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A
장
머신러닝에 유용한 인프라 소개
부록에서는 머신러닝에 유용한 몇 가지 인프라 도구(컨테이너)를 도커나 쿠버네티스의 형태
로 간략히 소개합니다. 이 시점에 소프트웨어 엔지니어링팀에 파이프라인을 넘겨줘도 되지만,
머신러닝 파이프라인을 구축하는 모든 사람이 이런 도구를 알면 더 유용합니다.
A.1
컨테이너 소개
모든 리눅스 운영 체제는 파일 시스템이나 모든 하드 드라이브 및 파티션을 포함하는 디렉터리
구조를 기반으로 합니다. 파일 시스템의 루트 (
/
로 표시함 )에서 리눅스 시스템의 거의 모든 부
분에 액세스할 수 있습니다. 컨테이너는 더 작은 새 루트를 생성하여 더 큰 호스트 내에서 ‘더
작은 리눅스’로 사용합니다. 이렇게 하면 특정 컨테이너 전용 라이브러리 세트를 완전히 별도
로 만들 수 있습니다. 또한 컨테이너를 사용하여 각 컨테이너의
CPU
시간이나 메모리 같은 리
소스를 제어할 수 있습니다.
도커는 컨테이너를 관리하는 사용자 친화적인
API
입니다. 컨테이너는 도커를 사용하여 여러
번 빌드, 패키지, 저장, 배포할 수 있습니다. 또한 개발자는 컨테이너를 로컬로 작성한 다음 다
른 사용자가 컨테이너에서 가져와 즉시 실행할 수 있는 중앙 레지스트리에 컨테이너를 게시할
수 있습니다.
머신러닝에 유용한 인프라 소개
APPENDIX
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