도미노 데이터 랩
Domino Data Lab
대규모 기업의 AI·ML 모델 개발, 배포, 거버넌스를 통합 관리하는 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼
유료WebAPI한국어LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기dominodatalab.com
jcode와(과) 비교하기도미노 데이터 랩 대안 모아보기소개
활용 워크플로우
입력
엔터프라이즈 데이터 소스 (Snowflake, Databricks, NetApp ONTAP)Git 기반 소스 코드 및 실험 설정 정보커스텀 Docker 이미지 및 실행 환경 정의LLM 공급자 API 키 및 프롬프트 템플릿 (AI Gateway)
도미노 데이터 랩
Domino Workbench 기반 다중 언어(Python, R, SAS) 인터랙티브 개발Domino Nexus를 활용한 하이브리드/멀티 클라우드 컴퓨팅 오케스트레이션자동화된 실험 기록 및 환경 스냅샷을 통한 모델 재현성 확보Domino Governance를 통한 자동 정책 검사 및 Gated Deployment 승인
출력
고성능 REST 모델 API 및 실시간 추론 엔드포인트비즈니스 의사결정자를 위한 인터랙티브 Domino Apps (Shiny/Dash)규제 대응용 통합 감사 내역 및 데이터 계보(Lineage) 보고서프로젝트별 인프라 소모 비용 분석 및 예산 알림 (FinOps)
핵심 차별점: 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 데이터의 위치와 관계없이 모델의 완전한 재현성과 엔터프라이즈급 거버넌스를 통합 제공하는 AI 팩토리 플랫폼.
주요 기능
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 데이터 과학자의 도구 선택 자유도를 보장하면서도 IT 부서의 중앙 집중식 관리와 보안 요구사항을 동시에 충족합니다. 대규모 팀 간의 협업과 지식 재사용이 용이하며, 규제 대응을 위한 모델 이력 추적 및 감사 기능이 매우 강력합니다.
단점
- 초기 설정과 구축 과정이 복잡할 수 있으며, 중소규모 팀에게는 기능과 비용 면에서 다소 과할 수 있습니다. 주로 엔터프라이즈 환경에 최적화되어 있어 가벼운 프로젝트나 개인 사용자에게는 적합하지 않을 수 있습니다.
가격 정보
유료시작 가격: 문의 필요 (Enterprise 전용)
기업 전용 구독 모델로 운영되며 공식 홈페이지에 구체적인 가격 리스트를 공개하지 않습니다. Domino Cloud와 Enterprise 에디션이 있으며, 사용자 수와 인프라 규모에 따라 맞춤형 견적을 제공합니다. 대규모 팀을 위한 협업 및 거버넌스 기능에 특화되어 있습니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 제약 분야 신약 개발 가속화 및 임상 통계 분석
- 금융 서비스의 리스크 모델링 및 규제 거버넌스
- 제조업 예측 유지보수 및 공정 최적화
- 엔터프라이즈 생성형 AI 및 RAG 기반 챗봇 구축
- 미 해군 등 정부·방산 AI 프로젝트(Project AMMO)
대상 사용자
엔터프라이즈 데이터 과학 팀IT 운영 관리자컴플라이언스 및 리스크 담당자MLOps 엔지니어정부·방산 분야 AI 팀
연동 서비스
AWSNVIDIANetAppSnowflakeDatabricks
태그
MLOps데이터 과학엔터프라이즈 AI모델 거버넌스하이브리드 클라우드
최근 소식
확인된 변경 내역
- 2026-06-02 Domino Data Lab가 Inc.의 2026 최우수 직장(Best Workplaces) 목록에 2년 연속 선정되었습니다. 인공지능 및 데이터 산업 부문에서 인정받았으며, Quantum Workplace의 직원 설문 평가를 기반으로 선정되었습니다.
- 2026-05-19 Rev 컨퍼런스에서 App Hub 발표: AI 앱 개발·배포·거버넌스 통합, 버전 관리·단계적 배포·승인 게이팅 포함(Q3 2026 GA 예정).
- 미 해군 Project AMMO $99.7M 계약 체결(해양 작전 머신러닝 가속화).
- 2025-08-21 Series F 투자 유치 완료(총 누적 $224M).
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