Kubeflow 란

무엇을 위한 도구인지

Kubernetes 환경에서 개발자가 ML workflow 동작을 더욱 쉽게 관리할 수 있도록 만들어진 도구
Kubernetes 개발을 시작했던 Google에서 처음 만들어낸 오픈 소스 플랫폼

Kubeflow 오픈 소스 : https://github.com/kubeflow

Google에서 밝히는 구체적인 목표는 다음과 같다.

• Kubernetes의 장점을 적극 활용하여 가능한 쉽게 ML model을 배포하고 관리한다.
  
  
• ML 실무자가 흔히 말하는 지루하고 반복적인 작업들을 가능한 하지 않도록 한다.
  
  
• Local, On-premises, Cloud 등 여러 환경에 동일하게 적용하도록 하여
  실험부터 서비스 배포까지의 과정을 쉽게 만든다.
  
  
• 탄력적인 Microservices 방식을 가능하게 한다.
  
  
• 필요에 따른 스케일링을 가능하게 한다.

구조

그림이 조금 복잡해보이지만, 위의 여러 Component 중 몇가지를 개발자가 선택하고
Kubeflow가 이들 모두를 전체 ML 시스템의 최상위 단계에서 관리하는 것이다.

ML workflow 상에서 어떻게 적용되는지

각 단계에서 사용되는 여러 ML tool들이 있고, 이들 각 도구를 모아 Kubeflow가 관리한다.
다음 장부터 Kubeflow가 이들을 관리하는 구체적인 방법을 정리한다.

Reference
[1] https://www.kubeflow.org/docs/