이전 3 단계에서는 Iris Digital Base의 하드웨어 재단을 탐구했습니다. 오늘날 소프트웨어 플랫폼에 중점을두고 SML 비교 클라우드 서비스 플랫폼, SDL 데이터베이스 플랫폼 및 SNL 네트워크 관리 플랫폼이 함께 작동하여 IRIS 인식 소프트웨어를위한 완전한 생태계를 형성하는 방법을 살펴 보겠습니다.
그들은 무엇입니까?
소프트웨어 생태계는 3 층 건축 설계를 채택하여 포괄적이고 효율적인 아이리스 인식 기술 플랫폼을 구축합니다. 이 아키텍처에서 SML Core Algorithm Service 플랫폼은 기능 추출, 템플릿 매칭 및 품질 평가와 같은 고성능 서비스를 제공하여 인식 정확도와 속도를 보장합니다. SDL 데이터 관리 서비스 플랫폼은 IRIS 템플릿의 보안 스토리지, 효율적인 검색 및 액세스 제어에 중점을 두어 데이터 무결성 및 개인 정보 보호를 보장합니다. SNL 네트워크 관리 서비스 플랫폼은 서비스 오케스트레이션, 리소스 스케줄링,로드 밸런싱 및 시스템 모니터링을 담당하는 전체 시스템의 중앙 조정 허브 역할을하며, 동시성 시나리오가 높은 시나리오에서 안정적인 운영 및 효율적인 리소스 사용을 보장합니다. 이 계층 디자인은 기능 모듈의 디퍼 커플 링 및 전문화를 달성 할뿐만 아니라 표준화 된 인터페이스를 통해 계층 간의 원활한 협업을 가능하게하여 대규모 IRIS 인식 응용 프로그램을위한 유연하고 확장 가능하며 고성능 소프트웨어 지원 플랫폼을 제공합니다.
소프트웨어 생태계는 3 층 건축 설계를 채택합니다.
• sml: 핵심 알고리즘 서비스 플랫폼
• SDL: 데이터 관리 서비스 플랫폼
• snl: 네트워크 관리 서비스 플랫폼
이 디자인의 장점은 무엇입니까?
• ✅ 표준화 된 인터페이스
• ✅ 모듈 식 디자인
• ✅ 마이크로 서비스 아키텍처
• ✅ 다층 보안 보호
그들은 얼마나 강력합니까?
SML 비교 클라우드 서비스 플랫폼
SML 비교 클라우드 서비스 플랫폼은 Iris Digital Base의 핵심 알고리즘 엔진입니다. 링 모양의 아키텍처를 사용하고 포괄적 인 아이리스 인식 서비스를 제공합니다. 핵심 알고리즘은 4 가지 주요 서비스를 포함합니다.
• IRIS 이미지를 디지털 기능 템플릿으로 변환하는 기능 추출 서비스.
• 유연한 커스텀 매칭 전략 및 임계 값 설정을 지원하는 일치 구성 서비스.
• 입력 이미지가 인식 요구 사항을 충족시키는 품질 평가 서비스.
• 자세한 비교 결과 및 시각화를 제공하는 결과 분석 서비스.
이 플랫폼은 10,000 개가 넘는 동시 API 요청을 지원하여 대규모 이벤트 또는 피크 시간 동안 집중적 인 액세스 요구를 충족시킵니다. 인식 속도는 1 초 미만의 1 : N 검색 응답 시간으로 빠르므로 수백만의 사용자 데이터베이스에서도 빠른 신원 검색을 가능하게합니다. 1 : 1 인증 응답 시간은 0.1 초 정도에 도달하여 사용자에게 거의 원활한 검증 경험을 제공합니다. 이 시스템은 완전한 중복성 메커니즘 및 장애 조치 전략으로 설계되어 99.999%의 가용성을 갖춘 7 × 24 시간의 중단 서비스를 보장하며 매년 5 분 이상 서비스 다운 타임을 해치므로 중요한 비즈니스 시나리오에 대한 확실한 알고리즘 지원 보장을 제공합니다.
주요 지표 :
• 10,000 개 이상의 API 동시 요청을 지원합니다
• 1 : n 검색 응답 시간 <1 초
• 1 : 1 인증 응답 시간 <0.1 초
• 7 × 24 시간 서비스 기능
SDL 데이터베이스 플랫폼
SDL 데이터베이스 플랫폼은 효율적이고 안전한 생체 인식 데이터 관리 솔루션을 제공하기 위해 3 층 아키텍처로 설계되었습니다. 다음 특성을 가진 아이리스 인식 응용 프로그램에 대해 특별히 최적화됩니다.
• 최상위로 분산 된 스토리지 계층은 IRIS 템플릿, 기능 데이터 및 로그 데이터를 관리하여 효율적인 스토리지 및 빠른 액세스를 보장합니다.
• 중간 데이터 보안 계층은 엄격한 액세스 제어, 권한 관리 및 포괄적 인 감사 기능을 통해 데이터 보안을 보장합니다.
• 하단 수준 데이터 관리 계층은 완전한 백업 및 복구 메커니즘, 지능형 리소스 할당, 실시간 모니터링 및 경보 기능을 제공하여 시스템 안정성을 보장합니다.
핵심 성능 표시기는 시스템의 탁월한 기능을 보여줍니다. 시스템 가용성은 99.9999% 및 1 밀리 초 미만의 쿼리 응답 시간을 갖춘 1 백만 명의 사용자를위한 IRIS 템플릿 스토리지를 지원합니다. 이러한 성능 매개 변수는 SDL 데이터베이스 플랫폼을 대규모 생체 인식 응용 프로그램을위한 이상적인 인프라로, 높은 동시성, 높은 신뢰성 및 높은 보안 요구 사항을 충족시킵니다.
주요 지표 :
• 백만 개의 아이리스 템플릿을 지원합니다
• 밀리 초 수준 데이터 검색
• 멀티-다베이스 유형 지원
• 다단계 보안 보증
SNL 네트워크 관리 플랫폼
SNL 네트워크 관리 플랫폼은 네트워크 관리 제어 센터를 중앙 허브로 사용하여 육각형 아키텍처를 채택하는 고도로 통합 된 시스템입니다. 이 플랫폼은 IRIS 인식 시스템의 네트워크 인프라를 지원하여 효율적이고 안정적인 네트워크 서비스를 보장하도록 설계되었습니다.
Central Control Center는 시스템의 "뇌"역할을하며 다양한 기능 모듈의 협업 및 커뮤니케이션을 조정하는 일을 담당합니다. 주변 모듈은 각각 특정 작업을 수행합니다.
• 모니터링 및 경보 모듈은 24/7 네트워크 상태 모니터링을 제공합니다.
• 리소스 스케줄링 모듈은 컴퓨팅 리소스를 지능적으로 할당합니다.
• 서비스 오케스트레이션 모듈은 네트워크 서비스의 구성 및 관리를 단순화합니다.
• 장애 조치 모듈은 장애 동안 시스템 연속성을 보장합니다.
• 로깅 모듈은 운영 및 보안 분석에 대한 자세한 레코드를 제공합니다.
플랫폼의 성능 지표는 인상적이며 10,000 개가 넘는 동시 요청을 지원하며 서비스 가용성은 99.999% 및 응답 시간은 1 밀리 초 미만입니다. 이러한 주요 지표는 플랫폼이 Iris 인식 시스템의 엄격한 네트워크 인프라 요구 사항을 충족하여 생체 인식 응용 프로그램에 대한 강력하고 신뢰할 수있는 네트워크 지원을 제공합니다.
주요 지표 :
• 지능형 서비스 오케스트레이션
• 통합 리소스 스케줄링
• 다차원 모니터링 및 경고
• 자동화 된 운영 및 유지 보수
주요 혁신
마이크로 서비스 아키텍처
마이크로 서비스 아키텍처는 모 놀리 식 애플리케이션을 독립적이고 느슨하게 결합 된 서비스로 분류하는 최신 소프트웨어 설계 패턴입니다. 이 아키텍처는 다층 구조를 통해 높은 확장 성, 유연성 및 결함 분리를 달성합니다.
최상위 계층은 API 게이트웨이로, 요청 라우팅, 인증, 트래픽 제어 및 모니터링을위한 통합 진입 지점 역할을하며 일관된 인터페이스를 제공하고 악의적 인 액세스로부터 내부 서비스를 보호합니다. 중간 층은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
• 서비스 인스턴스의 자동 발견 및 건강 모니터링을위한 서비스 레지스트리 센터.
• 중앙 집중식 구성 관리 및 동적 업데이트를위한 구성 센터.
• 회로 파괴, 저하 및로드 밸런싱을 통한 시스템 안정성을 보장하는 서비스 거버넌스 모듈.
하단 계층은 지능형 캐싱 및 로그 컬렉션과 같은 인프라 서비스를 제공하여 시스템의 운영 지원을 보장합니다.
이 아키텍처를 통해 개발 팀은 다양한 마이크로 서비스를 독립적으로 개발, 테스트 및 배포하여 개발의 효율성과 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 느슨한 커플 링은 또한 시스템의 탄력성을 향상시켜 한 서비스의 실패로 인해 전체 시스템을 중단하지 않도록합니다.
아키텍처 장점 :
• 서비스 디커플링
• 독립적 인 배포
• 탄성 확장 성
• 결함 격리
데이터 보안
데이터 보안 아키텍처는 방패와 같은 보호 구조를 사용하여 다층 포괄적 인 데이터 보호 시스템을 구축합니다. 이 아키텍처는 세 가지 핵심 보안 메커니즘과 4 개의 주변 장치 보안 구성 요소를 사용하여 다양한 보안 위협에 대한 심층 방어 전략을 형성합니다.
위에서 아래로의 핵심 보안 계층은 다음과 같습니다. 아이덴티티 인증, 액세스 제어 및 데이터 암호화입니다. ID 인증 계층은 사용자의 신원이 진정성을 보장하기 위해 다단계 인증을 시행합니다. 액세스 제어 계층은 세분화 된 자원 액세스 관리를 위해 역할 기반 권한 할당을 사용합니다. 데이터 암호화 계층은 전송 및 스토리지 동안 데이터를 보호하기 위해 AES-256 암호화를 적용합니다. 이 세 층의 핵심 메커니즘은 견고한 데이터 방어선을 형성합니다.
주변 장치 보안 구성 요소는 다양한 차원에서 전반적인 보안을 향상시킵니다. 사전 방어를위한 취약성 스캔, 운영 추적을위한 보안 감사, 실시간 모니터링을위한 침입 탐지, 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 데이터 백업 및 재해 복구.
보안 기능 :
• 다층 암호화
• 액세스 제어
• 감사 추적
• 재해 복구
지능형 스케줄링
지능형 스케줄링 시스템은 고급 스포크 휠 설계를 기반으로하며 고도로 통합 된 반응 형 리소스 스케줄링 플랫폼을 만듭니다. 이 시스템은 8 개의 특수 기능 모듈로 둘러싸인 스케줄링 작업을위한 제어 센터 역할을합니다.
핵심 성능 지표는 1 밀리 초 미만의 결정 시간, 95%이상의 리소스 활용률 및 5 초 미만의 결함 복구 시간을 보여줍니다. 이 메트릭은 현대적인 복잡한 응용 시나리오를위한 고성능 신뢰할 수있는 지능형 스케줄링 플랫폼을 제공합니다.
일정 기능 :
• 로드 밸런싱
• 리소스 최적화
• 작업 오케스트레이션
• 결함 공지
아이리스 디지털 기본 소프트웨어 생태계의 개발 및 미래
개방성, 표준화 및 보안을 갖춘 Iris Digital Base의 소프트웨어 생태계는 IRIS 인식 애플리케이션을위한 강력하고 유연한 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이 생태계는 네트워크 관리에서 애플리케이션 서비스에 이르기까지 모든 것을 다루며 다양한 홍채 인식 사용 사례를위한 견고한 기반을 제공합니다.
현재 생태계 장점 :
• 건축 무결성: SNL 네트워크 관리 플랫폼에서 SDL 데이터베이스 플랫폼에서 SML 비교 클라우드 서비스 플랫폼까지 완전한 기술 스택으로 레이어 간의 원활한 협업을 보장합니다.
• 기술 발전: 지능형 스케줄링 시스템, 수백만 개의 템플릿을 지원하는 데이터베이스 플랫폼 및 수만 개의 동시 요청을 처리하는 비교 서비스와 같은 주요 구성 요소.
• 보안 및 신뢰성: 생체 인증 데이터의 안전성을 보장하기 위해 ID 인증, 액세스 제어, 데이터 암호화 및 침입 탐지를 포함하는 다층 보안 설계.
• 마이크로 서비스 아키텍처: 유연성, 확장 성을 보장하며 독립적 인 구성 요소 업그레이드를 지원합니다.
향후 개발 방향 :
• 생태계 확장: Open API 및 개발자 툴킷은 타사 개발자를 유치하여 응용 프로그램 시나리오를 확장합니다.
• 크로스 플랫폼 통합: 얼굴, 지문 및 음성 인식과 같은 다른 생체 인식 기술과의 통합 강화, 다중 모달 생체 인식 플랫폼을 구축합니다.
• 에지 컴퓨팅 지원: 중앙 서버에 대한 의존성을 줄이고 응답 시간과 오프라인 기능을 향상시키기 위해 Edge Computing Deployments의 아키텍처를 최적화합니다.
• AI 향상: AI 기술을 심화시켜 기능 추출 및 일치 알고리즘을 개선하고 사기 탐지 및 이상 탐지 기능을 개발합니다.
• 산업 별 솔루션: 재무, 의료 및 운송과 같은 주요 산업을위한 수직 솔루션을 개발하여보다 전문적인 서비스를 제공합니다.
파트너 생태계 개발
우리는 종합적인 파트너 인증 프로그램을 설립하고 기술 교육, 마케팅 지원 및 상용화 지침을 제공하는 것을 목표로합니다. 개발자 커뮤니티 및 기술 포럼은 지식 공유 및 혁신을 촉진합니다.
우리는 혁신 경연 대회를 통해 창의성을 자극하고 아이리스 인식 기술을위한 새로운 응용 프로그램을 발견하기를 희망합니다. 파트너 쇼케이스 센터는 성공적인 사례 및 모범 사례를 강조하여 업계 표준화를 촉진합니다.
결론: Iris Digital Base Software Ecosystem은 빠르게 발전하고 있으며 기술적 장점과 건축 기능은 향후 확장을위한 견고한 기초를 갖습니다. 파트너와의 긴밀한 협력을 통해, 우리는 광범위한 분야에서 아이리스 인식 기술의 적용을 발전시켜 사용자를위한 개방적이고 안전하며 혁신적인 생체 인식 생태계를 만듭니다.
