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Amazon S3, Amazon Redshift, AWS Managed Kubernetes, Amazon SageMaker

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SotaICG

SotaICG는 AI를 기반으로 한 혁신적인 데이터 분석 에이전시로, 석유 및 가스 산업에 중점을 두고 있습니다. SotaICG는 고급 데이터 분석과 인공지능을 활용하여 에너지 분야에서 인사이트를 도출하고 운영을 최적화합니다.

SotaICG는 다음과 같은 몇 가지 중요한 과제에 직면하여, 효과적인 해결을 위해 VSE Global과의 협력이 필요했습니다:

• 레거시 시스템: 기존 시스템에 익숙한 사용자들이 새로운 고급 플랫폼으로의 전환에 어려움을 겪었습니다.
• 기술 요구 사항: AI 기반 데이터 분석 플랫폼으로의 전환은 새로운 기술이 필요하여, 조직의 핵심 비즈니스 활동에 집중하기 어려운 상황을 초래할 수 있었습니다.
• 높은 전환 비용: 전환 비용이 상당히 높아, 투자 대비 수익과 프로젝트의 재정적 타당성에 대한 우려가 있었습니다.
• 데이터 관리의 복잡성: 대량의 석유 및 가스 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해, 원시 데이터 처리, 데이터 정제 및 기계 학습 모델 준비를 위한 강력한 솔루션이 필요했습니다.
• 예측 모델의 정확성: 석유 및 가스 가격과 시추 장비 유지보수를 위한 정확한 예측 모델을 개발하고 유지하는 데에는 정교한 도구와 프로세스가 요구되었습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 VSE Global은 AWS 기술을 활용하여 포괄적인 솔루션을 구현했습니다:

• S3와 Redshift: VSE Global은 S3를 사용해 석유 및 가스 데이터 파일을 비용 효율적으로 저장하고 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 구축했습니다. 원시 데이터가 정제된 후, 이를 Redshift에 저장하여 기계 학습 단계에 대비했습니다.
• AWS 관리형 Kubernetes와 EC2 Spot Instances: 이 조합은 데이터 정제 단계에서 ETL 작업을 실행하는 데 강력하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 데이터가 효율적이고 효과적으로 처리되도록 했습니다.
• SageMaker: VSE Global은 SageMaker를 활용하여 석유 및 가스 가격 예측, 시추 장비 유지보수 예측 등의 예측 모델 학습을 자동화했습니다. SageMaker Processing 작업을 통해 데이터 준비와 모델 성능 평가가 이루어져, 정확하고 신뢰할 수 있는 예측이 가능하도록 했습니다.

• 비용 효율적인 저장을 위해 Amazon S3를 사용한 확장 가능한 데이터 레이크 구축.
• 효율적인 데이터 처리 및 분석을 위한 Amazon Redshift에서의 데이터 웨어하우스 개발.
• AWS 관리형 Kubernetes와 EC2 스팟 인스턴스를 활용하여 ETL 작업을 실행, 비용 및 성능 최적화.
• Amazon SageMaker 통합을 통해 예측 모델 학습을 자동화하고 고급 분석으로 의사결정 능력 향상.

SotaICG와 VSE Global의 협업은 매우 성공적인 프로젝트 완료로 이어졌습니다. 프로젝트 이후 SotaICG는 데이터 관리 및 예측 능력에서 큰 개선을 이루었습니다. AWS 기반 솔루션으로의 전환을 통해 확장 가능하고 비용 효율적인 인프라를 제공받아 운영 비용을 절감하고 데이터 처리 효율성을 높였습니다.

SageMaker의 도입으로 석유 및 가스 가격 예측과 시추 장비 유지보수 일정에 대한 정확하고 시기적절한 예측이 가능해져, 더 나은 의사결정과 최적화된 운영을 달성할 수 있었습니다.

결과적으로, 이 프로젝트는 SotaICG가 고급 데이터 분석을 활용해 혁신을 이끌고 석유 및 가스 산업에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원했습니다.