ㅁ 인프라 및 자동화

ㅇ 정의:
Kubernetes Operators for ML은 머신러닝 워크플로우의 배포, 관리 및 운영을 Kubernetes 환경에서 자동화하기 위한 확장 기능이다.

ㅇ 특징:
– 사용자 정의 리소스(Custom Resource Definitions, CRD)와 컨트롤러를 통해 ML 워크플로우를 관리.
– 반복적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 높임.
– ML 모델 학습, 배포, 모니터링 작업에 특화된 기능 제공.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 ML 워크플로우를 Kubernetes 환경에서 운영할 때.
– 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 ML에 적용할 때.
– ML 모델의 상태를 지속적으로 모니터링하고 업데이트가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Kubernetes Operators와 Helm Chart의 차이를 혼동할 수 있음.
– ML 특화 Operator와 일반 Operator의 기능적 차이를 명확히 이해하지 못할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– Kubernetes Operators for ML은 ML 워크플로우의 자동화를 위해 사용된다. (O)
– Kubernetes Operators는 ML 워크플로우에만 사용된다. (X)

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1. Kubernetes Operators for ML

ㅇ 정의:
Kubernetes Operators for ML은 머신러닝 워크플로우의 배포, 관리 및 모니터링을 Kubernetes 클러스터 내에서 자동화하기 위한 도구이다.

ㅇ 특징:
– ML 워크로드의 상태를 지속적으로 점검하고 자동으로 조치할 수 있음.
– Kubernetes 네이티브 환경에서 동작하며, 확장성과 안정성을 보장.
– ML 모델 학습, 검증, 배포 단계를 자동화.

ㅇ 적합한 경우:
– ML 모델의 주기적인 업데이트와 재학습이 필요한 경우.
– 클라우드 네이티브 환경에서 ML 워크플로우를 구축할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Operators와 Kubernetes 기본 리소스(예: Pod, Service, Deployment)를 혼동할 수 있음.
– Operator의 자동화 기능과 수동 관리의 차이를 명확히 이해하지 못할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– Kubernetes Operators for ML은 Kubernetes 네이티브 환경에서 ML 모델의 학습과 배포를 자동화한다. (O)
– Kubernetes Operators for ML은 Kubernetes 클러스터를 생성하는 데 사용된다. (X)

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ㅁ 추가 학습 내용

Kubernetes Operators for ML에 대해 학습할 때, 다음과 같은 내용을 정리하여 공부하면 효과적입니다.

1. **Kubeflow Operator와 Seldon Core Operator**:
– Kubeflow Operator: 머신러닝 워크플로우를 관리하기 위해 설계된 Kubernetes Operator로, 모델 훈련, 배포, 모니터링 등의 작업을 자동화.
– Seldon Core Operator: 머신러닝 모델의 서빙(Serving)을 관리하는 데 사용되며, 예측 요청 처리, 모니터링, 배포 전략(A/B 테스트, Canary 배포 등)을 지원.

2. **Operator의 주요 구성 요소**:
– Custom Resource Definition(CRD): Kubernetes API를 확장하여 사용자 정의 리소스를 생성하고 관리할 수 있도록 함. 예를 들어, ML 모델 배포를 위한 사용자 정의 리소스를 정의.
– Controller: CRD로 정의된 리소스의 상태를 지속적으로 관찰하고, 원하는 상태와 실제 상태 간의 차이를 조정하는 역할.

3. **ML 워크플로우에서 Operator 사용의 이점**:
– 작업 간소화: 반복적이고 복잡한 ML 워크플로우를 자동화하여 수동 작업을 줄임.
– 오류 감소: 자동화를 통해 사람이 개입하면서 발생할 수 있는 실수를 최소화.
– 확장성: 대규모 ML 워크플로우에서도 안정적으로 작동하며, 리소스 관리가 용이.
– 일관성: 동일한 설정과 프로세스를 여러 환경에서 재사용 가능.

이와 같은 내용을 중심으로 학습하면 Kubernetes Operators for ML의 개념과 실무적 활용 사례를 더 잘 이해할 수 있습니다.