이다. 배치 작업에서 처리할 파일의 경로와 상태를 미리 확인하여 대규모 작업의 안정성과 정확성을 높이는 역할을 한다.
웹훅(Webhook): — 특정 이벤트가 발생했을 때 서버가 지정된 URL로 HTTP 요청을 보내 알림을 주는 메커니즘이다. 배치 작업이 완료되었을 때 사용자 시스템에 자동으로 결과를 통보하여 후속 파이프라인을 실행하는 데 사용된다.

기술

Roboflow
Wasabi
Backblaze B2
Cloudflare R2
AWS S3
Python
inference-cli

활용 사례

스포츠 경기 영상 분석 및 선수 트래킹
드론 및 위성 이미지 기반 지리 공간 분석
농작물 질병 탐지 및 수확량 평가
대규모 아카이브 데이터의 시각적 인덱싱

언급된 리소스

문서Batch Processing Documentation

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