목적지가 바뀌어도,
파일 전송은 그대로 실행됩니다.

Dynamic Endpoint Transfer는 단순히 Server 수가 많은 환경을 위한 기능이 아닙니다. 핵심은 파일을 보내야 할 실제 Target이 실행 시점에 결정되거나 계속 변화하는 환경입니다. AI Training에서는 사용할 GPU Compute가 매번 달라질 수 있고, Kubernetes Workload는 새로운 Pod나 Node에서 실행될 수 있으며, Cloud Compute는 필요할 때 생성되고 Edge Device는 서로 다른 시점에 연결될 수 있습니다.

전통적인 Transfer가 특정 IP나 Hostname을 Target으로 고정한다면 Dynamic Endpoint Transfer는 "이번 Training을 수행할 GPU Compute", "현재 Ready 상태인 Edge Device"처럼 업무가 요구하는 역할과 조건을 실제 Endpoint에 연결합니다. Infrastructure가 실제 Endpoint를 결정하면 INNORIX는 그 결과를 File Transfer에 적용하므로, Endpoint가 바뀌어도 업무의 Transfer Logic을 매번 새로 만들 필요가 없습니다.

특정 서버의 IP 주소나 이름을 전송 대상으로 고정하는 대신, 역할(Role), 지역(Region), 작업 유형(Workload), 준비 상태(Status) 등의 조건으로 필요한 Endpoint를 지정할 수 있습니다.

기존 인프라가 조건에 맞는 Endpoint를 선택하면 INNORIX가 그 대상으로 데이터를 전달합니다. 작업마다 실제 대상 장비가 달라지더라도 전송 구성을 반복해서 변경할 필요가 없습니다.

Kubernetes Scheduler, GPU Scheduler, Cloud Orchestrator, Edge Management 등 기존 인프라의 자원 관리 및 작업 실행 방식을 변경하지 않고 파일 전송 기능을 연결할 수 있습니다.

기존 시스템이 작업 조건에 따라 Pod, GPU 서버 또는 Edge 장비를 선택하면, INNORIX는 전달받은 Endpoint를 대상으로 필요한 파일을 전송하고 진행 상태와 완료 결과를 다시 반환합니다.