- 개인 사용, 테스트, 학습 및 소규모 프로젝트 또는 개별 앱용
- 1개 프로젝트
- 프로젝트당 5개의 워크스페이스
- 워크스페이스당 10 Qub 제한
- 표준 SLA
Qubinets를 사용하면 사용자가 AI 및 빅데이터 애플리케이션을 위한 클라우드 데이터 인프라를 쉽게 관리하고 구축할 수 있습니다.
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Qubinets
Qubinets를 사용하면 사용자가 AI 및 빅데이터 애플리케이션을 위한 클라우드 데이터 인프라를 쉽게 관리하고 구축할 수 있습니다.
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Qubinets란?
Qubinets는 클라우드 데이터 인프라 구축을 단순화하고 가속화하도록 설계된 강력한 플랫폼입니다. 오픈 소스 도구를 활용하고 실용적인 기능을 제공함으로써 Qubinets는 사용자가 데이터 환경을 쉽게 만들고 관찰하며 관리할 수 있도록 보장합니다. 이 플랫폼은 유연하여 다양한 클라우드 또는 온프레미스에 배포가 가능하며, 공급자에 대한 종속성이 없고 직관적인 사용자 경험과 CI/CD 방법론 도구를 제공합니다.
Qubinets을 사용할 사람은?
- 데이터 엔지니어
- AI 개발자
- 빅데이터 분석가
- IT 인프라 관리자
- 클라우드 아키텍트
Qubinets 사용 방법은?
- 1단계: Qubinets에 가입하거나 로그인합니다.
- 2단계: 선호하는 배포 환경(클라우드 또는 온프레미스)을 선택합니다.
- 3단계: 사용 가능한 옵션에서 원하는 데이터 인프라 구성 요소를 선택합니다.
- 4단계: 필요에 맞게 선택한 구성 요소를 구성하고 사용자 정의합니다.
- 5단계: 한 번의 클릭으로 인프라를 배포합니다.
- 6단계: Qubinets 대시보드를 통해 데이터 환경을 모니터링하고 관리합니다.
플랫폼
- web
Qubinets의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 신속한 배포
- 오픈 소스 도구 통합
- 클라우드 및 온프레미스 지원
- CI/CD 방법론
- 사용자 맞춤형 데이터 인프라 구성 요소
- 사용자 친화적인 대시보드
장점
- 배포 시간 단축
- 비용 효율적인 인프라 관리
- 확장 가능한 솔루션
- 생산성 향상
- 배포 환경 선택의 유연성
Qubinets의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 데이터 파이프라인 구축
- 빅데이터 애플리케이션 관리
- 클라우드 인프라 설정
- 온프레미스 데이터 환경 배포
- CI/CD 파이프라인 자동화
Qubinets의 장점과 단점
장점
클라우드 인프라, AI 도구 및 데이터 서비스를 결합한 종합적인 올인원 플랫폼.
주요 클라우드 공급자 및 오픈 소스 통합을 지원하여 유연성과 확장성 제공.
사용자 친화적인 그래픽 인터페이스가 복잡한 Kubernetes 및 클라우드 구성을 추상화.
AI 에이전트 및 기타 AI 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑 및 배포 지원.
DevOps 전문 지식이 필요 없어 설치 시간과 비용 절감.
보안과 규정 준수를 강조하는 EU 기반 플랫폼.
단점
사이트에서 플랫폼의 직접 GitHub 저장소 링크를 찾을 수 없습니다.
앱 스토어에 네이티브 모바일 또는 데스크톱 애플리케이션 언급이 없음.
메인 페이지에 직접 가격 정보가 제한되어 있으며 가격 URL로 이동해야 함.
Qubinets의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | 프리미엄 |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | 10 USD |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 | 월별 |
가격 플랜 상세 정보
커뮤니티
0 USD전문가
10 USD- 1개 프로젝트
- 클러스터당 200달러
- 최대 10 워크스페이스
- 무제한 Qub
- 표준 SLA
- Qubinets에 대해 구축하고 배우려는 전문가용
비즈니스
50 USD- 무제한 프로젝트
- 클러스터당 500달러
- 무제한 워크스페이스
- 무제한 Qub
- 16/5 SLA
- 에이전시, 자체 개발 및 분산 팀의 프로덕션 배포용
엔터프라이즈
0 USD- 무제한 프로젝트
- 클러스터 가격 문의
- 무제한 워크스페이스
- 무제한 Qub
- 24/7 SLA
- 규정 준수 및 보안 인증이 필요한 대기업용
Qubinets의 자주 묻는 질문
Qubinets 회사 정보
Qubinets 리뷰
5/5
Qubinets의 주요 경쟁자와 대안은?
- Databricks
- Cloudera
- Google Cloud Dataflow
- Amazon Redshift
- Microsoft Azure HDInsight
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