PRODUCT VIEW / ANONYMIZED
장식용 데이터센터 사진 대신 실제 사용 순서에 따라 MacWorker를 살펴봅니다. 전용 물리 Mac을 선택하고, 지역과 이용 기간을 확인한 뒤 연결 정보를 받아, 지속적으로 유지되는 macOS 환경에서 개발·빌드하거나 호환되는 AI 추론 작업을 실행합니다.
익명화된 구성도: 노드 식별자, 네트워크 주소와 로그인 정보는 숨겨져 있습니다.
HARDWARE GALLERY
각 주문은 전용 물리 머신 한 대에 해당합니다. 프로세서, 메모리와 로컬 스토리지는 다른 테넌트와 공유되지 않으며, 포털은 여러 사용자를 하나의 가상 인스턴스에 넣는 대신 노드 식별자와 연결 상태로 장비를 표시합니다.
이용 기간 동안 선택한 모델이 완전한 물리 노드로 제공됩니다. Forge M4는 M4, 16GB 메모리와 256GB SSD를 사용하며, Studio M4는 M4, 24GB 메모리와 512GB SSD를 사용합니다. Atlas M4 Pro는 M4 Pro, 64GB 메모리와 2TB SSD를 제공합니다.
콘솔에는 모델, 지역, 이용 기간, 노드 상태와 연결 정보가 표시됩니다. 계정 정보, 전체 주소와 인증 정보는 공개 화면에 나타나지 않습니다.
싱가포르, 일본(도쿄), 한국(서울), 홍콩과 미국 동부는 실시간 재고에 따라 제공됩니다. 지역을 선택할 때는 팀의 연결 지연 시간, 코드 저장소와 산출물 위치를 우선 고려하세요.
PORTAL CONFIGURATION
먼저 고정 하드웨어를 선택한 다음 지역, 이용 기간과 추가 옵션을 고릅니다. 제출 전에 각 항목을 확인할 수 있어, 모호한 요금제 이름만 보고 메모리·스토리지나 제공 위치를 추측할 필요가 없습니다.
M4 · 16GB · 256GB SSD
M4 · 24GB · 512GB SSD
M4 Pro · 64GB · 2TB SSD
모델 카드에 칩, 메모리와 SSD 용량이 직접 표시됩니다. 추가 스토리지와 Thunderbolt 5 병렬 연결은 명시적으로 선택한 경우에만 주문에 포함됩니다.
노드 준비가 완료되면 상태, 로그인 정보, 브라우저 원격 데스크톱과 SSH에 필요한 정보가 동일한 주문 맥락에서 표시되어 여러 페이지의 파라미터를 조합할 필요가 없습니다.
이 페이지의 예시에서는 주문 식별자, 노드 전체 식별자, 네트워크 주소, 사용자 이름과 인증 정보를 숨겼습니다. 실제 콘솔에서는 로그인한 권한 보유 사용자에게만 해당 데이터가 제공됩니다.
DEVELOPER DESKTOP
개발 데스크톱 예시는 프로젝트 탐색, 편집 영역, 빌드 로그와 리소스 모니터링의 일반적인 4분할 레이아웃으로 구성됩니다. 실제 창 위치는 사용자가 직접 배치하며, macOS 그래픽 인터페이스와 명령줄을 모두 사용할 수 있습니다.
$ xcodebuild -scheme SampleApp -configuration Release archive
Resolve Package Graph
CompileSwiftSources normal arm64
Run unit tests: 128 passed
Archive path: ./Artifacts/SampleApp.xcarchive
BUILD SUCCEEDED의존성 디렉터리, 도구 버전, 빌드 캐시와 스크립트를 동일한 물리 노드에 유지할 수 있습니다. 주·월·분기 단위로 이용하면 세션을 시작할 때마다 전체 환경을 다시 구축할 필요가 없습니다.
대화형 확인이 필요하면 브라우저 원격 데스크톱을 사용하고, 일괄 빌드·로그 수집·파일 작업은 SSH로 실행할 수 있습니다. 두 연결 방식은 서로 격리된 환경이 아니라 동일한 노드를 대상으로 합니다.
빌드 시간, 최대 메모리, 남은 디스크 공간과 실패 로그를 함께 기록하는 것이 좋습니다. 메모리 한도에 장시간 근접한다면 작업 이름만 보고 고르지 말고 Forge M4에서 Studio M4 또는 Atlas M4 Pro로 업그레이드를 검토하세요.
CI/CD EXECUTION PATH
전용 노드가 실제 작업을 실행합니다. 코드 저장소, 트리거와 산출물 저장소는 팀이 기존 도구 체계에 맞게 구성하며, MacWorker는 원격 제어가 가능한 macOS 물리 실행 환경을 제공합니다.
개발자는 지정된 브랜치나 태그를 푸시합니다. 커밋 기록에는 재현 가능한 의존성 목록, 빌드 구성과 버전 정보를 포함해 노드가 사람의 기억에만 의존하지 않도록 해야 합니다.
파이프라인은 브랜치, 예약 규칙 또는 수동 작업에 따라 작업을 생성합니다. 스케줄링 전에 노드 온라인 상태, 작업 디렉터리와 동시 실행 정책을 확인한 뒤 지정된 실행 노드로 명령을 보냅니다.
전용 Mac이 코드를 가져오고 캐시를 복원하며 의존성을 확인한 뒤 컴파일과 테스트를 실행합니다. 팀은 도구 버전을 고정할 수 있고, 로그에서 명령, 종료 코드와 소요 시간을 확인할 수 있습니다.
보관 파일, 테스트 보고서와 로그를 지정 디렉터리에 기록한 뒤 팀 스크립트가 자체 산출물 시스템으로 업로드합니다. 릴리스 전에 파일 해시, 빌드 번호와 테스트 결과를 확인해야 합니다.
AI INFERENCE WORKSPACE
선택한 Apple Silicon 구성에서 실행할 수 있는 모델 추론 및 검증 작업에 적합합니다. 특정 모델의 속도, 학습 기능이나 테스트되지 않은 프레임워크 호환성을 보장하지 않으며, 모델 형식·최대 메모리와 실제 샘플을 기준으로 선택해야 합니다.
$ python run_inference.py \
--config configs/inference.yaml \
--model models/model-q4.bin \
--output results/run-014.json
runtime: arm64
samples: 120
warmup: 5
result: archived
status: completed모델 파일, 구성, 실행 스크립트와 의존성 잠금 파일을 명확한 디렉터리에 저장하세요. 실험 결과에는 어떤 버전과 파라미터를 사용했는지, 어느 노드에서 실행했는지가 드러나야 합니다.
메모리 선택은 모델 로딩과 추론 단계의 최대 사용량을 기준으로 해야 합니다. 예시 수치는 관측 구조를 설명하기 위한 것이며, 모든 노드에서 특정 모델이 보이는 고정 성능을 의미하지 않습니다.
결과 디렉터리에는 구성, 의존성 버전, 실행 로그, 출력 파일과 요약을 최소한 보관하세요. 노드 간 비교가 필요하다면 샘플, 파라미터와 측정 방식을 동일하게 유지해야 합니다.
VISUAL DISCLOSURE
예시는 정보 구조와 워크플로를 설명하기 위한 것이며 고정된 화면 구성을 보장하지 않습니다. 포털 필드, 버튼 위치와 시각적 세부 사항은 제품 업데이트에 따라 변경될 수 있지만, 확인된 주문의 모델·지역·이용 기간과 추가 옵션은 포털 기록을 기준으로 합니다.
모니터링 그래프, 실행 번호, 노드 식별자와 실험 결과는 모두 익명화된 예시 데이터이며 성능 기준으로 사용해서는 안 됩니다.
READY TO CONFIGURE
최대 메모리, 작업 디렉터리 크기, 작업 지속 시간과 팀 위치를 알고 있다면 모델·지역·이용 기간과 추가 옵션을 바로 구성할 수 있습니다. 아직 데이터가 없다면 먼저 사용 사례별 권장 사항과 고정 요금표를 확인하세요.