AI를 도입하려면, 쿠버네티스를 꼭 알아야 한다고요?

여러분, 혹시 ‘쿠버네티스’ 아시나요? AI를 개발하고 운영하는 과정에서 쿠버네티스를 활용하시는 분들이 꽤 계신 것으로 알고 있는데요. 모르시는 분들도 제법 계신다는 이야기를 듣기도 해서, 문득 궁금해지더라고요. AI 피드를 계속 찾아주시는 분들은 ‘쿠버네티스’를 알고 계시는지 말이에요. AI 피드에서 이미 쿠버네티스에 관해 간단히 소개해 드린 적 있답니다. 쿠버네티스 툴도 함께 소개해 드렸었지요.

👉 쿠버네티스, 오픈소스 도구로 더 알차게 쓰는 법!

AI 개발과 운영 과정에서 쿠버네티스(Kubernetes)를 활용하는 것은 많은 이점을 제공하는데요. 쿠버네티스를 아예 모르시는 분들도 있다는 현장의 이야기를 전해 들은바, AI 인프라 전문기업으로서 TEN이 직접 쿠버네티스에 관해 설명하는 시간을 만들면 좋겠다는 생각이 들더라고요. 이번에는 쿠버네티스가 무엇인지, AI 개발과 운영에서 왜 중요한지, 그리고 AI와 관련된 다양한 활용 사례를 살펴보겠습니다.

 

 

 

[ 쿠버네티스, 일단 무엇인지부터 알아보자 ]

출처: https://kubernetes.io/ko

AI 모델을 개발하고 운영하기 위해서는 안정적이고 확장 가능한 인프라가 필요합니다. AI 인프라의 중요성에 대해서는 시리즈로 콘텐츠를 만들어 설명해 드려도 부족한 정도일 거예요. 쿠버네티스는 인프라의 측면에서 그 필요성을 인정받아 널리 사용되고 있는 도구입니다. 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링 및 운영할 수 있는 오픈 소스 플랫폼이에요. AI 개발과 운영을 더욱 효율적으로 관리할 수 있게 도와줍니다. 참고로, TEN의 AI Pub도 쿠버네티스를 기반으로 하고 있습니다.

다시 설명하자면, 쿠버네티스는 Google에서 개발한 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 관리, 스케일링을 자동화합니다. 주요 기능으로는 자동화된 배포 및 관리, 확장성, 자체 치유(Self-Healing), 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱 등이 있습니다. 이를 통해 쿠버네티스는 다양한 환경에서 일관되게 애플리케이션을 운영할 수 있도록 도와준답니다.

그런데, 쿠버네티스로 AI를 개발하고 운영하기가 쉬운 일은 아니에요. 존재를 알지도 못했던 분들이 여전히 많은 도구이기도 하고, 새로 공부해야 해서 쿠버네티스를 주제로 한 강의도 존재하거든요. 하지만, 쿠버네티스를 익히는 데에 시간을 투자하기가 쉽지 않다면, GUI로 쿠버네티스의 기능을 더 쉽게 이용할 수 있는 AI Pub을 활용하시는 방법이 있습니다. 인프라 리소스를 개발, 운영에 맞게 운용할 수 있도록 하는 AI Pub의 특장점도 덤으로 누리실 수 있습니다.

 

 

 

[ 쿠버네티스가 대체 어떻길래, AI 개발과 운영에 쓰이게 된 건가요? ]

앞서 간단히 설명해 드리긴 했습니다만, AI 개발과 운영에서 쿠버네티스가 많이 사용되는 이유는 명확합니다. 바로 ‘리소스 관리’와 ‘자동화’입니다. 애플리케이션을 컨테이너에 띄우면, 배포, 관리, 스케일링을 자동화할 수 있다는 점은 AI 개발과 운영 과정 전반에서 효율성을 높여줄 수 있는데요. AI 도입 과정에서 비용에 많은 영향을 주는 리소스를 최적화하여 비용 관리에도 긍정적으로 기여한답니다. 구체적인 기능 단위로 살펴보자면, 쿠버네티스가 아주 매력적인 플랫폼이라는 생각이 드실 거예요.

일단, 쿠버네티스의 리소스 관리 기능부터 이야기해야겠습니다. 쿠버네티스는 CPU, 메모리 등의 리소스를 효율적으로 관리하여 AI 워크로드의 성능을 최적화합니다. 이를 통해 AI 모델의 훈련과 추론 과정에서 필요한 리소스를 적절히 할당하고 관리할 수 있습니다. TEN의 AI Pub이 이 기능을 더 쉽게 사용할 수 있게 해주고, 심지어 AI Pub Ops의 경우 자체 기술로 GPU 리소스를 100분할 해서 1% 단위로 활용할 수 있도록 하므로, AI Pub으로 그 활용도를 극대화할 수 있습니다.

쿠버네티스의 다음 장점으로는 ‘스케일링’이 있습니다. AI 모델의 훈련과 추론 작업은 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는데요. 쿠버네티스는 필요에 따라 리소스를 동적으로 확장하여 AI 워크로드가 요구하는 컴퓨팅 파워 수준을 충족시킬 수 있습니다. 예를 들면, AI 모델 훈련 중 데이터양이 급격히 증가하면, 쿠버네티스는 자동으로 더 많은 리소스를 할당하여 작업을 원활하게 처리하도록 만듭니다. 물론 이를 상황에 맞게 관리하는 담당자의 역할이 중요하게 작용하는 부분이긴 합니다.

 

쿠버네티스에서는 다양한 환경에서 일관되게 AI 모델을 배포할 수 있습니다. 그러니까, 개발자들이 쉽게 환경을 전환할 수 있다는 의미가 됩니다. 개발 및 운영팀은 AI에 대해 맡은 역할이 다르다 보니 필요한 환경도 다를 수 있고, 환경 운영의 관점도 달라지는데요. 쿠버네티스를 통해 개발 및 운영팀이 서로 협의하면서, 동일한 설정과 구성으로 로컬, 테스트, 프로덕션 환경에서 애플리케이션을 운영할 수 있도록 만들 수 있습니다.

그 외에도 데이터 관리와 배포에서 쿠버네티스를 통해 효율성, 신속성의 측면에 효과를 볼 수 있습니다. 우선, AI 모델의 학습 데이터와 결과 데이터를 쉽게 관리하고 공유할 수 있고요. 이를 통해 데이터 파이프라인을 효율적으로 구축하고 관리할 수 있게 됩니다. 배포 측면에서는 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 통해 AI 모델의 업데이트를 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 모델의 배포 주기를 단축하고 새로운 기능이나 버그 수정을 신속하게 반영할 수 있게 된답니다.

물론 보안 측면에서도 쿠버네티스가 도움이 됩니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 네트워크 정책 등을 통해 보안을 강화할 수 있거든요. AI는 데이터 학습 등으로 인해 민감한 데이터와 중요한 AI 워크로드를 보호하는 부분이 중요하므로, 이를 쿠버네티스로 안전하게 보호할 수 있습니다.

 

 

 

[ 그럼, 쿠버네티스로 AI 개발부터 배포까지 다 가능한 거예요? ]

쿠버네티스는 AI와 관련된 다양한 작업을 지원합니다. AI 모델의 훈련, 배포는 물론, 데이터 파이프라인을 관리할 수 있습니다. 모니터링과 로깅도 가능한 데다, 서비스 다운타임을 최소화할 수 있어요. AI 도입 담당자와 개발자들이 쿠버네티스를 우선 고려하는 이유, 짐작이 되지요?

좀 더 자세히 말씀드리자면, 쿠버네티스로 AI 모델 훈련이 가능합니다. 심지어 분산 훈련을 지원하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리합니다. 오픈소스 도구를 사용하면 이 모델 훈련에서의 장점을 제대로 활용하실 수 있는데요. 예를 들어, Kubeflow와 같은 도구를 사용해 PyTorch, TensorFlow 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. Kubeflow는 머신러닝 파이프라인을 쿠버네티스에서 실행할 수 있도록 지원하며, 모델 훈련, 평가, 배포를 포함한 전 과정을 자동화합니다.

배포도 가능합니다. 쿠버네티스는 AI 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 추론 서비스를 제공하는 데 용이한데요. 로드 밸런서와 인그레스 컨트롤러를 사용해 모델을 외부에 쉽게 노출할 수 있답니다. 다양한 서비스에서 AI 모델을 사용할 수 있게 된다는 점!

 

쿠버네티스로 데이터 파이프라인을 관리할 수도 있습니다. 심지어 ‘자동화’가 가능해요. 데이터 수집, 처리, 분석 과정을 자동화하여 효율적으로 관리하는 쿠버네티스를 통해 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 데이터를 쉽게 준비할 수 있습니다. 예를 들면, 데이터가 저장된 위치에서 직접 데이터를 불러와 처리하는 과정을 자동화하여 데이터 준비 시간을 단축할 수 있습니다.

모니터링과 로깅, 고가용성 설정도 쿠버네티스로 할 수 있는데요. 모니터링과 로깅의 경우 각종 도구의 도움을 받으면 됩니다. Prometheus, Grafana와 같은 모니터링 도구와 통합하여 AI 워크로드의 성능을 실시간으로 모니터링하고 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. 고가용성 설정 기능은 서비스 다운타임을 최소화해서 AI 서비스의 연속성을 보장할 수 있게 해주는데요. 서비스의 사용자 경험을 관리하는 측면에서 꼭 추천해 드리고 싶어요. 쿠버네티스는 여러 노드에 AI 애플리케이션을 배포하여 한 노드가 실패하더라도 다른 노드에서 서비스를 지속할 수 있도록 한답니다.

 

 

알아볼수록, 쿠버네티스가 AI 개발과 운영에 있어 좋은 선택지임을 실감할 수 있었는데요. 리소스 관리, 자동화된 배포, 확장성, 보안 등의 기능을 통해 AI 모델의 개발과 배포를 효율적으로 관리할 수 있다는 점도 그렇고요. 다양한 도구와의 통합을 통해 AI 워크로드의 성능을 최적화하고, 고가용성을 보장함으로써 안정적인 서비스 운영이 가능하다는 점도 매력적으로 느껴졌습니다. 이러한 장점을 직접 체감하신 분들도 계시니 쿠버네티스가 AI 개발과 운영의 필수적인 도구로 자리 잡고 있는 것 같아요. 물론 새롭게 공부해야 할 정도의 플랫폼이라는 점이 조금 마음에 걸리실 수도 있겠지만요.

혹시, 쿠버네티스 도입이 시급하다면, AI Pub으로 시작해 보시는 것은 어떨까요? AI Pub은 쿠버네티스를 잘 모르더라도, 쿠버네티스가 제공하는 기능들을 활용할 수 있도록 해줄 뿐만 아니라 리소스의 관리와 운용 측면에서 차별화된 경험을 하게 해 준답니다. AI Pub을 사용하시면서 쿠버네티스를 차근차근 공부하고 익혀 나간다면, 여러분의 AI 도입 과정이 한결 수월해질 거예요. 지금까지 에디터 SA였습니다.