MSAP.ai

MSAP.ai는 클라우드 네이티브 시대의 핵심 기술인 Microservices Architecture (MSA), Platform as a Service (PaaS), AI as a Service (AIaaS)를 통합한 차세대 디지털 전환 플랫폼입니다.

설계(Design)부터 운영(Operation), AI 서비스 접목까지 모든 단계를 자동화하고 지능화된 업무 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.

MSAP.ai의 MSA 영역은 단순한 개발 도구를 넘어, 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 설계, 구현, 표준화, 그리고 운영 자동화까지 아우르는 통합 솔루션입니다.

기업이 모놀리식 시스템에서 마이크로서비스 구조로 전환할 때 직면하는 복잡성과 불확실성을 줄여주며, 빠르고 안정적으로 MSA 기반 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

복잡한 도메인을 모듈화하고, 유비쿼터스 언어 기반으로 비즈니스와 기술의 정렬을 도와주는 설계 도구입니다. 비개발자와 개발자 간의 협업을 강화하며, 명확한 경계(Context Boundary)를 통해 서비스 안정성을 극대화합니다.

플로우 기반의 앱 구조를 도식화할 수 있는 환경과, UI/UX를 시각적으로 설계를 제공합니다. 이벤트 기반 아키텍처나 API 연결 구조를 시각적으로 표현할 수 있어 개발 초기 기획 단계에서부터 전체 시스템 흐름을 명확히 파악할 수 있습니다.

MSAP.ai가 제공하는 표준화된 MSA 개발 프레임워크로, 스캐폴딩, 템플릿 기반 코드 생성, 서비스 메시 연동, API Gateway 구성 등을 자동화합니다. 개발 생산성과 일관성을 동시에 확보할 수 있는 핵심 구성 요소입니다.

컨테이너 기반 클라우드 네이티브 인프라 운영을 위한 완전 관리형 플랫폼

MSAP.ai의 Platform 영역은 Kubernetes 기반의 인프라를 중심으로, 마이크로서비스 아키텍처가 안정적이고 확장 가능하게 운영될 수 있도록 설계된 완전 관리형(fully-managed) 플랫폼 서비스입니다.

개발자가 인프라 운영에 대한 부담 없이 서비스 로직에 집중할 수 있도록, 배포, 확장, 복구, 관찰성, 클러스터 관리 등 핵심 요소를 통합 제공하며, 자동화와 보안, 멀티클러스터 확장성을 기본으로 내장하고 있습니다.

Kubernetes 기반의 오케스트레이션 플랫폼으로, 다수의 마이크로서비스를 자동으로 배포, 확장, 복구할 수 있도록 지원합니다. 네트워크, 스토리지, 서비스 메시와 연동되어 클라우드 및 하이브리드 환경에 적합합니다.

전체 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 탐지 및 알림을 제공합니다. MSAP.ai Observability & APM 기반으로 구성되어 있으며, 서비스별 성능 지표, 오류 트래킹, 트랜잭션 추적이 가능합니다.

멀티 클러스터 환경에서 MSA 앱을 배포하고, 테넌트별로 격리된 실행 공간을 제공하여 보안성과 확장성을 동시에 확보할 수 있습니다. 클러스터 간 통합 운영도 지원하여 대규모 서비스 확장에 최적화되어 있습니다.

생성형 AI 및 RAG 기반 지능형 서비스 통합을 위한 AI 서비스 플랫폼

MSAP.ai의 AI 영역은 기존 애플리케이션과 비즈니스 환경에 인공지능 기능을 쉽게 접목할 수 있도록 설계된 통합 AI 서비스 플랫폼입니다. 특히 생성형 AI(Generative AI)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 기반으로, 기업 내부 지식과 외부 데이터를 결합한 정확하고 신뢰도 높은 AI 응답 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

GPT, LLaMA, KoAlpaca 등 다양한 오픈소스 및 커스터마이징된 대형 언어 모델을 지원합니다. 기업 내부 데이터 기반의 질의응답 시스템, 자연어 명령 기반 업무 자동화, 보고서 생성 등의 AI 서비스를 구현할 수 있습니다.

외부 및 내부 문서 검색 기반의 AI 응답 생성 방식으로, 지식 기반 챗봇, 스마트 헬프데스크 등에 사용됩니다. MSAP.ai는 벡터DB, 문서 파서, 인덱서, 세션관리까지 완비된 RAG 파이프라인을 제공합니다.

모델 학습, API 제공, 배포, 모니터링까지 전체 AI 서비스 라이프사이클을 관리하는 프레임워크입니다. MLflow, Ray, BentoML과 같은 OSS 통합도 가능하며, MLOps 기반의 운영을 지원합니다.