> ## Documentation Index
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# 아키텍처

> Avala 플랫폼의 구조

이 페이지는 Avala 플랫폼이 어떻게 구성되고 컴포넌트가 어떻게 상호 작용하는지에 대한 개요를 제공합니다.

<img src="https://mintcdn.com/avala/QI4wcFsXqwG8KGbR/images/reference/architecture-system-overview-light.svg?fit=max&auto=format&n=QI4wcFsXqwG8KGbR&q=85&s=2e7d5ce34b4db810adebeec241a97e6a" alt="Avala 시스템 아키텍처" className="block dark:hidden w-full" width="480" height="100" data-path="images/reference/architecture-system-overview-light.svg" />

<img src="https://mintcdn.com/avala/QI4wcFsXqwG8KGbR/images/reference/architecture-system-overview.svg?fit=max&auto=format&n=QI4wcFsXqwG8KGbR&q=85&s=92d58f56f725d7b1a535b1d95323fe10" alt="Avala 시스템 아키텍처" className="hidden dark:block w-full" width="480" height="100" data-path="images/reference/architecture-system-overview.svg" />

## 시스템 개요

<Steps>
  <Step title="Mission Control" icon="browser">
    [avala.ai](https://avala.ai)의 웹 UI — 시각화, 어노테이션, 프로젝트 관리, 품질 관리, 데이터셋 관리
  </Step>

  <Step title="시각화 엔진" icon="display">
    GPU 가속 렌더링 — 멀티센서 뷰어, 3D 포인트 클라우드 뷰어, Gaussian Splat 뷰어, WebGPU/WebGL 렌더링 파이프라인
  </Step>

  <Step title="REST API" icon="server">
    `api.avala.ai/api/v1` — 데이터셋, 프로젝트, 작업, 내보내기, 조직. 직접 HTTP/cURL, Python SDK, TypeScript SDK 또는 CLI를 통해 접근.
  </Step>

  <Step title="백엔드 서비스" icon="gears">
    비동기 처리 — MCAP 파싱, 비디오 변환, 내보내기 생성, 작업 처리, 추론 파이프라인
  </Step>

  <Step title="스토리지" icon="database">
    영구 데이터 — 데이터셋 파일, 어노테이션, 내보내기, 모델 아티팩트
  </Step>
</Steps>

## 컴포넌트

### Mission Control

Mission Control은 [avala.ai](https://avala.ai)의 Avala 웹 애플리케이션입니다. 다음을 제공합니다:

* **데이터 시각화** — 어노테이션 전, 중, 후에 센서 데이터를 탐색하기 위한 GPU 가속 뷰어.
* **어노테이션 편집기** — 이미지, 비디오, 포인트 클라우드, 멀티센서 데이터를 라벨링하기 위한 목적별 도구.
* **프로젝트 관리** — 어노테이션 프로젝트 생성 및 구성, 라벨 분류 체계 정의, 팀 멤버에게 작업 할당, 진행 상황 모니터링.
* **품질 관리** — 제출된 어노테이션 리뷰, 이슈 플래그, 승인율 추적, 합의 워크플로우 실행.
* **데이터셋 관리** — 데이터 업로드, 시퀀스로 항목 정리, 데이터셋 검색 및 탐색, 접근 권한 관리.

### REST API

`api.avala.ai/api/v1`의 REST API는 모든 플랫폼 기능에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다. 모든 요청은 `X-Avala-Api-Key` 헤더에 전달된 API 키로 인증합니다.

### SDK

REST API를 모든 언어에서 표준 HTTP 클라이언트를 사용하여 직접 호출하거나([REST API](/docs/sdks/rest-api)), 공식 SDK를 사용할 수 있습니다:

* **Python SDK** (`pip install avala`) — 동기 및 비동기 클라이언트, Pydantic 모델, 자동 페이지네이션, 타입 예외, CLI 도구.
* **TypeScript SDK** (`npm install @avala-ai/sdk`) — Node.js 및 에지 런타임을 위한 Promise 기반 API를 갖춘 완전 타입 클라이언트.
* **CLI** (`curl -fsSL https://avala.ai/install.sh | bash`) — 터미널에서 데이터셋, 프로젝트, 내보내기, 스토리지 관리.

### MCP 서버

MCP(Model Context Protocol) 서버는 Claude, Cursor, VS Code Copilot 같은 AI 어시스턴트에 Avala 도구를 노출합니다. 개발 환경을 떠나지 않고 자연어로 데이터셋, 프로젝트, 내보내기와 상호 작용할 수 있습니다.

## 다음 단계

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="API 레퍼런스" icon="square-terminal" href="/docs/api-reference/overview">
    기본 URL, 인증, 엔드포인트, 응답 형식.
  </Card>

  <Card title="AI로 Avala 사용하기" icon="sparkles" href="/docs/ko/getting-started/mcp">
    MCP로 Avala를 Claude, Cursor, VS Code에 연결하세요.
  </Card>
</CardGroup>