Kubernetes

핵심 개념 간소화

쿠버네티스는 소프트웨어와 그 종속성을 포함하는 경량 독립형 패키지인 컨테이너를 오케스트레이션합니다. 주요 개념은 다음과 같습니다:

• 파드: 일반적으로 리소스와 네트워크를 공유하는 하나 이상의 컨테이너를 보관하는 Kubernetes에서 배포 가능한 가장 작은 단위입니다. 파드는 머신 러닝 애플리케이션 또는 추론 서버 컨테이너를 감싸는 래퍼라고 생각하면 됩니다.
• 노드: 노드: 파드가 실행되는 워커 머신(가상 또는 물리적)이다. 쿠버네티스는 사용 가능한 노드에서 파드 배포를 관리한다.
• 서비스: 파드의 논리적 집합과 이에 액세스하기 위한 정책을 정의하는 추상화이며, 종종 동적 파드에 안정적인 IP 주소 또는 DNS 이름을 제공합니다. ML 추론 엔드포인트를 노출하는 데 필수적입니다.
• 디플로이먼트: 애플리케이션에 대해 원하는 상태를 설명하고, 가용성을 보장하고 업데이트를 처리하기 위해 레플리카셋(동일한 파드 그룹)을 관리한다. 다운타임 없이 새 모델 버전을 롤아웃하는 데 유용합니다.

이러한 빌딩 블록을 이해하면 확장 가능하고 탄력적인 ML 시스템을 설계하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 머신 러닝의 관련성

Kubernetes는 여러 가지 장점으로 인해 최신 머신 러닝 운영(MLOps) 의 초석이 되었습니다:

• 확장성: 대규모 모델 훈련이나 추론 요청 처리와 같은 ML 작업은 리소스 수요가 변동하는 경우가 많습니다. Kubernetes는 부하에 따라 컨테이너(파드) 수를 자동으로 확장 또는 축소할 수 있으므로 GPU와 같은 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 리소스 관리: 다음을 세밀하게 제어할 수 있습니다. CPU 및 메모리 할당을 세밀하게 제어하여 리소스 경합을 방지하고 성능을 보장하며, 특히 여러 실험 또는 서비스에서 고가의 GPU 리소스를 관리할 때 중요합니다.
• 이식성 및 일관성: Kubernetes는 온프레미스 서버나 Amazon EKS, Google GKE 또는 Azure AKS와 같은 다양한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등 다양한 인프라에 걸쳐 일관된 환경을 제공합니다. 따라서 개발, 테스트, 프로덕션 간에 ML 워크플로를 간편하게 이동할 수 있습니다. 보통 Docker 설정으로 시작하여 Kubernetes로 확장할 수 있습니다.
• 자동화 및 오케스트레이션: 서비스 검색, 로드 밸런싱, 자체 복구(장애 컨테이너 재시작), 구성 관리와 같은 복잡한 작업을 자동화하여 ML 팀의 수동 오버헤드를 줄여줍니다.

실제 AI/ML 애플리케이션

1. 분산 모델 훈련: 복잡한 대규모 딥 러닝(DL) 모델 학습: 복잡한 Ultralytics YOLO 변종과 같은 대규모 딥 러닝 모델을 학습하려면 종종 엄청난 연산 능력이 필요합니다. Kubernetes는 Kubeflow와 같은 프레임워크 또는 다음과의 기본 통합을 사용하여 분산 학습을 위한 머신 클러스터를 관리할 수 있습니다. PyTorch 또는 TensorFlow. 교육 작업 스케줄링, 데이터 액세스 관리, 노드 간 GPU 할당 등을 효율적으로 처리합니다.
2. 확장 가능한 추론 서비스: 실시간 추론과 같은 ML 모델을 배포하려면 고가용성과 짧은 지연 시간이 필요합니다. Kubernetes는 로드 밸런서 뒤에 추론 서버를 호스팅할 수 있습니다(예: Ultralytics 모델과 통합되는 NVIDIA Triton 추론 서버 사용 - Triton 가이드 참조). 들어오는 트래픽에 따라 추론 서버 파드의 수를 자동으로 확장하여 이미지 분류 또는 자연어 처리(NLP)와 같은 작업의 부하가 최고조에 달할 때에도 응답성을 보장합니다.

쿠버네티스 대 관련 기술

• 쿠버네티스 대 도커: Docker는 개별 컨테이너를 생성, 배포 및 실행(컨테이너화)하기 위한 도구입니다. Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이터로, 여러 머신에서 잠재적으로 수천 개의 컨테이너를 관리합니다. 이 둘은 함께 작동합니다. 일반적으로 Docker로 컨테이너 이미지를 빌드한 다음 Kubernetes를 사용하여 배포하고 관리합니다. 컨테이너 기본 사항은 Docker 빠른 시작 가이드를 참조하세요.
• 쿠버네티스 대 서버리스 컴퓨팅: 서버리스 플랫폼 (예: AWS Lambda 또는 Google Cloud Functions)은 서버 관리를 완전히 추상화하여 이벤트 중심 기능에 집중합니다. 서버리스 프레임워크(예: Knative)도 Kubernetes에서 실행될 수 있지만, Kubernetes는 기본 인프라에 대한 더 많은 제어 기능을 제공하며 장기 실행 애플리케이션이나 복잡한 상태 저장 서비스에 더 적합합니다.

도구 및 에코시스템

쿠버네티스 에코시스템에는 관리를 간소화하는 많은 도구가 포함되어 있습니다:

• 헬름: 복잡한 애플리케이션을 정의, 설치 및 업그레이드하는 데 도움이 되는 Kubernetes용 패키지 관리자입니다.
• Prometheus & Grafana: Kubernetes 클러스터 및 애플리케이션 모니터링을 위한 인기 있는 오픈 소스 도구.
• 클라우드 공급자 통합: 관리형 Kubernetes 서비스(EKS, GKE, AKS)는 클러스터 설정 및 유지 관리를 간소화합니다.
• ML 플랫폼: Kubeflow와 같은 도구는 머신 러닝에 특화된 워크플로우를 제공하기 위해 Kubernetes를 기반으로 구축됩니다. 배포 파이프라인을 간소화하는 것을 목표로 하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 때때로 더 쉬운 모델 배포를 위해 Kubernetes의 복잡성을 추상화하기도 합니다.

Kubernetes는 다양한 환경에서 확장 가능하고 안정적인 AI/ML 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 강력한 기반을 제공하므로 MLOps 환경에서 매우 중요한 기술입니다.