Azure Blob Storage 통합#
Azure Blob Storage 연동을 통해 스토리지 계정 컨테이너를 Ultralytics Platform에 연결할 수 있습니다. 이미지는 컨테이너에 그대로 유지되며, Platform이 제자리에서 인덱싱하므로 복사본을 업로드하지 않고도 YOLO 모델을 탐색, 어노테이션, 학습할 수 있습니다.
Azure Blob Storage 데이터셋은 Pro 또는 Enterprise 플랜이 필요합니다. 무료 워크스페이스에서도 연동 기능이 표시되며 연결 시 업그레이드 안내가 나타납니다. 구독이 종료되더라도 기존 Azure Blob Storage 데이터셋은 계속해서 완전히 액세스할 수 있으며, 새로운 연결과 가져오기에만 Pro 플랜이 필요합니다.
연결 문자열(Connection String) 얻기#
Platform은 사용자의 스토리지를 읽기만 하며, Blob을 쓰거나 수정하거나 삭제하지 않습니다. 현재 통합 기능은 계정 액세스 키 연결 문자열을 요구하며, 이는 Platform이 나열 및 읽기 작업만 수행함에도 불구하고 계정 전체에 대한 권한을 부여합니다:
- Azure 포털에서 스토리지 계정을 엽니다.
- **보안 + 네트워킹(Security + networking) > 액세스 키(Access keys)**로 이동합니다.
- **연결 문자열(connection string)**을 복사합니다.
연동 시 표준 blob.core.windows.net 엔드포인트를 사용합니다. 소버린 클라우드(Azure China, Azure Government) 및 커스텀 블롭 엔드포인트는 지원되지 않습니다.
Platform에 연결#
- **설정(Settings) > 통합(Integrations)**으로 이동하여 통합 목록에서 Microsoft Azure를 선택합니다.
- 연결 문자열을 붙여넣습니다.
- Find available containers를 클릭한 다음 연결할 컨테이너를 선택합니다. 컨테이너 이름을 수동으로 입력할 수도 있습니다.
- **연결(Connect)**을 클릭합니다. Platform은 데이터를 저장하기 전에 선택된 각 컨테이너를 나열하고 읽을 수 있는지 확인합니다.
나중에 동일한 스토리지 계정을 다시 연결하면 기존 통합에 새 컨테이너가 추가됩니다. 저장된 자격 증명은 이미 연결된 모든 컨테이너를 새 자격 증명으로도 읽을 수 있는 경우에만 교체됩니다.
계정 키가 Platform 외부로 유출될 경우 쓰기 및 삭제 작업을 승인하거나 SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 자격 증명은 AES-256-GCM으로 저장 시 암호화되며, 브라우저로 반환되지 않고 학습 작업 페이로드에도 포함되지 않습니다. 가능하면 전용 스토리지 계정을 사용하십시오. 액세스를 취소하려면 Azure에서 스토리지 계정 액세스 키를 회전(갱신)하십시오.
Blob 컨테이너에서 데이터셋 생성#
- **새 데이터셋(New Dataset)**을 클릭하고 클라우드 스토리지(Cloud storage) 탭을 엽니다.
- 연결된 컨테이너를 선택하고 데이터가 포함된 폴더로 이동합니다.
- 폴더를 확인하고 데이터셋 이름을 조정한 뒤 데이터셋을 생성합니다.
플랫폼은 해당 폴더를 한 번 목록화하고 발견된 항목을 인덱싱합니다:
- 이미지(Images) —
.jpg,.jpeg,.png,.webp,.avif블롭은 제한된 요청을 통해 크기가 읽혀진 채로 인덱싱됩니다. Platform은 원본 이미지의 두 번째 복사본을 유지하지 않습니다. - 라벨 — YOLO
.txt사이드카는 표준images/→labels/레이아웃으로 매칭되거나 동일 폴더 내의 형제 파일로 매칭되어 Platform 어노테이션으로 구문 분석됩니다. - 메타데이터 —
data.yaml/data.yml은 아카이브 업로드와 마찬가지로 클래스 이름, 태스크 유형, 포즈 키포인트 형태를 제공합니다. - 분할(Splits) — 블롭 경로의
train,val,test폴더 이름은 분할을 자동으로 할당합니다.
데이터셋은 다른 데이터셋처럼 작동합니다. 데이터셋을 탐색 및 어노테이션하고, 공개 또는 비공개로 설정하고, 팀과 공유하고, 관리형 학습을 통해 데이터셋으로 학습할 수 있습니다. 원본은 온디맨드로 스트리밍되며, 색인된 이미지는 Platform 스토리지 할당량을 소모하지 않습니다.
단일 가져오기는 최대 50,000개의 Blob과 최대 1MB 크기의 라벨 또는 YAML 파일을 인덱싱합니다. 더 큰 컨테이너는 여러 데이터셋으로 분할해야 합니다.
모든 인덱싱된 이미지는 해당 Blob ETag에 고정되며, Blob이 임의로 변경될 경우 Platform은 오류를 발생시킵니다. 기존 Blob을 덮어쓰지 말고 새 Blob을 추가하십시오.
가져오기 실패#
가져오기에 실패한 경우(빈 폴더, 경로 오타, 권한 취소 등), 데이터셋 페이지에 오류가 표시됩니다. 편집자는 **가져오기 재시도(Retry import)**를 클릭하여 저장된 컨테이너 및 폴더로 다시 시작하거나, 수정된 경로를 가리키는 새 데이터셋을 생성할 수 있습니다.
학습#
관리형 학습은 일반적인 학습 흐름을 통해 작동합니다. 워커(Worker)는 고정된 원본을 임시 작업 스토리지로 다운로드하여 실행하고 작업 정리 시 제거합니다. 사용자의 Azure 자격 증명은 컴퓨팅 자원으로 전송되지 않습니다.
현재 제한 사항#
현재 Azure 기반 데이터셋은 Platform 소유의 이미지 복사본이 필요한 기능(자동 어노테이션, 군집 분석(clustering analysis), 데이터셋 복제, 변경 불가능한 버전 스냅샷(version snapshots))을 지원하지 않습니다.
Azure 기반 데이터셋이나 개별 이미지를 삭제하면 Platform의 참조만 제거되며, 사용자의 Blob은 전혀 영향을 받지 않습니다.
Google Cloud Storage 및 Amazon S3 연동 기능도 참고하세요.