1-1. 플러그인 개요

플러그인이란?

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Synapse의 데이터 입출력과 모델 기능은 모두 플러그인으로 제공됩니다.

플러그인은 하나의 AI 작업을 담은 독립 부품입니다. 사진에 라벨을 붙이는 어노테이션, 라벨 데이터로 모델을 학습(training)하는 작업, 학습된 모델로 새 데이터를 추론(inference)하는 작업 등이 각각 플러그인 단위로 등록·실행됩니다.

시스템 구조

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플러그인 시스템은 Backend, SDK, Agent 세 구성요소가 역할을 나눠 맡습니다.

이 역할 분리가 설계의 핵심입니다. 개발자는 주로 SDK 규격에 맞춰 코드를 작성하고, Agent 위에서 실행되는 결과를 확인하게 됩니다.

역할이 분리되어 있어 한쪽을 바꿔도 다른 쪽이 쉽게 흔들리지 않습니다. 무거운 작업은 격리 실행되므로 하나가 실패해도 전체 시스템이 멈추지 않습니다.

작업량이 늘면 Agent와 GPU 서버를 늘려 수평 확장하며, 데이터와 작업은 테넌트 단위로 격리됩니다.

flowchart LR
    User([사용자 / 개발자])
    subgraph PS["Synapse Plugin System"]
        BE["Backend<br/>주문 접수 · 관리"]
        SDK["SDK<br/>공통 규격 · 라이브러리"]
        AG["Agent<br/>실제 실행"]
    end
    Worker["Ray + Docker<br/>실제 계산이 일어나는 곳"]
    User -->|"플러그인 등록 / 작업 요청"| BE
    User -.->|"규격에 맞춰 플러그인 제작"| SDK
    BE -.->|"규격 공유"| SDK
    AG -.->|"규격 공유"| SDK
    BE -->|"작업 전달"| AG
    AG -->|"진행률 · 결과 회신"| BE
    AG -->|"실행"| Worker

플러그인의 종류

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플러그인은 세 카테고리로 나뉩니다.

같은 “내보내기” 버튼이라도 어떤 플러그인을 고르느냐에 따라 산출물 형식이 달라집니다. 즉, 형식을 고르는 것이 아니라 플러그인을 고르는 것입니다.

개발 시 가장 먼저 정하는 것도 이 카테고리입니다.

실행 방식과 구현 영향

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모든 작업을 똑같이 실행하면 비효율적이므로, 시스템은 작업 성격에 따라 실행 방식을 골라 씁니다.

이 선택은 개발자가 작성하는 플러그인 코드에 영향을 줍니다.

가벼운 작업은 빠르게, 무거운 작업은 격리해서 동기식/비동기식 성격에 맞게 처리됩니다.

실무적으로 익스포트·학습은 Job, 실시간 추론은 Serve로 구현하게 됩니다. 이 차이가 2.3의 코드 구조를 가릅니다.