Managing ML models in OpenSearch Dashboards

원문 보기 위키 갱신 2026.10.14

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2.9에서 도입됨 {: .label .label-purple }

머신러닝(ML) 클러스터 관리자는 OpenSearch Dashboards를 사용하여 클러스터 내에서 실행 중인 ML 모델을 관리하고 상태를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 ML 개발자는 노드를 프로비저닝하여 모델이 효율적으로 실행되도록 할 수 있습니다.

모델 등록 및 배포는 API로만 가능합니다. 자세한 내용은 OpenSearch 내에서 ML 모델 사용을 참조하세요.

OpenSearch 2.6에서는 ML 기능이 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 이를 활성화하려면 opensearch_dashboards.yml에서 구성을 편집한 다음 클러스터를 다시 시작해야 합니다.

기능을 활성화하려면:

OpenSearch 클러스터에서 Dashboards 홈 디렉터리로 이동합니다. 예를 들어 Docker에서는 /usr/share/opensearch-dashboards입니다.
Dashboards 구성 파일 opensearch_dashboards.yml의 로컬 사본을 엽니다. 사본이 없으면 GitHub에서 opensearch_dashboards.yml을 받으세요.
opensearch_dashboards.yml에 설정 ml_commons_dashboards.enabled:를 추가합니다. 그런 다음 ml_commons_dashboards.enabled: true로 설정하고 구성 파일을 저장합니다.
Dashboards 컨테이너를 다시 시작합니다.
OpenSearch Dashboards를 실행하여 기능 구성 설정이 올바르게 생성 및 구성되었는지 확인합니다. OpenSearch plugins 아래에 Machine Learning 섹션이 나타나야 합니다.

OpenSearch Dashboards에서 ML 기능에 액세스하려면 OpenSearch plugins > Machine Learning을 선택합니다.

OpenSearch Dashboards의 Machine Learning 섹션

Machine Learning 섹션에서 이제 Deployed models 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

Deployed models 대시보드는 관리자가 OpenSearch 클러스터 내에 저장된 모든 모델의 상태를 확인할 수 있는 기능을 제공합니다.

Deployed models 보기

대시보드에는 모델에 대한 다음 정보가 포함됩니다:

Name: 업로드 시 지정된 모델 이름.
Status: 모델이 응답하는 노드 수.
- 모든 노드가 응답하면 상태는 Green입니다.
- 일부 노드가 응답하면 상태는 Yellow입니다.
- 모든 노드가 응답하지 않으면 상태는 Red입니다.
Model ID: 모델 ID.
Action: 모델에 대해 수행할 수 있는 작업.

유일하게 사용 가능한 작업은 View Status Details이며, 다음 이미지에 나와 있습니다.

작업에서 상태 세부 정보를 볼 수 있습니다.

선택하면 Status Details 패널이 나타납니다.

패널 내부에는 다음 세부 정보가 제공됩니다:

노드 목록은 모델이 실행 중인 각 노드의 Node ID와 상태를 보여줍니다(다음 이미지 참조). 노드의 Node ID를 사용하여 노드가 응답하지 않는 이유를 확인하려는 경우 유용합니다.

모델을 실행 중인 각 노드의 상태

OpenSearch에서 ML 모델을 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 OpenSearch 내에서 ML 모델 사용을 참조하세요.