Link to this sectionAzure Blob Storage 통합#
Azure Blob Storage 통합은 사용자의 스토리지 계정 컨테이너를 Ultralytics Platform에 연결합니다. 이미지는 사용자의 컨테이너 내에 유지되며, Platform은 이를 현위치에서 인덱싱하므로 복사본을 업로드할 필요 없이 YOLO 모델을 탐색, 주석 처리 및 학습할 수 있습니다.
Azure Blob Storage 데이터셋은 Pro 또는 Enterprise 플랜이 필요합니다. 무료 워크스페이스에서도 통합 기능을 확인할 수 있으며 연결 시 업그레이드 알림이 표시됩니다. 구독이 종료되더라도 기존 Azure Blob Storage 데이터셋은 완전히 액세스할 수 있으며, Pro 플랜은 새로운 연결 및 가져오기에만 필요합니다.
Link to this section연결 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.
연결은 표준 blob.core.windows.net 엔드포인트를 사용합니다. 소버린 클라우드(Azure China, Azure Government) 및 사용자 지정 Blob 엔드포인트는 지원되지 않습니다.
Link to this sectionPlatform에 연결#
- **설정 > 통합(Integrations)**으로 이동하여 Microsoft Azure 카드를 찾습니다.
- **연결(Connect)**을 클릭하고 연결 문자열을 붙여넣습니다.
- Platform은 스토리지 계정 내 컨테이너 목록을 표시합니다. 연결할 컨테이너를 선택하거나 컨테이너 이름을 수동으로 입력하십시오.
- **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.
Link to this sectionBlob 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 —
.jpg,.jpeg,.png,.webp,.avifBlob은 바운디드 헤더 요청에서 읽은 치수와 함께 인덱싱됩니다. 원본 픽셀은 컨테이너 외부로 절대 복사되지 않습니다. - 라벨(Labels) — YOLO
.txt사이드카 파일은 표준images/→labels/레이아웃 또는 동일 폴더 내 관련 파일로 매칭되어 플랫폼 어노테이션으로 파싱됩니다. - 메타데이터(Metadata) —
data.yaml/data.yml파일은 클래스 이름, 작업 유형, 포즈 키포인트 형태를 제공하며, 이는 아카이브 업로드 방식과 동일합니다. - 분할(Splits) — Blob 경로의
train,val,test폴더 이름은 자동으로 분할을 할당합니다.
데이터셋은 다른 데이터셋과 동일하게 작동합니다. 즉, 탐색 및 주석 처리, 공개/비공개 설정, 팀 공유, 관리형 학습을 통한 학습이 가능합니다. 원본은 필요에 따라 스트리밍되며, 인덱싱된 이미지는 Platform 스토리지 할당량을 소비하지 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.
Link to this section가져오기 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.
Link to this section학습#
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.
Link to this section현재 제한 사항#
Azure 기반 데이터셋은 현재 Platform이 소유한 이미지 복사본이 필요한 기능(자동 주석 처리, 클러스터링 분석, 데이터셋 복제, 변경 불가능한 버전 스냅샷)을 제외합니다.
Azure 기반 데이터셋이나 개별 이미지를 삭제하면 Platform의 참조만 제거되며, 사용자의 Blob은 전혀 영향을 받지 않습니다.
Google Cloud Storage 및 Amazon S3 통합도 확인하십시오.