EVA 설치를 시작하기 전에 권장 사양과 Kubernetes·GPU·스토리지 등 필수 환경을 확인합니다.
EVA는 영상 분석과 상황 판단을 동시에 수행하므로, 일반적인 웹 애플리케이션보다 CPU·메모리·GPU·저장소와 네트워크 조건의 영향을 크게 받습니다. 특히 카메라 수, 해상도, 탐지 간격, 동시에 처리할 이벤트 수가 늘어나면 필요한 자원도 함께 달라집니다. 따라서 최소 사양만 충족하는지보다 실제 운영 규모에 맞는 여유가 있는지를 살펴보는 것이 중요합니다.
아래 권장 사양과 대상 서버의 자원·접근 조건을 비교한 뒤 EVA Deployer 설치를 진행하세요. Deployer가 k3s와 배포에 필요한 구성 요소를 설치하므로, 설치 전에 환경 조건과 접근 권한을 확인하는 것이 중요합니다.
EVA를 설치하기 전에 시스템 요구사항과 환경 구성을 확인하세요.
EVA는 Kubernetes 기반으로 동작하며, Vision Model, LLM, VLM 등 다양한 AI 모델을 활용하기 때문에 GPU가 필수적으로 요구됩니다.
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용량 계획 기준: 카메라 수뿐 아니라 해상도, 탐지 간격, 동시에 처리할 이벤트 수를 함께 고려해 서버 자원을 계획하세요.
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권장 사양은 설치가 가능한 최소 기준이면서도, 실제 운영 규모에 따라 조정해야 하는 출발점입니다. 같은 카메라 수라도 고해상도 영상, 짧은 탐지 간격, 많은 동시 알림이 필요한 환경에서는 CPU·메모리·GPU와 저장소 사용량이 더 커질 수 있습니다. 반대로 초기 PoC처럼 제한된 카메라로 검증하는 단계에서는 통합 서버 구성으로 빠르게 시작할 수 있습니다.
아래 서버 사양과 Deployer 실행·접근 조건을 대상 서버와 비교한 뒤, 현재 요구와 향후 확장 계획을 함께 확인하세요. 설치 뒤에 자원을 급하게 늘리기보다, 여유 용량과 GPU·스토리지 확장 가능성을 미리 검토하면 운영 중단 위험을 줄일 수 있습니다.
EVA는 최소 사양 이상의 환경에서 안정적으로 동작합니다.
실제 운영 환경에서는 탐지 빈도, 중요도, 동시 처리량에 따라 서버 사양을 유연하게 조정할 수 있습니다.
EVA는 App, Vision, Agent 통합 단일 서버 구성으로 운영할 수 있습니다.
카메라 연결 관리, 영상 분석, 상황 판단 및 알림 생성을 하나의 서버에서 수행합니다.
아래 사양은 카메라 100대 기준 최소 권장 사양입니다.