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<p> (다운로드 가눙 합니다.)</p>



<ol>
<li>LoxiLB 적용 영역:</li>
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<p>eBPF 기반 고성능 로드 밸런싱으로 RAN과 Core Network 간 트래픽 분산<br>AI/ML 모델 서빙 서버의 부하 분산 및 헬스 체크<br>Near-RT RIC과 Non-RT RIC 간 트래픽 최적화</p>



<ol start="2">
<li>AI/ML Catalog 핵심 구성:</li>
</ol>



<p>Model Repository: 학습된 모델의 버전별 관리<br>Metadata Database: 모델 성능, 파라미터, 배포 이력 추적<br>Feature Store: 학습 및 추론에 사용되는 Feature의 일관성 보장<br>Version Control: MLflow 기반 실험 추적 및 재현성 확보</p>



<ol start="3">
<li>O-RAN 특화 Use Cases:</li>
</ol>



<p>Traffic Prediction, QoS Optimization, Handover Decision 등 실제 통신사 환경에서 필요한 AI/ML 모델 카테고리 정의<br>Near-RT RIC과 Non-RT RIC의 역할에 따른 모델 배치 전략</p>



<p>이 설계는 5G/6G 네트워크의 지능화를 위한 확장 가능하고 운영 가능한 AI/ML 플랫폼 구축의 기반이 될 수 있습니다.</p>
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JS Lab

(다운로드 가눙 합니다.)
LoxiLB 적용 영역:
eBPF 기반 고성능 로드 밸런싱으로 RAN과 Core Network 간 트래픽 분산
AI/ML 모델 서빙 서버의 부하 분산 및 헬스 체크
Near-RT RIC과 Non-RT RIC 간 트래픽 최적화
AI/ML Catalog 핵심 구성:
Model Repository: 학습된 모델의 버전별 관리
Metadata Database: 모델 성능, 파라미터, 배포 이력 추적
Feature Store: 학습 및 추론에 사용되는 Feature의 일관성 보장
Version Control: MLflow 기반 실험 추적 및 재현성 확보
O-RAN 특화 Use Cases:
Traffic Prediction, QoS Optimization, Handover Decision 등 실제 통신사 환경에서 필요한 AI/ML 모델 카테고리 정의
Near-RT RIC과 Non-RT RIC의 역할에 따른 모델 배치 전략
이 설계는 5G/6G 네트워크의 지능화를 위한 확장 가능하고 운영 가능한 AI/ML 플랫폼 구축의 기반이 될 수 있습니다.

O-RAN/AI-RAN 아키텍처와 LoxiLB 응용

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