Microsoft 검색 FAQ

Microsoft 검색 서비스에 대한 일반적인 질문에 대한 답변을 가져옵니다.

시작하기

Microsoft Discovery는 주로 오프라인 최적화 및 예측 플랫폼인가요, 아니면 물리적 과학 또는 제조 장비의 직접 실시간 폐쇄 루프 프로세스 제어 기능이 있나요?

Discovery는 인간의 관리가 있는 온라인 플랫폼입니다. 연구원은 필요에 따라 실행 내용을 수정하거나 편집해 시작할 수 있습니다. 우리는 자연어를 사용하여 Microsoft Discovery를 디지털 트윈 및 랩 자동화로 확장하여 연구자들이 랩 프로세스에 더 많이 액세스할 수 있도록 하는 것에 대해 생각하고 있습니다.

디스커버리 툴박스란 무엇이며, 어떻게 얻을 수 있나요?

디스커버리 툴박스는 Microsoft Discovery가 실행되는 Azure 인프라를 설정, 관리 및 운영하는 명령 센터 역할을 하는 Visual Studio Code 확장 프로그램입니다. 시작하는 가장 빠른 방법입니다. VS 코드 내부에서는 다음과 같은 것들이 가능합니다:

• 엔드투엔드로 배포—실시간 터미널 출력을 통해 패키지된 사전 강화 Bicep 템플릿에서 전체 플랫폼(가상 네트워크, 슈퍼컴퓨터, 작업 영역, 프로젝트, 채팅 모델, 스토리지, 관리 ID 등)을 프로비저닝하세요.
• 사전 조건 검증—원클릭 복원으로 100+ Azure 필수 조건(RBAC 역할, 자원 제공자, 할당량, 정책, 네트워크 보안 경계)을 자동으로 확인하세요.
• 에이전트와 도구를 게시하세요—에이전트와 컨테이너화된 도구를 생성하고, 로컬 도커가 필요 없는 Azure Container Registry(ACR) 작업을 통해 원격으로 도구 이미지를 구축할 수 있습니다.
• 재고 관리와 정리—모든 디스커버리 자원을 구독 전반에 걸쳐 스캔하고, 자원별로 삭제 및 연쇄 분해를 진행하세요.
• 비용을 시각화, 모니터링, 분석하세요—배포 토폴로지를 인터랙티브 다이어그램으로 보고, 자원당 비용을 추적하며, 진단 대시보드를 검토하세요.

설치하려면 vsix 폴더에서 가장 높은 번호 DiscoveryToolbox-v<version>.vsix 의 파일을 다운로드한 후, VS Code 명령 팔레트에서 Extensions: Install from VSIX를 실행하세요. 활동 바의 Discovery Toolbox 아이콘을 열고 안내된 온보딩 여정을 따라가세요.

자원 제공자 등록, RBAC 역할 할당, 슈퍼컴퓨터 CLI, 배포 해체에 대해서는 이 글 후반부의 도구 및 유틸리티 섹션을 참조하세요.

인프라 및 배포

Microsoft Discovery 작업 공간이 프로비저닝될 때 어떤 Azure 리소스가 생성되나요?

작업 공간 프로비저닝은 구독 내에 전용 관리 자원 그룹(MRG)을 생성하여 저장소, Azure Cosmos DB, Azure Container Apps 등 작업 공간의 백엔드 자원을 보관합니다. 추가로 시스템에서 생성한 MRG(예: 컨테이너 앱용)도 나타날 수 있습니다.

북쉘프와 슈퍼컴퓨터는 별도로 디스커버리 리소스로 각각 독립적으로 프로비저닝하며, 각각 자체 관리 자원 그룹을 가집니다(예를 들어, 슈퍼컴퓨터의 AKS 클러스터는 슈퍼컴퓨터 MRG에 위치). 자세한 내용은 서비스 아키텍처를 참조하세요.

리소스는 누구의 구독에 배치되나요?

모든 자원은 Microsoft가 관리하는 구독이 아니라 고객(customer) 구독에 배포됩니다. 주요 리소스 그룹(제어 플레인)과 여러 개의 관리 리소스 그룹(데이터 플레인)을 보게 됩니다.

Azure Container Registry가 꼭 필요한가요?

아니요. Azure Container Registry는 선택 사항이며, 슈퍼컴퓨터에서 실행할 자체 도구(컨테이너 이미지)를 가져올 때만 필요합니다. 자세한 내용은 Azure Container Registry를 참조하세요.

어떤 지역에서 Microsoft Discovery를 지원하나요?

컨트롤 플레인은 현재 미국 동부, 스웨덴 중부 및 영국 남부 지역에서 사용할 수 있습니다. 관리 자원 그룹(데이터 플레인) 자원은 크로스 리전 배포를 통해 다른 지역에 배포할 수 있는데, 이는 데이터 상주 또는 용량 요구가 있을 때 유용합니다. 지역 간 배포는 워크플로우 실행 시간이 전체 응답 시간을 지배하기 때문에 큰 지연을 추가하지 않습니다.

Microsoft Discovery는 내장 백업이나 재해 복구를 제공하나요?

현재는 아닙니다. Microsoft Discovery는 내장 자동 장애 조치나 재해 복구 기능을 제공하지 않습니다. 더 높은 가용성과 복원력이 필요하다면, 여러 지역에 걸쳐 Microsoft Discovery를 배포하고, 상태 기반 자원이 요구사항에 맞게 적절히 복제되거나 백업되도록 하세요. 자세한 내용은 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 참조하세요.

Azure 인프라는 누가 비용을 부담하나요?

너 해. 모든 자원이 본인의 구독에 배포되기 때문에, 기본 Azure 인프라에 대한 비용을 지불해야 하며, 이것이 주요 비용입니다. 자세한 내용은 청구서를 참조하십시오.

Microsoft Discovery 배포를 어떻게 삭제하나요? 그리고 자원은 어떤 순서로 제거해야 하나요?

delete-all-resources-2026-06-01.sh 년 공개된 Discovery 저장소에 공개된 삭제 유틸리티를 사용하세요. 자원을 수동으로 삭제하는 대신에요. GA API 버전을 올바른 의존성 순서로 사용하여 2026-06-01 리소스 그룹 내 모든 Microsoft.Discovery 및 지원 Azure 리소스를 제거합니다. 또한 에이전트 및 도구 링크 삭제, 슈퍼컴퓨터의 작업 공간 연결 해제, 가상 네트워크를 삭제하기 전 서브넷 위임 정리 같은 세부 사항도 처리합니다. 삭제 계획을 미리 보기 위해 첫 번째 모드로 --dry-run 실행하세요.

리소스를 수동으로 삭제해야 한다면, 스크립트가 사용하는 동일한 의존성 순서를 따르세요:

1. 저장 자산 (storageContainers/storageAssets)
2. 데이터 플레인 에이전트(프로젝트별)
3. 프로젝트
4. 에이전트 (먼저 차단 링크 제거)
5. 채팅 모델 배포
6. 도구 (먼저 연결된 에이전트 ID를 해제)
7. Workflows
8. 모델
9. 스토리지 컨테이너
10. 작업 영역 프라이빗 엔드포인트 연결
11. 북쉘프 프라이비시 엔드포인트 연결
12. 슈퍼컴퓨터에서 워크스페이스 연결 해제(supercomputerIds을 []로 설정)
13. Workspaces
14. 책장
15. 노드 풀
16. 슈퍼컴퓨터
17. 스토리지 계정
18. 사용자 할당 관리 ID
19. 가상 네트워크 (먼저 서브넷 위임과 고립된 링크를 제거하세요)
20. 남은 자원
21. 리소스 그룹 자체가 비어 있으면

이 명령은 의존성 실패를 방지합니다—자식 자원은 부모 자원보다 먼저 제거되어야 하며, 작업 공간은 삭제 전에 슈퍼컴퓨터에서 연결을 해제해야 합니다.

컴퓨트와 슈퍼컴퓨터

Microsoft Discovery의 슈퍼컴퓨터란 무엇인가요?

슈퍼컴퓨터는 현재 AKS(Azure Kubernetes Service)에서 구현된 컴퓨트 추상화 장치입니다. AKS 클러스터와 그 노드 풀은 전용 관리 자원 그룹에 배포됩니다. 도구는 영구 자원이 아니라, 필요할 때 슈퍼컴퓨터에 동적으로 인스턴스화됩니다. 자세한 내용은 슈퍼컴퓨터를 참조하세요.

슈퍼컴퓨터 노드 풀에 사용할 수 있는 VM 패밀리는 무엇인가요?

시스템 노드 풀은 요구사항이 적습니다(예: Standard_D4s_v6, 또는 v5 계열 대응). 컴퓨트 노드 풀에는 귀하의 도구에 적합한 지역별 할당량 승인 Azure VM CPU 또는 GPU 계열을 사용할 수 있습니다. 배포 전에 목표 지역의 할당량과 수용 인원을 확인하세요. 할당량은 지역별로 할당됩니다.

네트워크 및 보안

디스커버리 서비스는 공개적으로 노출되나요, 아니면 비공개인가요?

대부분의 백엔드 자원은 프라이빗이며 프라이비시 엔드포인트, 네트워크 보안 경계(NSP), 가상 네트워크 인젝션을 사용합니다. 관리되는 리소스 그룹의 백엔드 자원은 외부 환경에서 직접 접근할 수 없습니다. 자세한 내용은 네트워크 보안을 참조하세요.

디스커버리 스튜디오 포털은 공개인가요, 비공개인가요?

Discovery Studio 포털 UI는 Azure 포털과 유사하게 인터넷을 통해 공개적으로 접근 가능하며, Microsoft Entra ID 인증으로 보호됩니다. 백엔드 데이터는 공개 엔드포인트를 통해 노출되지 않으며, 포털 URL에 내부 또는 외부 DNS 항목이 필요하지 않습니다.

작업 공간에서 네트워크 격리를 어떻게 켜나요?

배포 시 작업 영역 리소스에서 true를 networkIsolation(으)로 설정하세요. 이 설정은 NSP와 작업 공간, Bookshelf, 슈퍼컴퓨터가 관리하는 리소스 그룹 전반에 걸쳐 개인 엔드포인트를 통해 강화된 형태를 배포합니다. 값은 프로비저빙 중에 읽히므로, 작업 공간을 생성할 때 적용하세요. 단계별 안내는 네트워크 보안 구성(Configure Network security)을 참조하세요.

강화된 배포에는 어떤 서브넷이 필요한가요?

배포 전에 자원 그룹 내 가상 네트워크와 전용 서브넷을 미리 생성하세요. 일반적인 강화된 배포는 작업 공간, 에이전트, 개인 엔드포인트, 북쉘프 검색, 슈퍼컴퓨터 노드 풀에 대해 별도의 서브넷을 사용합니다. 각 서브넷을 컴퓨팅 규모에 맞게 조정하세요—a /24 가 일반적인 출발점이며, 슈퍼컴퓨터 노드 풀은 더 많은 용량이 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 가상 네트워크를 참조하세요.

Microsoft에서 내 환경으로 들어오는 인바운드 접근 권한을 허용해야 하나요?

아니요. 명시적인 인바운드 접근이 필요하지 않습니다. 모든 상호작용은 컨테이너 앱, 프라이빗 엔드포인트, 내부 Azure 서비스 내에서 이루어집니다.

에이전트, 모델, 그리고 파운드리

디스커버리 에이전트는 어떻게 구현되나요?

에이전트는 데이터 플레인 리소스로 생성되며, 해당 에이전트는 Azure AI Foundry에서 운영됩니다. Foundry는 사용자 프롬프트가 트리거하는 워크플로우를 실행합니다. 자세한 내용은 디스커버리 에이전트를 참조하세요.

Microsoft Discovery는 어떤 모델을 요구하나요?

Microsoft Discovery는 Discovery 엔진, 에이전트, 북쉘프 전반에 걸쳐 특정 채팅 완료 및 텍스트 임베딩 모델 배포를 요구합니다. 현재 필수 모델에 대한 할당량 예약 지침과 서비스별 최소 및 권장 토큰 분당 할당량(TPM) 할당량을 검토하세요. Bookshelf 값을 실행할 계획인 Bookshelf 인스턴스 수로 곱하세요.

에이전트가 사용하는 모델을 선택할 수 있나요?

예. 최소 요구 모델 및 할당량 예약에 따라 Discovery 에이전트에 대해 서로 다른 모델을 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 에이전트 를 위한 모델 선택 항목을 참조하세요.

모델은 어디에서 실행되나요—Azure Machine Learning인가요, 아니면 슈퍼컴퓨터인가요?

둘 다 선택지입니다. 기존의 Azure Machine Learning 작업 공간을 모델을 호스팅하는 데 재사용할 수 있고, 모델이 컨테이너화된 경우 슈퍼컴퓨터에서 실행할 수도 있습니다. 이미 머신러닝 자산이 있는지, 아니면 컨테이너 기반 실행을 선호하는지에 따라 선택하세요.

지식 검색(Bookshelf 및 Azure AI 검색)

Bookshelf(GraphRAG)와 Azure AI 검색의 차이점은 무엇인가요?

Bookshelf 는 GraphRAG 파이프라인(OCR, 정규화, 임베딩, 그래프 커뮤니티 감지)을 운영합니다. 이 소프트웨어의 강점은 숨겨진 관계를 드러내는 깊고 다중 홉에 걸친 주제별 인사이트에 있지만, 엄선되고 연결된 데이터셋이 필요하며 메모리 집약적(약 1GB의 실질적 한계)입니다. Azure AI 검색는 인덱스, 임베딩, 에이전트 검색 파이프라인을 실행합니다. 이 게임의 강점은 대규모(100+ GB)에서 작동하는 정밀하고 로컬 쿼리에 있지만, 그래프나 커뮤니티 추론을 제공하지는 않습니다. 자세한 내용은 Bookshelf 지식 베이스를 참조하세요.

어떤 검색 도구를 사용해야 할까요?

구체적이고 사실적인 조회(로컬 쿼리)를 위해 Azure AI 검색를 사용하세요. Bookshelf(GraphRAG)를 사용하여 말뭉치 전반에 걸친 폭넓고 주제별 발견 지향적인 질문(글로벌 쿼리)을 활용하세요. 운영 환경에서는 하이브리드 패턴이 잘 작동합니다: 전체 코퍼스를 Azure AI 검색에 보관하고, Bookshelf용 소규모 연결된 하위 집합을 큐레이션하며, 에이전트가 각 쿼리를 적절한 도구로 라우팅하도록 하는 것입니다.

Bookshelf가 100+ GB 말뭉치를 처리할 수 있을까요?

직접적으로는 안 됩니다. 현실적인 규모의 Bookshelf 입력은 추출 후 기준으로 약 1GB의 정규화된 텍스트입니다. 이는 GraphRAG가 인메모리 그래프를 구축하기 때문입니다. 전체 말뭉치(100+ GB)를 Azure AI 검색에 보관하고, 모든 것을 흡수하기보다는 Bookshelf에 소규모의 고품질 하위 자료를 선별하세요. 참고로, 약 6,000편의 연구 논문이 약 180MB 정도의 텍스트로 정규화됩니다.

Bookshelf는 어떤 문서 유형을 지원하나요?

일반적인 문서 유형으로는 Word, PowerPoint, Excel, PDF 등이 있으며, 과학 보고서, 특허, 연구 논문 등 다양한 내용을 다룹니다.

과학자들은 Bookshelf에 질의하기 위해 항상 에이전트가 필요한가요?

아니요. 자연어로 직접 책장을 조회할 수 있습니다. 에이전트는 다단계 조사에서 Bookshelf가 근거 데이터로 사용될 때 중요해집니다. 좋은 방법은 특정 책장을 특정 에이전트나 도메인에 정렬하여 목표 검색을 하는 것입니다.

도구 및 유틸리티

Microsoft Discovery 배포를 운영하는 데 도움이 되는 유틸리티는 어디서 찾을 수 있나요?

공개된 Microsoft/discovery 저장소에는 독립형 운영자 유틸리티 세트가 포함되어 있습니다. Discovery Toolbox VS Code 확장 프로그램 외에도, 이 폴더는 다음을 제공합니다:

유틸리티	용도	사용 시기
리소스 공급자 등록	Discovery와 그 의존성이 필요한 모든 Azure 리소스 제공자를 타겟 구독(크로스 플랫폼 PowerShell)에 등록합니다.	새 구독을 시작할 때 첫 번째 단계.
RBAC 역할 배정	Discovery 페르소나(플랫폼 관리자 또는 과학자)에 필요한 Azure RBAC 역할 전체 세트를 한 명 이상의 사용자에게 할당합니다.	제공자 등록 후, 사용자에게 접근 권한을 부여할 때.
슈퍼컴퓨터 CLI	슈퍼컴퓨터에서 직접 작업을 제출하고 실행할 수 있도록 Discovery 슈퍼컴퓨터 API에 접근할 수 있도록 합니다.	작업을 슈퍼컴퓨터에 직접 제출하는 것.
Discovery 배포 삭제	리소스 그룹 내 모든 Microsoft.Discovery 및 지원되는 Azure 리소스를 엄격한 의존성 순서로 삭제한 후, 빈 리소스 그룹을 제거합니다.	배치 해체(파괴).

각 유틸리티는 자립적으로 완결되어 있으며, 전제 조건, 매개변수, 운영 노트를 문서화하는 자체 README를 갖추고 있습니다.

Microsoft Discovery가 필요로 하는 Azure 리소스 제공자를 어떻게 등록하나요?

리소스 프로바이저 등록 유틸리티를 사용하세요. 이 도구는 Discovery와 그 의존성이 요구하는 모든 Azure 리소스 제공자를 타겟 구독에 등록하는 크로스 플랫폼 PowerShell 스크립트입니다. Az.Accounts 및 Az.Resources 모듈을 자동으로 설치하고, 필요한 경우 로그인합니다. 새 구독을 시작할 때 가장 먼저 실행하는 것이 권장됩니다. 디스커버리 툴박스는 전제 확인의 일환으로 제공자 등록을 수행하고 검증할 수 있습니다.

Microsoft Discovery에 필요한 역할을 사용자에게 어떻게 부여하나요?

RBAC 역할 할당 유틸리티를 사용하여 Discovery 페르소나(플랫폼 관리자 또는 과학자)에 필요한 Azure RBAC 역할 전체 세트를 한 명 이상의 사용자에게 할당하세요. 이 도구는 실행 파일의 권한을 검증하고, 배치 할당을 지원하며, 게스트 사용자를 처리합니다. 리소스 제공자 등록 후에 실행하세요. Discovery Toolbox는 권한 감사와 역할 요약 뷰를 통해 동일한 역할 요구사항을 보여줍니다.

슈퍼컴퓨터에 직접 작업을 제출하려면 어떻게 해야 하나요?

슈퍼 컴퓨터 CLI 유틸리티를 사용하세요. 이 유틸리티는 Discovery 슈퍼컴퓨터 API에 접근하여 슈퍼컴퓨터 컴퓨트 풀에 직접 작업을 제출하고 실행할 수 있도록 합니다.

Microsoft 검색 서비스에 대한 일반적인 질문에 대한 답변을 가져옵니다.

Discovery는 인간의 관리가 있는 온라인 플랫폼입니다. 연구원은 필요에 따라 실행 내용을 수정하거나 편집해 시작할 수 있습니다. 우리는 자연어를 사용하여 Microsoft Discovery를 디지털 트윈 및 랩 자동화로 확장하여 연구자들이 랩 프로세스에 더 많이 액세스할 수 있도록 하는 것에 대해 생각하고 있습니다.

디스커버리 툴박스는 Microsoft Discovery가 실행되는 Azure 인프라를 설정, 관리 및 운영하는 명령 센터 역할을 하는 Visual Studio Code 확장 프로그램입니다. 시작하는 가장 빠른 방법입니다. VS 코드 내부에서는 다음과 같은 것들이 가능합니다:

• 엔드투엔드로 배포—실시간 터미널 출력을 통해 패키지된 사전 강화 Bicep 템플릿에서 전체 플랫폼(가상 네트워크, 슈퍼컴퓨터, 작업 영역, 프로젝트, 채팅 모델, 스토리지, 관리 ID 등)을 프로비저닝하세요.
• 사전 조건 검증—원클릭 복원으로 100+ Azure 필수 조건(RBAC 역할, 자원 제공자, 할당량, 정책, 네트워크 보안 경계)을 자동으로 확인하세요.
• 에이전트와 도구를 게시하세요—에이전트와 컨테이너화된 도구를 생성하고, 로컬 도커가 필요 없는 Azure Container Registry(ACR) 작업을 통해 원격으로 도구 이미지를 구축할 수 있습니다.
• 재고 관리와 정리—모든 디스커버리 자원을 구독 전반에 걸쳐 스캔하고, 자원별로 삭제 및 연쇄 분해를 진행하세요.
• 비용을 시각화, 모니터링, 분석하세요—배포 토폴로지를 인터랙티브 다이어그램으로 보고, 자원당 비용을 추적하며, 진단 대시보드를 검토하세요.

설치하려면 vsix 폴더에서 가장 높은 번호 DiscoveryToolbox-v<version>.vsix 의 파일을 다운로드한 후, VS Code 명령 팔레트에서 Extensions: Install from VSIX를 실행하세요. 활동 바의 Discovery Toolbox 아이콘을 열고 안내된 온보딩 여정을 따라가세요.

자원 제공자 등록, RBAC 역할 할당, 슈퍼컴퓨터 CLI, 배포 해체에 대해서는 이 글 후반부의 도구 및 유틸리티 섹션을 참조하세요.

작업 공간 프로비저닝은 구독 내에 전용 관리 자원 그룹(MRG)을 생성하여 저장소, Azure Cosmos DB, Azure Container Apps 등 작업 공간의 백엔드 자원을 보관합니다. 추가로 시스템에서 생성한 MRG(예: 컨테이너 앱용)도 나타날 수 있습니다.

북쉘프와 슈퍼컴퓨터는 별도로 디스커버리 리소스로 각각 독립적으로 프로비저닝하며, 각각 자체 관리 자원 그룹을 가집니다(예를 들어, 슈퍼컴퓨터의 AKS 클러스터는 슈퍼컴퓨터 MRG에 위치). 자세한 내용은 서비스 아키텍처를 참조하세요.

모든 자원은 Microsoft가 관리하는 구독이 아니라 고객(customer) 구독에 배포됩니다. 주요 리소스 그룹(제어 플레인)과 여러 개의 관리 리소스 그룹(데이터 플레인)을 보게 됩니다.

아니요. Azure Container Registry는 선택 사항이며, 슈퍼컴퓨터에서 실행할 자체 도구(컨테이너 이미지)를 가져올 때만 필요합니다. 자세한 내용은 Azure Container Registry를 참조하세요.

컨트롤 플레인은 현재 미국 동부, 스웨덴 중부 및 영국 남부 지역에서 사용할 수 있습니다. 관리 자원 그룹(데이터 플레인) 자원은 크로스 리전 배포를 통해 다른 지역에 배포할 수 있는데, 이는 데이터 상주 또는 용량 요구가 있을 때 유용합니다. 지역 간 배포는 워크플로우 실행 시간이 전체 응답 시간을 지배하기 때문에 큰 지연을 추가하지 않습니다.

현재는 아닙니다. Microsoft Discovery는 내장 자동 장애 조치나 재해 복구 기능을 제공하지 않습니다. 더 높은 가용성과 복원력이 필요하다면, 여러 지역에 걸쳐 Microsoft Discovery를 배포하고, 상태 기반 자원이 요구사항에 맞게 적절히 복제되거나 백업되도록 하세요. 자세한 내용은 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 참조하세요.

너 해. 모든 자원이 본인의 구독에 배포되기 때문에, 기본 Azure 인프라에 대한 비용을 지불해야 하며, 이것이 주요 비용입니다. 자세한 내용은 청구서를 참조하십시오.

delete-all-resources-2026-06-01.sh 년 공개된 Discovery 저장소에 공개된 삭제 유틸리티를 사용하세요. 자원을 수동으로 삭제하는 대신에요. GA API 버전을 올바른 의존성 순서로 사용하여 2026-06-01 리소스 그룹 내 모든 Microsoft.Discovery 및 지원 Azure 리소스를 제거합니다. 또한 에이전트 및 도구 링크 삭제, 슈퍼컴퓨터의 작업 공간 연결 해제, 가상 네트워크를 삭제하기 전 서브넷 위임 정리 같은 세부 사항도 처리합니다. 삭제 계획을 미리 보기 위해 첫 번째 모드로 --dry-run 실행하세요.

리소스를 수동으로 삭제해야 한다면, 스크립트가 사용하는 동일한 의존성 순서를 따르세요:

1. 저장 자산 (storageContainers/storageAssets)
2. 데이터 플레인 에이전트(프로젝트별)
3. 프로젝트
4. 에이전트 (먼저 차단 링크 제거)
5. 채팅 모델 배포
6. 도구 (먼저 연결된 에이전트 ID를 해제)
7. Workflows
8. 모델
9. 스토리지 컨테이너
10. 작업 영역 프라이빗 엔드포인트 연결
11. 북쉘프 프라이비시 엔드포인트 연결
12. 슈퍼컴퓨터에서 워크스페이스 연결 해제(supercomputerIds을 []로 설정)
13. Workspaces
14. 책장
15. 노드 풀
16. 슈퍼컴퓨터
17. 스토리지 계정
18. 사용자 할당 관리 ID
19. 가상 네트워크 (먼저 서브넷 위임과 고립된 링크를 제거하세요)
20. 남은 자원
21. 리소스 그룹 자체가 비어 있으면

이 명령은 의존성 실패를 방지합니다—자식 자원은 부모 자원보다 먼저 제거되어야 하며, 작업 공간은 삭제 전에 슈퍼컴퓨터에서 연결을 해제해야 합니다.

슈퍼컴퓨터는 현재 AKS(Azure Kubernetes Service)에서 구현된 컴퓨트 추상화 장치입니다. AKS 클러스터와 그 노드 풀은 전용 관리 자원 그룹에 배포됩니다. 도구는 영구 자원이 아니라, 필요할 때 슈퍼컴퓨터에 동적으로 인스턴스화됩니다. 자세한 내용은 슈퍼컴퓨터를 참조하세요.

시스템 노드 풀은 요구사항이 적습니다(예: Standard_D4s_v6, 또는 v5 계열 대응). 컴퓨트 노드 풀에는 귀하의 도구에 적합한 지역별 할당량 승인 Azure VM CPU 또는 GPU 계열을 사용할 수 있습니다. 배포 전에 목표 지역의 할당량과 수용 인원을 확인하세요. 할당량은 지역별로 할당됩니다.

대부분의 백엔드 자원은 프라이빗이며 프라이비시 엔드포인트, 네트워크 보안 경계(NSP), 가상 네트워크 인젝션을 사용합니다. 관리되는 리소스 그룹의 백엔드 자원은 외부 환경에서 직접 접근할 수 없습니다. 자세한 내용은 네트워크 보안을 참조하세요.

Discovery Studio 포털 UI는 Azure 포털과 유사하게 인터넷을 통해 공개적으로 접근 가능하며, Microsoft Entra ID 인증으로 보호됩니다. 백엔드 데이터는 공개 엔드포인트를 통해 노출되지 않으며, 포털 URL에 내부 또는 외부 DNS 항목이 필요하지 않습니다.

배포 시 작업 영역 리소스에서 true를 networkIsolation(으)로 설정하세요. 이 설정은 NSP와 작업 공간, Bookshelf, 슈퍼컴퓨터가 관리하는 리소스 그룹 전반에 걸쳐 개인 엔드포인트를 통해 강화된 형태를 배포합니다. 값은 프로비저빙 중에 읽히므로, 작업 공간을 생성할 때 적용하세요. 단계별 안내는 네트워크 보안 구성(Configure Network security)을 참조하세요.

배포 전에 자원 그룹 내 가상 네트워크와 전용 서브넷을 미리 생성하세요. 일반적인 강화된 배포는 작업 공간, 에이전트, 개인 엔드포인트, 북쉘프 검색, 슈퍼컴퓨터 노드 풀에 대해 별도의 서브넷을 사용합니다. 각 서브넷을 컴퓨팅 규모에 맞게 조정하세요—a /24 가 일반적인 출발점이며, 슈퍼컴퓨터 노드 풀은 더 많은 용량이 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 가상 네트워크를 참조하세요.

아니요. 명시적인 인바운드 접근이 필요하지 않습니다. 모든 상호작용은 컨테이너 앱, 프라이빗 엔드포인트, 내부 Azure 서비스 내에서 이루어집니다.

에이전트는 데이터 플레인 리소스로 생성되며, 해당 에이전트는 Azure AI Foundry에서 운영됩니다. Foundry는 사용자 프롬프트가 트리거하는 워크플로우를 실행합니다. 자세한 내용은 디스커버리 에이전트를 참조하세요.

Microsoft Discovery는 Discovery 엔진, 에이전트, 북쉘프 전반에 걸쳐 특정 채팅 완료 및 텍스트 임베딩 모델 배포를 요구합니다. 현재 필수 모델에 대한 할당량 예약 지침과 서비스별 최소 및 권장 토큰 분당 할당량(TPM) 할당량을 검토하세요. Bookshelf 값을 실행할 계획인 Bookshelf 인스턴스 수로 곱하세요.

예. 최소 요구 모델 및 할당량 예약에 따라 Discovery 에이전트에 대해 서로 다른 모델을 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 에이전트 를 위한 모델 선택 항목을 참조하세요.

둘 다 선택지입니다. 기존의 Azure Machine Learning 작업 공간을 모델을 호스팅하는 데 재사용할 수 있고, 모델이 컨테이너화된 경우 슈퍼컴퓨터에서 실행할 수도 있습니다. 이미 머신러닝 자산이 있는지, 아니면 컨테이너 기반 실행을 선호하는지에 따라 선택하세요.

Bookshelf 는 GraphRAG 파이프라인(OCR, 정규화, 임베딩, 그래프 커뮤니티 감지)을 운영합니다. 이 소프트웨어의 강점은 숨겨진 관계를 드러내는 깊고 다중 홉에 걸친 주제별 인사이트에 있지만, 엄선되고 연결된 데이터셋이 필요하며 메모리 집약적(약 1GB의 실질적 한계)입니다. Azure AI 검색는 인덱스, 임베딩, 에이전트 검색 파이프라인을 실행합니다. 이 게임의 강점은 대규모(100+ GB)에서 작동하는 정밀하고 로컬 쿼리에 있지만, 그래프나 커뮤니티 추론을 제공하지는 않습니다. 자세한 내용은 Bookshelf 지식 베이스를 참조하세요.

구체적이고 사실적인 조회(로컬 쿼리)를 위해 Azure AI 검색를 사용하세요. Bookshelf(GraphRAG)를 사용하여 말뭉치 전반에 걸친 폭넓고 주제별 발견 지향적인 질문(글로벌 쿼리)을 활용하세요. 운영 환경에서는 하이브리드 패턴이 잘 작동합니다: 전체 코퍼스를 Azure AI 검색에 보관하고, Bookshelf용 소규모 연결된 하위 집합을 큐레이션하며, 에이전트가 각 쿼리를 적절한 도구로 라우팅하도록 하는 것입니다.

직접적으로는 안 됩니다. 현실적인 규모의 Bookshelf 입력은 추출 후 기준으로 약 1GB의 정규화된 텍스트입니다. 이는 GraphRAG가 인메모리 그래프를 구축하기 때문입니다. 전체 말뭉치(100+ GB)를 Azure AI 검색에 보관하고, 모든 것을 흡수하기보다는 Bookshelf에 소규모의 고품질 하위 자료를 선별하세요. 참고로, 약 6,000편의 연구 논문이 약 180MB 정도의 텍스트로 정규화됩니다.

일반적인 문서 유형으로는 Word, PowerPoint, Excel, PDF 등이 있으며, 과학 보고서, 특허, 연구 논문 등 다양한 내용을 다룹니다.

아니요. 자연어로 직접 책장을 조회할 수 있습니다. 에이전트는 다단계 조사에서 Bookshelf가 근거 데이터로 사용될 때 중요해집니다. 좋은 방법은 특정 책장을 특정 에이전트나 도메인에 정렬하여 목표 검색을 하는 것입니다.

공개된 Microsoft/discovery 저장소에는 독립형 운영자 유틸리티 세트가 포함되어 있습니다. Discovery Toolbox VS Code 확장 프로그램 외에도, 이 폴더는 다음을 제공합니다:

유틸리티	용도	사용 시기
리소스 공급자 등록	Discovery와 그 의존성이 필요한 모든 Azure 리소스 제공자를 타겟 구독(크로스 플랫폼 PowerShell)에 등록합니다.	새 구독을 시작할 때 첫 번째 단계.
RBAC 역할 배정	Discovery 페르소나(플랫폼 관리자 또는 과학자)에 필요한 Azure RBAC 역할 전체 세트를 한 명 이상의 사용자에게 할당합니다.	제공자 등록 후, 사용자에게 접근 권한을 부여할 때.
슈퍼컴퓨터 CLI	슈퍼컴퓨터에서 직접 작업을 제출하고 실행할 수 있도록 Discovery 슈퍼컴퓨터 API에 접근할 수 있도록 합니다.	작업을 슈퍼컴퓨터에 직접 제출하는 것.
Discovery 배포 삭제	리소스 그룹 내 모든 Microsoft.Discovery 및 지원되는 Azure 리소스를 엄격한 의존성 순서로 삭제한 후, 빈 리소스 그룹을 제거합니다.	배치 해체(파괴).

각 유틸리티는 자립적으로 완결되어 있으며, 전제 조건, 매개변수, 운영 노트를 문서화하는 자체 README를 갖추고 있습니다.

리소스 프로바이저 등록 유틸리티를 사용하세요. 이 도구는 Discovery와 그 의존성이 요구하는 모든 Azure 리소스 제공자를 타겟 구독에 등록하는 크로스 플랫폼 PowerShell 스크립트입니다. Az.Accounts 및 Az.Resources 모듈을 자동으로 설치하고, 필요한 경우 로그인합니다. 새 구독을 시작할 때 가장 먼저 실행하는 것이 권장됩니다. 디스커버리 툴박스는 전제 확인의 일환으로 제공자 등록을 수행하고 검증할 수 있습니다.

RBAC 역할 할당 유틸리티를 사용하여 Discovery 페르소나(플랫폼 관리자 또는 과학자)에 필요한 Azure RBAC 역할 전체 세트를 한 명 이상의 사용자에게 할당하세요. 이 도구는 실행 파일의 권한을 검증하고, 배치 할당을 지원하며, 게스트 사용자를 처리합니다. 리소스 제공자 등록 후에 실행하세요. Discovery Toolbox는 권한 감사와 역할 요약 뷰를 통해 동일한 역할 요구사항을 보여줍니다.

슈퍼 컴퓨터 CLI 유틸리티를 사용하세요. 이 유틸리티는 Discovery 슈퍼컴퓨터 API에 접근하여 슈퍼컴퓨터 컴퓨트 풀에 직접 작업을 제출하고 실행할 수 있도록 합니다.