2019.07.08

"AI와 친해지는 더 빠른 방법" 마이크로소프트 플로우로 AI와 친해지기

Simon Bisson | InfoWorld
마이크로소프트 파워 플랫폼(Power Platform)이 몇 년 사이 개발자를 대상으로 한 마이크로소프트 상품의 중요한 요소로 부상했다. 비주얼 베이직 같은 1990년대 클라이언트-서버 애플리케이션이자 도구의 현대판으로 볼 수 있는 파워 플랫폼은 개발자와 비즈니스 분석가 모두를 위한 빠른 애플리케이션 개발 도구다.
 
파워 플랫폼은 다이내믹스(Dynamics) 비즈니스 시스템의 중심에 위치하는 공통 데이터 모델(Common Data Model)과 애저 로직 앱의 워크플로 자동화를 기반으로 하며 사용자 데스크톱과 디바이스에 정보를 제공하는 기업 내부용 애플리케이션을 구축하기 위한 다양한 도구를 제공한다. 파워 플랫폼에 포함된 주요 개발자용 도구는 플로우(Flow), 파워 앱(Power Apps), 파워 BI의 3가지다. 각각 대상 사용자 층은 다르지만 함께 연계되어  코어 시스템부터 반대쪽 끝의 데스크톱 대시보드와 모바일 애플리케이션에 이르는 비즈니스 정보 처리 파이프라인을 제공하는 역할도 한다.
 

마이크로서비스 워크플로 및 통합에 플로우 사용하기

이 파이프라인의 중심에는 로우코드, 서버리스 마이크로소프트 플로우가 위치한다. 예를 들어 필자는 오피스 365 캘린더를 구글 캘린더에 연결하는 플로우를 사용하는데, 아웃룩에 새 약속을 추가하면 구글 캘린더가 업데이트되어 필자의 안드로이드 폰에서 구글 어시스턴트로 일정에 액세스할 수 있게 된다. 또 다른 플로우는 서드파티 IoT IFTTT(IF This, Then That) 서비스에 연결돼 팀(Teams) 채널에서 필자의 이름이 언급될 때 필자의 책상 위에 놓인 필립스 휴(Hue) 전구의 색깔을 바꾼다.
 
플로우는 현대의 마이크로서비스와 잘 어울리는 개발 모델로, 사전 제작된 커넥터 또는 맞춤형 웹훅을 사용해서 API와 API를 신속하게 연결하는 수단을 제공한다. 두 서비스는 함께 작동하도록 설계할 필요가 없다. 게시된 API만 있으면 된다. 필요한 모든 데이터 변환은 플로우에서 처리할 수 있다. 커넥터는 표준과 프리미엄, 두 가지 형태로 제공된다. 표준 커넥터는 무료 계층을 포함한 모든 사용자에게 제공된다. 프리미엄 커넥터를 사용하려면 구독이 필요하지만 세일즈포스 등 많은 서드파티 주요 비즈니스 애플리케이션과의 연계 시 필요한 커넥터가 포함된다.
 

플로우에서 애저 코그니티브 서비스 사용하기

마이크로소프트는 정기적으로 플로우에 새 커넥터를 추가한다. 최근 릴리즈에는 여러 애저 코그니티브 서비스에 대한 액세스가 포함됐다. 이러한 커넥터를 사용하면 복잡한 REST(Representational State Transfer) API 호출을 구성하고 관리할 필요 없이 빠르게 머신러닝을 앱에 도입할 수 있다. 현재 플로우는 프리뷰 코그니티브 서비스의 컴퓨터 비전(Computer Vision), 콘텐트 모더레이터(Content Moderator), 커스텀 비전(Custom Vision), QnA 메이커(QnA Maker), 텍스트 애널리틱스(Text Analytics) 요소를 지원한다.
 
플로우에서 애저 코그니티브 서비스를 사용하기는 쉽다. 먼저 애저에서 코그니티브 서비스 계정 키를 받는다. 애저는 사용하는 서비스에 따라 비용을 청구하고, 이 키는 API 액세스를 인증할 때 필요하기 때문이다. 코그니티브 서비스 계정은 사용 중인 서비스와 지역에 대한 루트 사이트 URL을 제공한다. 이 URL을 커넥터에 추가해야 한다. 사이트 URL을 설정하지 않을 경우 기본값인 미국 서부(West US)로 설정되므로 미국 외 국가에서는 지연 시간이 커질 수 있다. 애저 코그니티브 서비스 계정을 플로우에 연결하는 과정이 끝나면 앱에서 서비스를 사용할 수 있다.
 
플로우는 트리거와 액션, 두 가지 유형의 엔드포인트를 지원한다. 트리거는 플로우를 시작하고 액션은 플로우의 엔드포인트로서 트리거에 의해 생성되는 데이터에 따라 움직인다. 액션으로는 코그니티브 서비스 API만 지원된다. 이 서비스가 이벤트나 메시지를 소싱하는 것이 아니라 API를 통해 전달되는 데이터만 처리하도록 설계되었음을 감안하면 당연하다고 볼 수 있다.
 

플로우에서 지능형 앱 구축하기

커넥터를 사용해서 할 수 있는 일은 많다. 커넥터는 코드 작성 과정 없이 전체 코그니티브 서비스 API와 동일한 기능을 제공한다. 구축 플로우의 유형을 상상하기는 어렵지 않다. 컴퓨터 비전 커넥터를 사용해서 드롭박스(Dropbox) 폴더에 업로드된 이미지를 가져와 OCR-텍스트 변환 서비스를 사용해 처리하고 인식된 텍스트로 워드 템플릿을 작성한 다음 결과 문서를 셰어포인트 폴더에 저장하는 플로우가 가능할 것이다. 누구나 온라인 플로우 편집기를 사용해서 몇 분만에 조합할 수 있는 유형의 앱이다. 또는 텍스트 애널리틱스 도구를 사용해서 회사 트위터 지원 계정으로 전송된 트윗에 첨부된 감정과 주요 용어를 판단, 제품의 문제를 조기에 알리는 것도 가능하다.
 
이와 같은 플로우는 온전한 개발 라이프사이클을 거쳐 개발되는 정식 애플리케이션일 필요가 없다. 한 사람에게 필요한 도구, 제한된 수명 동안 사용되는 도구, 또는 상당한 개발 리소스가 필요한 대규모 애플리케이션을 위한 개념 증명일 수도 있다. 위에 언급한 드롭박스-OCR 앱은 서류 작업에 필요한 시간을 줄이기 위한 목적으로 현장 서비스 팀의 문서를 디지털화하는 서비스를 위한 프로토타입이 될 수 있다. 플로우로 만들어서 소규모 테스터에게 배포하면 프로젝트 사양을 작성하기 전에 신속하게 라이브 개념 증명을 실행할 수 있다.
 

템플릿을 사용해서 빠르게 시작

마이크로소프트는 일반적인 사용 사례를 위한 사전 제작된 템플릿을 제공하므로 직접 구축하기 전에 코그니티브 서비스를 시험해 보거나 맞춤 구성 작업을 위한 기반 용도로 사용할 수 있다. 템플릿 중에서 트위터를 텍스트 애널리틱스에 연결하고 추가 분석을 위해 파워 BI를 대시보드로 사용하는 템플릿은 파워 플랫폼의 요소를 사용해서 할 수 있는 일의 좋은 예다. 파워 BI의 스트리밍 실시간 데이터 지원을 활용, 파워 BI에서 분석하기에 앞서 플로우로 데이터 집합을 준비하는 방법을 보여준다.
 
플로우 및 관련 로직 앱과 같은 도구는 개별 마이크로서비스를 연결하는 간단한 앱을 구현하는 데 유용하다. 인프라에 대해서는 생각할 필요가 없고 트리거와 액션으로 사용하는 서비스만 고려하면 된다. 일반적인 분산 애플리케이션 설계 패턴을 추출한 개념인 플로우는 특히 수요가 많지 않거나 개발 리소스 추가를 정당화하기 어려운 애플리케이션을 구축할 때 요긴하다.
 
플로우에 머신러닝을 추가하면 데이터가 워크플로를 통과할 때 더 많은 도구로 데이터를 처리해서 통찰력을 얻거나 콘텐츠를 변환할 수 있다. 이 방법으로 애저 코그니티브 서비스를 사용하면 사전 학습된 모델, 그리고 커스텀 비전의 경우 커스텀 모델에 액세스할 수 있다. 전통적인 개발 기법에 비해 훨씬 더 신속하게 머신러닝 앱을 다루고 비즈니스 전반에 활용 가능한 스킬과 개념을 개발할 수 있게 해주는 조합이다. editor@itworld.co.kr 


2019.07.08

"AI와 친해지는 더 빠른 방법" 마이크로소프트 플로우로 AI와 친해지기

Simon Bisson | InfoWorld
마이크로소프트 파워 플랫폼(Power Platform)이 몇 년 사이 개발자를 대상으로 한 마이크로소프트 상품의 중요한 요소로 부상했다. 비주얼 베이직 같은 1990년대 클라이언트-서버 애플리케이션이자 도구의 현대판으로 볼 수 있는 파워 플랫폼은 개발자와 비즈니스 분석가 모두를 위한 빠른 애플리케이션 개발 도구다.
 
파워 플랫폼은 다이내믹스(Dynamics) 비즈니스 시스템의 중심에 위치하는 공통 데이터 모델(Common Data Model)과 애저 로직 앱의 워크플로 자동화를 기반으로 하며 사용자 데스크톱과 디바이스에 정보를 제공하는 기업 내부용 애플리케이션을 구축하기 위한 다양한 도구를 제공한다. 파워 플랫폼에 포함된 주요 개발자용 도구는 플로우(Flow), 파워 앱(Power Apps), 파워 BI의 3가지다. 각각 대상 사용자 층은 다르지만 함께 연계되어  코어 시스템부터 반대쪽 끝의 데스크톱 대시보드와 모바일 애플리케이션에 이르는 비즈니스 정보 처리 파이프라인을 제공하는 역할도 한다.
 

마이크로서비스 워크플로 및 통합에 플로우 사용하기

이 파이프라인의 중심에는 로우코드, 서버리스 마이크로소프트 플로우가 위치한다. 예를 들어 필자는 오피스 365 캘린더를 구글 캘린더에 연결하는 플로우를 사용하는데, 아웃룩에 새 약속을 추가하면 구글 캘린더가 업데이트되어 필자의 안드로이드 폰에서 구글 어시스턴트로 일정에 액세스할 수 있게 된다. 또 다른 플로우는 서드파티 IoT IFTTT(IF This, Then That) 서비스에 연결돼 팀(Teams) 채널에서 필자의 이름이 언급될 때 필자의 책상 위에 놓인 필립스 휴(Hue) 전구의 색깔을 바꾼다.
 
플로우는 현대의 마이크로서비스와 잘 어울리는 개발 모델로, 사전 제작된 커넥터 또는 맞춤형 웹훅을 사용해서 API와 API를 신속하게 연결하는 수단을 제공한다. 두 서비스는 함께 작동하도록 설계할 필요가 없다. 게시된 API만 있으면 된다. 필요한 모든 데이터 변환은 플로우에서 처리할 수 있다. 커넥터는 표준과 프리미엄, 두 가지 형태로 제공된다. 표준 커넥터는 무료 계층을 포함한 모든 사용자에게 제공된다. 프리미엄 커넥터를 사용하려면 구독이 필요하지만 세일즈포스 등 많은 서드파티 주요 비즈니스 애플리케이션과의 연계 시 필요한 커넥터가 포함된다.
 

플로우에서 애저 코그니티브 서비스 사용하기

마이크로소프트는 정기적으로 플로우에 새 커넥터를 추가한다. 최근 릴리즈에는 여러 애저 코그니티브 서비스에 대한 액세스가 포함됐다. 이러한 커넥터를 사용하면 복잡한 REST(Representational State Transfer) API 호출을 구성하고 관리할 필요 없이 빠르게 머신러닝을 앱에 도입할 수 있다. 현재 플로우는 프리뷰 코그니티브 서비스의 컴퓨터 비전(Computer Vision), 콘텐트 모더레이터(Content Moderator), 커스텀 비전(Custom Vision), QnA 메이커(QnA Maker), 텍스트 애널리틱스(Text Analytics) 요소를 지원한다.
 
플로우에서 애저 코그니티브 서비스를 사용하기는 쉽다. 먼저 애저에서 코그니티브 서비스 계정 키를 받는다. 애저는 사용하는 서비스에 따라 비용을 청구하고, 이 키는 API 액세스를 인증할 때 필요하기 때문이다. 코그니티브 서비스 계정은 사용 중인 서비스와 지역에 대한 루트 사이트 URL을 제공한다. 이 URL을 커넥터에 추가해야 한다. 사이트 URL을 설정하지 않을 경우 기본값인 미국 서부(West US)로 설정되므로 미국 외 국가에서는 지연 시간이 커질 수 있다. 애저 코그니티브 서비스 계정을 플로우에 연결하는 과정이 끝나면 앱에서 서비스를 사용할 수 있다.
 
플로우는 트리거와 액션, 두 가지 유형의 엔드포인트를 지원한다. 트리거는 플로우를 시작하고 액션은 플로우의 엔드포인트로서 트리거에 의해 생성되는 데이터에 따라 움직인다. 액션으로는 코그니티브 서비스 API만 지원된다. 이 서비스가 이벤트나 메시지를 소싱하는 것이 아니라 API를 통해 전달되는 데이터만 처리하도록 설계되었음을 감안하면 당연하다고 볼 수 있다.
 

플로우에서 지능형 앱 구축하기

커넥터를 사용해서 할 수 있는 일은 많다. 커넥터는 코드 작성 과정 없이 전체 코그니티브 서비스 API와 동일한 기능을 제공한다. 구축 플로우의 유형을 상상하기는 어렵지 않다. 컴퓨터 비전 커넥터를 사용해서 드롭박스(Dropbox) 폴더에 업로드된 이미지를 가져와 OCR-텍스트 변환 서비스를 사용해 처리하고 인식된 텍스트로 워드 템플릿을 작성한 다음 결과 문서를 셰어포인트 폴더에 저장하는 플로우가 가능할 것이다. 누구나 온라인 플로우 편집기를 사용해서 몇 분만에 조합할 수 있는 유형의 앱이다. 또는 텍스트 애널리틱스 도구를 사용해서 회사 트위터 지원 계정으로 전송된 트윗에 첨부된 감정과 주요 용어를 판단, 제품의 문제를 조기에 알리는 것도 가능하다.
 
이와 같은 플로우는 온전한 개발 라이프사이클을 거쳐 개발되는 정식 애플리케이션일 필요가 없다. 한 사람에게 필요한 도구, 제한된 수명 동안 사용되는 도구, 또는 상당한 개발 리소스가 필요한 대규모 애플리케이션을 위한 개념 증명일 수도 있다. 위에 언급한 드롭박스-OCR 앱은 서류 작업에 필요한 시간을 줄이기 위한 목적으로 현장 서비스 팀의 문서를 디지털화하는 서비스를 위한 프로토타입이 될 수 있다. 플로우로 만들어서 소규모 테스터에게 배포하면 프로젝트 사양을 작성하기 전에 신속하게 라이브 개념 증명을 실행할 수 있다.
 

템플릿을 사용해서 빠르게 시작

마이크로소프트는 일반적인 사용 사례를 위한 사전 제작된 템플릿을 제공하므로 직접 구축하기 전에 코그니티브 서비스를 시험해 보거나 맞춤 구성 작업을 위한 기반 용도로 사용할 수 있다. 템플릿 중에서 트위터를 텍스트 애널리틱스에 연결하고 추가 분석을 위해 파워 BI를 대시보드로 사용하는 템플릿은 파워 플랫폼의 요소를 사용해서 할 수 있는 일의 좋은 예다. 파워 BI의 스트리밍 실시간 데이터 지원을 활용, 파워 BI에서 분석하기에 앞서 플로우로 데이터 집합을 준비하는 방법을 보여준다.
 
플로우 및 관련 로직 앱과 같은 도구는 개별 마이크로서비스를 연결하는 간단한 앱을 구현하는 데 유용하다. 인프라에 대해서는 생각할 필요가 없고 트리거와 액션으로 사용하는 서비스만 고려하면 된다. 일반적인 분산 애플리케이션 설계 패턴을 추출한 개념인 플로우는 특히 수요가 많지 않거나 개발 리소스 추가를 정당화하기 어려운 애플리케이션을 구축할 때 요긴하다.
 
플로우에 머신러닝을 추가하면 데이터가 워크플로를 통과할 때 더 많은 도구로 데이터를 처리해서 통찰력을 얻거나 콘텐츠를 변환할 수 있다. 이 방법으로 애저 코그니티브 서비스를 사용하면 사전 학습된 모델, 그리고 커스텀 비전의 경우 커스텀 모델에 액세스할 수 있다. 전통적인 개발 기법에 비해 훨씬 더 신속하게 머신러닝 앱을 다루고 비즈니스 전반에 활용 가능한 스킬과 개념을 개발할 수 있게 해주는 조합이다. editor@itworld.co.kr 


X