배치
이 솔루션을 배치하려면 먼저 프로젝트 디렉토리를 설정해야 합니다.
기본 프로젝트 디렉토리에 대한 환경 변수를 정의합니다.
export PROJECT_DIR=~/morpheus_fraud_detection
mkdir -p $PROJECT_DIR
cd $PROJECT_DIR제1터미널: 모페우스 파이프라인 실행
이 명령은 Morpheus Pipeline(Docker 컨테이너) 스윔레인을 시작합니다.
파이프라인이 초기화되고
Kafka Topic: Input에 도착할 데이터를 수신하여 기다립니다.cd $PROJECT_DIR/Morpheus
docker run --rm -it --net=host --cap-add=sys_nice \ --runtime=nvidia --gpus=all \ -v $(pwd):/morpheus \ nvcr.io/nvidia/morpheus/morpheus:25.02-runtime bash
# --- INSIDE THE CONTAINER ---
cd /morpheus
conda env update --solver=libmamba -n ${CONDA_DEFAULT_ENV} --file ./conda/environments/examples_cuda-125_arch-$(arch).yaml python examples/gnn_fraud_detection_pipeline/run.py예상 출력: Morpheus에서 파이프라인을 작성할 때 로그를 볼 수 있습니다. 그런 다음 중단된 것처럼 보이며, 현재 메시지를 활발히 수신하고 있으므로 올바른 동작입니다.
터미널 2: Kafka 소비자 실행
이 명령은 호스트 환경 스윔레인에서 Python 소비자를 시작합니다.
Kafka Topic: Output에 가입하고 Morpheus 파이프라인에 의해 게시된 모든 결과를 표시합니다.
cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate
python3 consumer.py예상 출력:
"Listening for fraud detection results..." 메시지가 표시되고 터미널이 대기합니다.
터미널 3: Kafka 생산자 실행
이 명령은 Transaction Data 파일에서 읽는 Python 생산자를 시작합니다.
Input Stream가 Kafka Topic: Input로 시작됩니다. 이 작업은 전체 엔드투엔드 플로우를 트리거합니다.
cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate
python3 producer.py예상 출력: 데이터가 게시될 때 일련의
"Sent transaction index..." 메시지가 표시됩니다. 동시에 터미널 1의 Morpheus 파이프라인에서 데이터 처리를 시작하고 최종 사기 경보가 터미널 2에 나타납니다.