EVA는 EVA Deployer를 사용해 설치합니다. Deployer는 Ansible 기반으로 대상 서버 점검, k3s와 GPU 인프라 구성, EVA 서비스 배포를 순서대로 수행합니다. 대상 환경의 네트워크와 Repository 접근 조건에 따라 Cloud, Remote Harbor, Local Harbor 방식을 선택할 수 있습니다.
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설치 흐름: 설치 전 준비 → Repository 및 설치 자산 준비 → 사전 점검 → 인프라 설치·GPU MIG 설정 → EVA 환경 설정 → EVA 솔루션 배포 → 동작 검증
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EVA App, Vision, Agent는 하나의 서비스 흐름을 구성합니다. Agent는 지능형 추론과 데이터 처리를 담당하고, Vision은 카메라 영상 분석을 담당하며, App은 사용자가 카메라와 분석 결과를 운영하는 인터페이스를 제공합니다.
Deployer는 Agent가 사용할 Qdrant와 vLLM을 포함해 필요한 인프라와 서비스를 배포합니다. 따라서 구성 요소를 개별적으로 설치하지 않고, 아래 playbook 순서대로 실행합니다.
site_precondition.yaml: 대상 서버의 네트워크, 디스크, GPU와 MIG 활성화 조건을 점검합니다.site_infra.yaml: k3s, NFS CSI, NVIDIA runtime/device plugin을 설치합니다.site_gpu_mig.yaml: GPU 분할이 필요한 환경에서 MIG를 설정합니다.site_eva_config.yaml: 배포 대상의 환경별 설정을 생성합니다.site_eva.yaml: Remote/Local Repository에서는 EVA App·Vision·Agent와 Qdrant·vLLM을 배포합니다. Cloud Repository에서는 TLS·EVA IAM·App·ECR/AWS Secret을 먼저 준비한 뒤 Vision·Agent를 배포합니다.cloud_repository는 대상 서버 또는 제어 서버에서 외부 Registry와 S3에 접근할 수 있어야 합니다.remote_repository는 대상 서버가 Main Harbor에 접근할 수 있어야 합니다.local_repository는 인터넷 연결 준비 서버에서 이미지·모델·패키지를 준비해 대상 폐쇄망의 Local Harbor에 반입해야 합니다.Repository별 자산 준비와 k3s·GPU 인프라 구성은 인프라 설치 페이지를, App 라이선스와 환경별 override, EVA 배포 및 검증은 솔루션 설치 페이지를 따릅니다.
환경 설정 또는 제품 버전을 변경할 때는 versions.json, values/app.yaml, config/<target>/eva.yaml의 해당 값을 검토한 뒤 Deployer playbook을 다시 실행합니다. 영속 데이터가 있는 PVC/PV와 라이선스 credential은 변경 또는 재배포 전에 별도로 백업·확인합니다.