Kubernetes

쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하도록 설계된 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 원래는 Google 에서 개발되었으며, 현재는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 유지 관리하고 있으며 최신 클라우드 네이티브 워크로드 관리를 위한 업계 표준이 되었습니다.

쿠버네티스의 주요 기능

Kubernetes는 분산 환경에서 복잡한 애플리케이션의 관리를 간소화하는 다양한 기능을 제공합니다:

• 컨테이너 오케스트레이션: Kubernetes는 머신 클러스터 전반에서 컨테이너를 자동으로 예약하고 관리하여 최적의 리소스 활용을 보장합니다.
• 스케일링: 쿠버네티스는 CPU, 메모리 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 애플리케이션의 수동 및 자동 확장을 모두 지원합니다.
• 자가 치유: 애플리케이션의 상태를 모니터링하고 장애가 발생한 컨테이너를 자동으로 다시 시작하거나 교체하여 시스템 안정성을 유지합니다.
• 로드 밸런싱: Kubernetes는 네트워크 트래픽을 여러 컨테이너에 분산하여 고가용성과 안정적인 성능을 보장합니다.
• 스토리지 관리: 로컬 스토리지, 클라우드 기반 스토리지, 네트워크 파일 시스템 등 다양한 스토리지 백엔드를 지원하여 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니다.

컨테이너화에 대한 소개는 Docker 용어집 페이지를 참조하세요.

AI와 머신 러닝의 Kubernetes

분산되고 리소스 집약적인 작업을 관리하는 것이 필수적인 AI 및 머신 러닝 워크플로우에서 Kubernetes는 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝 파이프라인과 같은 복잡한 시스템의 배포를 간소화하여 확장성과 안정성을 보장합니다.

예 1: 머신러닝 모델 학습

Kubernetes는 여러 GPU 지원 노드에서 머신 러닝 모델의 분산 학습을 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음을 사용하여 딥 러닝 모델을 훈련하는 팀은 PyTorch 를 사용하여 딥 러닝 모델을 학습하는 팀은 학습 작업을 Kubernetes 파드로 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 리소스를 효율적으로 할당하고 워크로드 요구 사항에 따라 교육 프로세스를 동적으로 확장할 수 있습니다. 분산 교육과 Kubernetes가 이를 촉진하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

예 2: 모델 배포

Kubernetes는 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 배포하는 데 널리 사용됩니다. 예를 들어, 학습된 객체 감지 모델을 Ultralytics YOLO 로 학습된 객체 탐지 모델을 컨테이너화하여 Kubernetes에 배포할 수 있습니다. 이 설정은 롤링 업데이트 및 복제와 같은 기능을 통해 고가용성을 보장하여 다운타임을 최소화하고 서비스 안정성을 유지합니다.

쿠버네티스 대 관련 기술

컨테이너를 오케스트레이션하는 데는 Kubernetes가 탁월하지만, Docker와 같은 기술은 컨테이너화 자체에 중점을 둡니다. Docker는 컨테이너를 생성하고 실행하기 위한 기반을 제공하는 반면, Kubernetes는 이러한 컨테이너를 대규모로 오케스트레이션하고 관리합니다. 더 깊이 이해하려면 컨테이너화와 오케스트레이션의 차이점을 살펴보세요.

이와 관련된 또 다른 개념은 인프라 관리를 완전히 추상화한 서버리스 컴퓨팅입니다. 서버리스 플랫폼은 쿠버네티스와 달리 사용자 개입 없이 이벤트 중심 트리거를 기반으로 리소스를 자동으로 확장합니다. 서버리스 컴퓨팅에 대해 자세히 알아보세요.

실제 애플리케이션

Kubernetes는 다양한 산업에서 AI 및 머신 러닝 워크플로우의 효율성을 향상시키기 위해 활용되고 있습니다:

• 헬스케어: Kubernetes는 대규모 데이터 세트 처리의 확장성과 안정성을 보장함으로써 의료 이미지 분석과 같은 의료 이미지 분석 모델을 배포할 수 있게 해줍니다.
• 자율 주행 차량: 자율 주행 차량용 AI에 설명된 것과 같은 자율 주행 차량 파이프라인에서 애플리케이션의 확장 가능한 배포를 Kubernetes가 지원합니다.
• 리테일: 소매업: 소매업에서 Kubernetes는 다음과 같은 실시간 객체 감지 모델을 지원합니다. Ultralytics YOLO 과 같은 실시간 객체 감지 모델을 지원합니다.

쿠버네티스 시작하기

AI 프로젝트에 Kubernetes를 활용하는 데 관심이 있는 분들을 위해, Ultralytics HUB와 같은 도구는 원활한 모델 학습 및 배포를 위해 Kubernetes와 잘 통합됩니다. 또한 Google Kubernetes Engine(GKE) 및 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS)와 같은 플랫폼은 Kubernetes 클러스터 관리를 간소화합니다.

AI 모델을 대규모로 배포하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 모델 배포 옵션 가이드를 참조하세요.

Kubernetes는 조직이 AI 워크로드를 효과적으로 관리하고 확장할 수 있도록 지원하여 최신 클라우드 네이티브 컴퓨팅의 초석이 됩니다. 강력한 기능 세트와 광범위한 채택으로 인해 앞으로도 AI 및 머신 러닝 커뮤니티에서 중요한 도구로 자리매김할 것입니다.