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살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계
포드
pod
의 자동 크기 조정, 영구 볼륨, 리소스 요청 및 제한과 같은 쿠버네티스의 장점을 활용
한 사용 예시들도 있습니다.
이 장은 두 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분에서는 쿠브플로를 이용해 파이프라인을 설치하고
실행하는 방법을 살펴보겠습니다. 데모의 설정은 실행 환경과 독립적입니다. 관리형 쿠버네티
스 클러스터이거나 사내 쿠버네티스 설치를 제공하는 클라우드 공급자가 될 수 있습니다.
NOTE
_ 쿠버네티스 소개
쿠버네티스의 개념과 용어가 익숙하지 않다면, 부록을 확인해 보세요. 부록
A
에 쿠버네티스의 간략한 개요가
있습니다.
두 번째 부분에서는 구글 클라우드
AI
플랫폼과 함께 쿠브플로 파이프라인을 운영하는 방법을
다룹니다. 이는 구글 클라우드 환경에만 해당합니다. 대부분의 인프라를 관리하며 데이터플로
를 사용하여 데이터 작업(예: 데이터 전처리 )를 쉽게 확장할 수 있습니다. 쿠브플로 파이프라
인을 사용하고 싶지만 쿠버네티스 인프라를 관리하는 데 시간을 낭비하고 싶지 않다면 이 방법
을 추천합니다.
12.1
쿠브플로 파이프라인 소개
쿠브플로 파이프라인은 머신러닝을 염두에 둔 쿠버네티스 기반의 오케스트레이션 도구입니다.
아파치 에어플로는
ETL
프로세스용으로 설계되었지만, 쿠브플로 파이프라인은 머신러닝 파이
프라인의 ...