wb2875 님의 블로그

AI·ML 워크로드용 쿠버네티스 리소스 할당 및 GPU 스케줄링

AI·ML 워크로드용 쿠버네티스 리소스 할당 및 GPU 스케줄링1. 서론인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 워크로드는 일반적인 애플리케이션에 비해 훨씬 높은 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 특히 대규모 데이터셋을 기반으로 한 모델 학습이나 추론 과정에서는 CPU만으로는 성능 한계에 도달하기 쉽습니다. 이에 따라 GPU(Graphic Processing Unit)는 필수적입니다. 그러나 GPU는 희소하고 고가의 자원이기 때문에, 이를 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 적절히 할당하고 스케줄링하는 것은 매우 중요합니다. 본 글에서는 쿠버네티스 기반에서 AI·ML 워크로드를 위한 리소스 할당 및 GPU 스케줄링 전략을 심층적으로 다루겠습니다.2. 쿠버네티스 리소스 모델과 AI·ML 특성2.1 리소스 요청(Re..

실시간 데이터 스트리밍 아키텍처: Apache Flink vs Kafka Streams

실시간 데이터 스트리밍 아키텍처: Apache Flink vs Kafka Streams1. 실시간 데이터 스트리밍이란 무엇인가현대 애플리케이션은 더 이상 데이터 분석을 배치(Batch)로만 수행하지 않습니다.사용자 이벤트, IoT 센서 데이터, 로그, 트랜잭션 기록 등 실시간으로 생성되는 대량의 데이터를"지연 없이" 처리하고 분석하는 요구가 증가했습니다.**실시간 스트리밍 데이터 처리(Stream Processing)**란데이터가 생성되는 즉시순차적으로 데이터를 수신하고즉각적으로 처리 및 결과를 제공하는 방법론입니다.이는 금융 트랜잭션 모니터링, 사용자 행동 분석, 장애 탐지, 실시간 알림 시스템 등광범위한 분야에서 필수적인 아키텍처가 되었습니다.2. 실시간 스트리밍 시스템의 필수 요소실시간 데이터 스트..

데이터 레이크하우스(Lakehouse) 구현: Delta Lake vs Apache Iceberg

데이터 레이크하우스(Lakehouse) 구현: Delta Lake vs Apache Iceberg1. 데이터 레이크하우스란 무엇인가**데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)**는Data Lake의 확장성과 비용 효율성,Data Warehouse의 ACID 트랜잭션과 고급 쿼리 성능을 결합한 아키텍처입니다.기존 Data Lake는비정형 데이터를 자유롭게 저장할 수 있지만데이터 품질 관리, 트랜잭션 처리, 스키마 관리 측면에서 불안정했습니다.반면 Data Warehouse는고급 쿼리와 강력한 데이터 품질을 보장하지만확장성이 낮고 저장 비용이 높았습니다.Lakehouse는 이러한 장단점을 통합하여Data Lake 위에 ACID 트랜잭션스키마 진화(Schema Evolution)강력한 쿼리 최적화기능을..

데이터 메쉬(Data Mesh) 도입 가이드와 조직별 권한 분산 설계

데이터 메쉬(Data Mesh) 도입 가이드와 조직별 권한 분산 설계1. 데이터 메쉬(Data Mesh)란 무엇인가**데이터 메쉬(Data Mesh)**는전통적인 중앙 집중형 데이터 아키텍처(Data Lake, Data Warehouse)의 한계를 극복하기 위해 등장한 새로운 패러다임입니다.Zhamak Dehghani가 2019년에 처음 제안한 이 개념은**"데이터를 제품처럼 다루고, 데이터 소유권을 분산시키며, 데이터 인프라를 플랫폼화한다"**는 원칙을 핵심으로 합니다.기존 방식에서는 모든 데이터가 중앙으로 모이면서데이터 수집 및 처리 병목스케일링 한계데이터 팀 과부하도메인 지식 부족같은 문제가 반복되었습니다.데이터 메쉬는도메인 팀(Domain Team) 스스로 데이터의 생산자 및 소비자가 되게 하여,..

분산 잠금(Distributed Locking)과 Consul, etcd 활용법

분산 잠금(Distributed Locking)과 Consul, etcd 활용법1. 분산 잠금(Distributed Locking) 개요분산 시스템에서는여러 프로세스나 노드가 동시에 동일한 리소스(데이터, 파일 등)에 접근할 수 있습니다.이로 인해 **경쟁 조건(Race Condition)**이나 데이터 불일치가 발생할 수 있으므로**분산 잠금(Distributed Locking)**이 필수적입니다.분산 잠금이란여러 인스턴스 간에 리소스에 대한 접근을 **직렬화(Serialize)**하는 메커니즘을 의미합니다.이를 통해 **동시성 제어(Concurrency Control)**와 **데이터 정합성(Data Consistency)**을 확보할 수 있습니다.2. 분산 잠금의 핵심 요건Mutual Exclusi..

하이브리드·멀티클라우드 데이터 동기화 패턴(Cloud Data Plane)

하이브리드·멀티클라우드 데이터 동기화 패턴(Cloud Data Plane)1. 배경: 하이브리드·멀티클라우드의 확산최근 기업들은 단일 클라우드 환경에서 벗어나하이브리드 클라우드(온프레미스+클라우드) 또는멀티클라우드(다수의 퍼블릭 클라우드 서비스 조합)를 채택하는 경우가 많아졌습니다.하이브리드 클라우드는기존 온프레미스 시스템과 클라우드 환경을 통합하여 운영합니다.멀티클라우드는AWS, Azure, GCP 등 여러 클라우드 서비스를 병행 사용하여비용 최적화, 위험 분산, 벤더 종속성 회피를 목표로 합니다.그러나 이러한 복합 환경에서는데이터 일관성, 가용성, 동기화가 새로운 과제로 등장합니다.이때 Cloud Data Plane을 설계하고 활용하는 것이 필수적입니다.2. Cloud Data Plane이란?Clou..

VM 기반 워크로드 마이그레이션: Virtual to Container 전환 전략

VM 기반 워크로드 마이그레이션: Virtual to Container 전환 전략1. 배경: VM과 컨테이너의 차이VM(Virtual Machine)과 컨테이너(Container)는 모두 가상화를 통해 애플리케이션을 분리하고 격리하는 기술이지만, 구조와 목적이 다릅니다.VM: 하이퍼바이저 위에 전체 운영체제를 포함하여 실행됨. 무겁고 부팅 시간이 김.컨테이너: 운영체제 커널을 공유하고 프로세스 단위로 격리. 가볍고 빠른 배포가 가능.기존 워크로드가 VM 환경에 최적화되어 있을 때, 이를 컨테이너 환경으로 전환하려면 단순한 Lift-and-Shift가 아니라 세심한 전략이 필요합니다.2. 왜 VM 워크로드를 컨테이너로 전환하는가?VM에서 컨테이너로 전환하는 주요 이유는 다음과 같습니다.리소스 최적화: 컨테..

Zero Trust Security 모델 설계: 서비스 간 신뢰 제로 설정 사례

1. Zero Trust Security란 무엇인가?Zero Trust Security(제로 트러스트 보안)란**"아무것도 신뢰하지 않고 항상 검증한다"**는 원칙을 기반으로 설계된 현대 보안 아키텍처입니다.기존 네트워크 중심 보안 모델은내부 트래픽은 '신뢰'외부 트래픽만 '검증'하는 방식이었습니다.그러나 현대 시스템은클라우드 인프라 확산원격 근무 확대멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드 채택등으로 인해 내부·외부 구분이 무의미해졌습니다.Zero Trust는 "모든 접근 요청"을 다음 기준으로 검증합니다.사용자 인증디바이스 인증서비스 인증트래픽 보안지속적 모니터링결국, **"항상, 모든 요청에 대해, 정체성과 컨텍스트를 검증한다"**는 것이 핵심입니다.2. Zero Trust Security의 5대 핵심 ..

멀티 클러스터 Kubernetes 네트워킹: CNI 플러그인 및 제로 트러스트 설정

멀티 클러스터 Kubernetes 네트워킹: CNI 플러그인 및 제로 트러스트 설정1. 멀티 클러스터 Kubernetes 네트워킹의 필요성단일 Kubernetes 클러스터로는 다음과 같은 한계가 존재합니다.리전, 가용영역(Availability Zone) 분산 불가대규모 트래픽 수용 어려움리소스 충돌 및 네임스페이스 경합데이터 주권 문제(지역별 데이터 거버넌스)따라서 기업들은 멀티 클러스터 아키텍처를 도입하여, 고가용성, 복원력, 규제 준수를 동시에 달성하려고 합니다.그러나 클러스터 간 통신, 인증, 접근 제어 문제를 해결하기 위해서는 고급 네트워킹 기술과 제로 트러스트 보안 모델이 필수입니다.2. Kubernetes 네트워킹 기본 이해Kubernetes 네트워킹은 기본적으로 다음을 보장합니다.모든 Po..

클라우드 네이티브 비용 최적화(FinOps) 프레임워크 구축

클라우드 네이티브 비용 최적화(FinOps) 프레임워크 구축1. FinOps란 무엇인가?FinOps는 'Financial Operations'의 줄임말로, 클라우드 환경에서의 비용 관리를 위한 문화적 운동이자 실천 체계입니다.단순한 예산 관리나 비용 절감 활동이 아니라, 클라우드 자원을 최적화하면서도 비즈니스 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다.FinOps 핵심 개념협업: 기술팀, 재무팀, 운영팀이 공동으로 비용을 관리가시성: 실시간 비용 모니터링과 사용량 분석책임 분산: 팀별로 예산 책임 부여 및 자율적 최적화 추진비즈니스 가치 극대화: 무조건 절감이 아닌, 투자 대비 효과 최적화2. FinOps 프레임워크 구성 요소FinOps 프레임워크는 크게 3단계(Inform, Optimize, Operate)..