MLOps에서 쿠버네티스와 도커가 필요한 이유

매일 공부(ML)·2022년 1월 31일
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MLOps

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MLOps와 쿠버네티스

  • Reproducibility: 실행 환경의 일관성 및 독립성

  • Job Scheduling: 스케줄관리, 병렬 작업 관리, 유휴 자원 관리

  • Auto-healing & Auto-scaling: 장애 대응, 트래픽 대응


도커

  • 핵심기능: Containerization
  • Containerization: 컨테이너화 하는 기술

  • Container: 격리된 공간에서 프로세스를 실행시킬 수 있는 기술

  • Bulid Once, Run Anywhere

  • Dockerize: 인프라 구축을 위한 방식으로 어느 모델, 어느 방식을 이용하더라도 같은 결과를 나타낸다.


쿠버네티스

  • 핵심기능: Container Orchestration

  • Container Orchestration: 컨테이너를 관리하고 지휘하는 기술

*설치와 수정이 어려워서 관리 서비스 이용 필수(비용문제있음)

*작은 쿠버네티스 정도는 만들 수 있음


쿠버네티스의 컨셉: 선언형 인터페이스와 Desired State

  • 명령형 인터페이스: A를 요리조리해서 하나 만들어

  • 선언형 인터페이스: A가 하나 있었으면 좋겠어


쿠버네티스의 컨셉: Master Node & Worker Node

구성: 하나의 마스터 노드와 여러 개의 워커 노드

API Server: 클라이언트 보내는 요청

etcd: 요청을 T_Value형식으로 변환

kubelet: 명령을 받고 현재 상태를 API에게 전달하는 역할,워커노드 내부, 컨테이너 관리

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