# Interval 개요 **Interval HUE 플랫폼: Harvest, U-AI, Exchange** *** ## 엔터프라이즈급 데이터 인텔리전스 플랫폼 ### 엔터프라이즈 데이터를 전략적 자산으로 전환 오늘날 기업은 데이터는 풍부하지만 인사이트는 부족합니다. 핵심 정보가 서로 다른 시스템에 분산되어 접근이 어렵고, 공유 시 보안 리스크가 따르기 때문에 전략적 자산으로 활용되지 못하고 있습니다. Interval 플랫폼은 기존 인프라 위에서 운영되는 수직 통합형 데이터 인텔리전스 솔루션입니다. 단편화된 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 인텔리전스로 전환하면서도, 데이터에 대한 제어권과 주권을 유지할 수 있습니다. ### 아키텍처 핵심 요소 전체 플랫폼은 기존 클라우드 또는 온프레미스 환경 내 **프라이빗 쿠버네티스 클러스터**에서 운영됩니다. 데이터는 조직의 제어 범위를 벗어나지 않습니다. 전송 구간은 IPsec VPN 터널과 엔드투엔드 TLS 암호화를 결합한 다계층 제로 트러스트 모델로 보호되며, 네트워크 게이트웨이가 최종 검사 및 인가 지점에서 모든 트래픽을 통제합니다. Interval의 아키텍처는 ACID 호환 Apache Iceberg를 기반으로, Standardized → Interval Data Standard → Economic Performance Metrics의 3단계 정제 파이프라인을 통해 데이터를 처리합니다. 기존 ETL 파이프라인과 달리, 각 단계에 **AI 인텔리전스 레이어**가 내장되어 데이터 품질 관리를 자동화합니다. 1. **Standardized Layer:** 원시 데이터 수집 시 AI 기반 정규화 및 익명화를 즉시 적용하여, 이후 모든 처리의 정제된 구조화 기반을 구성합니다. 2. **Interval Data Standard Layer:** AI 기반 식별, 품질 개선, 컨텍스트 검증, 롤업 테이블을 통해 데이터를 보강하여, 쿼리 가능한 신뢰 자산으로 전환합니다. ### 거버넌스 및 신뢰 OpenMetadata 기반의 중앙 집중식 **메타데이터 레이크**는 전체 데이터 환경을 하나의 카탈로그로 통합하여 검색과 탐색을 지원합니다. 모든 레이어에 걸쳐 데이터 리니지를 자동 추적하고 거버넌스 정책을 시행합니다. 핵심 데이터 이벤트는 **프라이빗 블록체인**에 기록되어, 위변조가 불가능하고 암호학적으로 검증 가능한 감사 추적을 생성합니다. 이를 통해 GDPR, SOX 등 엄격한 규제 요건에 대응할 수 있습니다. ### 성능 및 유연성 Trino 기반 **쿼리 엔진**을 통해 모든 데이터 레이어를 단일 SQL 인터페이스로 통합 조회할 수 있으며, 레이어 간 데이터 이동 없이 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. Apache Flink는 실시간 스트림 처리를 지원하며, 기존 배치 수집과 함께 Standardized 레이어로 데이터를 공급합니다. Economic Performance Metrics 레이어는 대화형 BI 대시보드, 예측 머신 러닝 모델, 실시간 Data API가 공통으로 참조하는 최적화된 데이터 소스입니다. ### Interval 데이터 포털 BI 리포트, 예측 분석 결과, API 출력, 블록체인 기반 출처 기록 등 플랫폼이 생성하는 모든 산출물은 **Interval 데이터 포털**에 집약됩니다. 기업은 이 포털을 통해 모든 데이터 기반 인텔리전스에 하나의 보안 접근점으로 접근할 수 있습니다. *** ## 글로벌 분석, 로컬 통제 ### 데이터는 현지에, 인텔리전스는 글로벌로 현대 기업은 근본적인 딜레마에 직면해 있습니다. AI와 글로벌 분석에는 여러 지역에 걸친 데이터셋에 대한 접근이 필수적이지만, GDPR, CCPA, HIPAA, PIPA 등 프라이버시 규제는 민감 정보가 관할 경계를 벗어나지 못하도록 규정합니다. Interval은 연합 아키텍처로 이 과제를 해결합니다. 데이터를 한곳으로 이동시키지 않고, 데이터가 위치한 곳에 인텔리전스를 배포합니다. ### 파운데이션: 규정 준수를 위한 프라이빗 스토리지 Interval의 핵심 원칙은 원시 민감 데이터가 소유 조직의 통제를 벗어나지 않는다는 것입니다. **Harvest** 플랫폼은 기업의 클라우드 환경 또는 온프레미스 서버에 직접 배포되는 단일 조직 전용 인프라입니다. * **레이크하우스:** 멀티 테넌트 퍼블릭 클라우드와 달리, 각 고객에게 독립된 **코그니티브 데이터 레이크하우스**가 제공됩니다. * **배포:** Harvest 인스턴스는 온프레미스 또는 특정 클라우드 리전(예: EU 데이터를 위한 프랑크푸르트)에 배포할 수 있어, 데이터 레지던시 요건을 충족합니다. * **보안:** 전송 구간(TLS 1.3)과 저장 구간(AES-256-GCM) 모두 엔드투엔드 암호화를 적용합니다. ### 서치: 글로벌 쿼리를 위한 연합 네트워크 Interval의 글로벌 쿼리는 데이터를 중앙으로 모으지 않고, 질의를 각 데이터 소재지로 전송하여 처리합니다. 1. 사용자(또는 애플리케이션)가 Interval 플랫폼에 질문을 전송합니다 — 예: *"지난 분기 지역별 글로벌 이탈률은?"* 2. **인텔리전스 에이전트 프레임워크**가 요청을 분석하고, 관련 리전과 Harvest 인스턴스를 판별하여 분산 쿼리 플랜을 생성합니다. 3. **AI 에이전트가** 각 리전의 Harvest 환경으로 파견되어 Standardized 및 Interval Data Standard 데이터에 대해 **로컬**에서 쿼리를 실행합니다. 원시 레코드는 리전을 벗어나지 않습니다. 4. 각 리전은 집계된 결과(예: 건수, 비율, KPI)만 반환하며, 이를 결합하여 하나의 글로벌 응답을 생성합니다. 모든 주요 데이터 작업은 Interval EVM 블록체인에 기록됩니다: * **Data Story:** 어떤 데이터셋에서 무엇이 계산되었는지를 EAS를 통해 기록 * **감사 추적:** EAS를 통해 시간순 불변 로그를 생성 이를 통해 민감한 원시 데이터를 중앙에 집중시키지 않으면서도, 쿼리의 실행 경로·대상 데이터·처리 방식을 완전히 추적할 수 있습니다. ### 거래: 파생 데이터의 보안 반출 글로벌 쿼리를 구동하는 동일한 연합 연산 메커니즘을 통해 외부 공유와 수익화도 가능합니다. 원시 데이터는 로컬에 유지한 채, **파생 결과물**만 공유·수익화 가능한 자산으로 구성합니다. 원본 테이블을 노출하는 대신, Interval은 다음과 같은 파생 데이터 상품을 제공합니다: * **인사이트 리포트:** Interval 포털 또는 API를 통해 제공되는 집계 분석 결과물입니다. * **모델 아티팩트:** 각 리전 내 Standardized 및 Interval Data Standard 자산을 기반으로 학습된 모델입니다. 원시 레코드를 외부로 복사하지 않고 학습이 이루어집니다. * **라이선스 상품:** **ERC-5006 라이선스 NFT**에 사용자 수 제한·유효 기간·지역·세부 수준 등의 사용 조건을 명시하여 출력물을 제공합니다. 이러한 파생 자산은 Interval Exchange를 통해 파트너 또는 고객과 교환할 수 있으며, 원시 데이터는 노출되지 않습니다. 로컬에서 처리하고 프라이버시가 보호된 산출물만 공유하는 구조이므로, 조직은 보안·규정 준수·감사 가능성을 유지하면서 글로벌 데이터 경제에 참여할 수 있습니다. *** ## 에이전트 프레임워크 아키텍처 ### 엔터프라이즈급 AI 기반 오케스트레이션 **Interval 에이전트 프레임워크는** 기업이 데이터 보안을 유지하면서 기존 환경 그대로 AI를 도입할 수 있도록 설계되었습니다. 분산된 데이터에서 가치를 추출하기 위해, 인텔리전스를 데이터 소재지에 배포하는 방식을 채택합니다. 보안은 네트워크 엣지에서 애플리케이션 레이어까지 다계층으로 적용됩니다: * **Edge Security**: Cloudflare가 DDoS 방어와 WAF 필터링을 제공합니다. * **Identity Management**: Keycloak이 격리된 환경에서 OAuth 플로우와 RBAC 정책을 관리합니다. * **Runtime Security**: 모든 작업은 mTLS 서비스 메시가 적용된 보안 강화 프라이빗 쿠버네티스 클러스터에서 실행됩니다. ### 멀티 에이전트 인텔리전스 비즈니스 질의는 4개의 전문 AI 에이전트가 공동으로 처리합니다: 1. **Data Engineer Agent**: 기존 엔터프라이즈 시스템(예: SAP, Oracle)에 안전하게 연결하고, 프라이버시 보호 조치를 적용하여 데이터를 구조화·정제합니다. 2. **Data Analyst Agent**: 정제된 데이터를 비즈니스 엔터티와 관계 구조로 정리합니다. 3. **Context Agent**: 산업 특성, 지역 규제, 현지 비즈니스 관행을 반영하여 질의를 해석합니다. 4. **BI Agent**: 구조화된 데이터를 기반으로 경영진 대상의 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. ### 안전성 및 실행 신뢰성 **LangGraph**가 프레임워크의 상태 관리와 실행을 담당합니다. 에이전트 워크플로의 상태를 유지하고, 각 단계의 AI 판단을 조율합니다. 에이전트와 AI 모델 간 모든 상호작용은 **프롬프트 가드레일**과 **합의·품질 필터**를 거쳐, 데이터 유출과 할루시네이션 리스크를 방지합니다. 보안을 위한 프라이빗 호스팅 모델과 특정 기능을 위한 외부 모델을 선택적으로 조합할 수 있습니다. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.ai-interval.com/ko/platform-overview/interval.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.