Kubernetes

종종 K8s로 축약되는 Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 원래 Google에서 개발하고 현재 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하는 Kubernetes는 복원력 있는 분산 시스템을 실행하기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 관련하여 학습에서 프로덕션 환경의 배포에 이르기까지 ML 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 데 필수적인 도구가 되었습니다.

Kubernetes 작동 방식

Kubernetes는 물리적 서버 또는 가상 머신, 온프레미스 또는 클라우드에 있을 수 있는 머신 클러스터에서 작동합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 클러스터: 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 노드(작업자 머신) 세트입니다.
• 노드: Kubernetes 클러스터의 작업자 머신입니다. 각 노드는 노드를 관리하고 제어 평면과 통신하는 에이전트인 Kubelet을 실행합니다.
• Pod: Kubernetes 객체 모델에서 가장 작고 단순한 단위입니다. Pod는 클러스터에서 실행 중인 프로세스의 단일 인스턴스를 나타내며 Docker 컨테이너와 같은 하나 이상의 컨테이너를 포함할 수 있습니다.
• 배포: 복제 Pod 집합을 관리하여 지정된 수의 Pod가 항상 실행되도록 합니다. 업데이트 및 롤백을 자동으로 처리합니다.

Kubernetes는 기본 하드웨어를 추상화하여 개발자와 MLOps 엔지니어가 애플리케이션의 원하는 상태를 정의할 수 있도록 지원하고, 오류 처리 및 확장 요구 사항을 자동으로 처리하여 해당 상태를 유지하기 위해 작동합니다. 자세한 내용은 Kubernetes 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝의 Kubernetes

Kubernetes는 대규모 AI 시스템 구축 및 배포와 관련된 많은 문제를 해결하므로 MLOps(Machine Learning Operations)에 특히 강력합니다. 리소스를 효율적으로 관리하는 기능은 모델 학습과 같은 리소스 집약적인 작업에 이상적입니다. Kubernetes는 여러 GPU 및 노드에서 학습 작업을 확장하여 학습 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

추론의 경우 Kubernetes는 고가용성 및 확장성을 보장합니다. 다음은 몇 가지 실제 사례입니다.

1. 확장 가능한 객체 탐지 서비스: 한 회사에서 웹 서비스로 실시간 객체 탐지를 위해 Ultralytics YOLOv8 모델을 배포합니다. 이 모델은 컨테이너에 패키징됩니다. Kubernetes를 사용하여 들어오는 트래픽에 따라 추론 포드 수를 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. 노드가 실패하면 Kubernetes는 자동으로 포드를 정상 노드로 다시 예약하여 수동 개입 없이도 서비스를 계속 사용할 수 있도록 보장합니다. 이는 스마트 감시 시스템에서 모델을 배포하는 일반적인 패턴입니다.
2. 마이크로서비스로서의 복잡한 NLP 파이프라인: 팀은 텍스트 전처리, 감성 분석 및 명명된 엔터티 인식을 포함하는 자연어 처리 (NLP) 애플리케이션을 구축합니다. 각 구성 요소는 독립적으로 컨테이너화된 별도의 마이크로서비스입니다. Kubernetes는 이러한 서비스의 네트워킹을 관리하고 각 부분을 독립적으로 업데이트하고 확장할 수 있도록 오케스트레이션합니다. 이 아키텍처는 복잡한 AI 기반 애플리케이션에 유연성과 복원력을 제공합니다.

Kubernetes vs. 관련 기술

• Kubernetes vs. Docker: Docker는 개별 컨테이너를 빌드하고 실행하기 위한 도구입니다. Kubernetes는 컨테이너 용 오케스트레이터로, 여러 시스템에서 수천 개의 컨테이너를 관리합니다. 경쟁자가 아니라 협력자입니다. Docker로 컨테이너 이미지를 빌드한 다음 Kubernetes로 관리합니다. Docker 빠른 시작 가이드를 따라 기본 사항을 시작할 수 있습니다.
• Kubernetes vs. 서버리스 컴퓨팅: AWS Lambda와 같은 서버리스 플랫폼은 모든 서버 관리를 추상화합니다. 대조적으로 Kubernetes는 인프라에 대한 더 많은 제어 기능을 제공하므로 장기 실행 또는 상태 저장 애플리케이션에 더 적합합니다. 서버리스는 이벤트 기반 기능에 더 간단하지만 서버리스 프레임워크는 Knative와 같은 도구를 사용하여 Kubernetes에서 실행할 수 있습니다.

도구 및 생태계

Kubernetes 생태계는 광범위하며 기능을 확장하기 위한 많은 도구가 포함되어 있습니다.

• Helm: 종종 Kubernetes용 패키지 관리자라고 불리는 Helm은 Kubernetes 애플리케이션을 관리하는 데 도움이 됩니다.
• Prometheus & Grafana: Kubernetes 클러스터 및 애플리케이션 모니터링을 위한 널리 사용되는 조합입니다.
• 클라우드 공급자 통합: 주요 클라우드 공급자는 클러스터 설정 및 유지 관리를 간소화하는 Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Azure Kubernetes Service (AKS)와 같은 관리형 Kubernetes 서비스를 제공합니다.
• ML 플랫폼: Kubeflow와 같은 도구는 Kubernetes를 기반으로 파이프라인, 학습 및 배포를 위한 ML 특정 워크플로우를 제공합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 MLOps 파이프라인을 간소화하여 더 쉬운 모델 배포를 위해 Kubernetes의 복잡성을 추상화합니다.