실시간 리포팅
FlowTracer의 강력한 Grid View 리포트는 수백만 개의 실행 중인 작업 결과를 시각화하고, 실패한 작업을 강조 표시하여 신속하게 식별, 디버깅, 해결할 수 있도록 도와줍니다.
AI 및 머신러닝 워크플로
FlowTracer는 Python, Julia, Jupyter Notebook 등 널리 사용되는 개발 언어를 기반으로 AI 및 머신러닝 워크플로우와 통합됩니다.
하이브리드 설계 워크플로우
사용자는 기존 워크플로우에 AI 및 머신러닝 서비스를 통합하여 두 종류의 작업을 혼합 실행할 수 있습니다. 이러한 작업은 쿠버네티스 클러스터 위에서 함께 또는 별도로 실행되며, 설계 플로우는 자원 가용성과 이전 계산 결과에 따라 동적으로 적응합니다.
REST 기반 액세스
REST 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 사용자는 자신이 선호하는 언어로 설계 플로우를 정의하고 제어할 수 있습니다.
JSON 기반 플로우 정의
REST API를 기반으로 하는 JSON 기반 Flow Definition Notation(FDN)을 활용하면, 클라이언트에서 FlowTracer 엔진으로 워크플로우 정의를 효율적으로 전송할 수 있습니다. 단일 POST 요청으로 수만 개의 작업과 종속성을 포함한 전체 설계 플로우를 단 몇 초 만에 전달할 수 있습니다.
다양한 플랫폼 지원
사용자는 Windows 또는 Linux(x86/ARM) 환경에서 명령줄, REST 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통해 복잡한 워크플로우를 확인하고 제어할 수 있습니다. 또한 인터랙티브 모드, 슈퍼바이즈 모드, 완전 자동화된 배치 모드 등 다양한 운영 방식도 지원합니다.
종속성 관리 및 인식
종속성 인식은 이전의 모든 종속성 요구 사항이 충족될 때까지 작업이 실행되지 않도록 하여 사용자가 작업 실패의 근본적인 원인을 신속하게 식별하고 수정 조치를 취하며 다시 시작할 필요없이 실패가 발생한 지점부터 작업을 계속 실행할 수 있습니다.
빠르고 확장 가능한 개발
FlowTracer는 메모리 사용량이 적고 자체 내장된 스케줄러를 통해 복잡한 플로우를 노트북이나 GPU가 장착된 전용 서버에서 로컬로 실행하거나, 배치 시스템 또는 클라우드 환경과 연계해 수백만 개의 작업을 메모리에서 처리하고 수천 개의 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.
연결된 협업
FlowTracer의 원격 연결 기능을 통해 사용자는 도메인 전문가와 실시간으로 미러링된 뷰를 공유하며 협업할 수 있습니다. 복잡한 설계 워크플로우를 조직 내외부에 쉽게 배포하고 공유할 수 있어, 플로우 관리, 표준화, 협업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
