개발 환경은 데이터 과학자가 매일 상호 작용해야 하는 대상이므로 가장 덜 추상적입니다. 이
범주를 먼저 알아본 후 데이터 과학자 사이에서 논쟁의 여지가 있는 주제인 자원 관리를 알아
봅니다. 데이터 과학자가 자원 관리 레이어를 꼭 알아야 하는지에 관해서는 여전히 논란이 있
습니다. 마지막으로는
ML
플랫폼을 알아봅니다. 이는 비교적 새로운 개념이며 각 구성 요소는
아직 성숙한 형태가 아닙니다.
ML
플랫폼은 회사의 선행 투자가 필요하지만 제대로 수행된다
면 비즈니스 유스 케이스 전반에 걸쳐 데이터 과학자의 업무가 보다 수월해지도록 합니다.
두 회사가 인프라 요구 사항은 동일하더라도 인프라 구축 및 구매에 관한 의사 결정에 어떻게
접근하는지에 따라, 즉 무엇을 직접 구축하고 무엇을 다른 회사에서 구매하는지에 따라 결과로
만들어지는 인프라는 매우 다를 수 있습니다.
10
.
5
절 ‘구축
vs
. 구매’에서는 두 접근법에 관한
의사 결정을 논의하고, 표준화되고 통합된
ML
인프라 추상화에 대한 바람 또한 논의합니다.
시작해봅시다!
10.1
스토리지와 컴퓨팅 스토리지와 컴퓨팅
ML
시스템은 대량의 데이터로 작동하며 이 데이터는 어딘가에 저장돼야 합니다. 스토리지
레이어는 데이터가 수집되고 저장되는 곳으로, 가장 단순한 형태는 ...
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