쿠버네티스 : 다중 사용자를 위한 머신러닝 플랫폼 구축 데모
기업들은 머신러닝을 이용한 분석 결과를 이용하여 수익성이 높은 기회를 찾아내거나 미지의 위험을 회피하는 등 인사이트를 획득할 수 있습니다.
Kubernetes 에서는 데이터 분석가들을 위한 분석환경을 개별적으로 맞춤형으로 운영할 수 있습니다.
쿠버네티스 환경에서 컨테이너 기반의 머신러닝 환경을 어떻게 제공하는지 데모를 통해 설명 드리도록 하겠습니다.
유튜브에서 지금 바로 쿠버네티스 데모를 보시죠.
이런 고민들에 대한 솔루션이 있을까요?
- 데이터 분석가들에게 머신러닝 환경을 가상머신으로 지원하는 것은 어려워요.
- 가상머신으로 제공하는 것은 관리에 한계가 있을 수 뿐이 없어요.
- 플랫폼으로 머신러닝 환경을 제공할수는 없을까요?
- 머신러닝 플랫폼을 SaaS 로 제공할 수는 없을까요?
데모 시나리오 : 캐글 ( Kaggle ) 처럼 데이터분석환경 서비스 플랫폼을 구축하는 데모
오픈시프트 환경에서 머신러닝 개발환경으로 가장 많이 사용하는 주피터노트북을 사용자 마다 개별로 제공하고 사용자는 이를 가지고 분석/가공하여 데이터를 원하는 형태의 테이블과 차트로 만드는 것을 보여줍니다.
데이터 사이언스나 머신러닝에 관심있으면 한번쯤 들어봤을만한 데이터분석 경연 사이트인 캐글(Kaggle)에서 입문자용으로 가장 많이 사용하는 타이타닉 승선 기록 데이터를 각자 분석해 보는 데모입니다.
데모 아키텍처 : 오픈시프트 로 구축하는 자동자원확장 시스템
데모에 대한 아키텍처는 Red Hat OpenShift 4 환경에서 주피터 허브를 오픈시프트 오퍼레이터를 통해 설치합니다.
각각의 사용자별로 주피터 노트북 환경을 제공합니다.
쿠버네티스 데모에 대한 발표 자료 다운로드
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References & Related Links
- 클라우드 네이티브 Computing Foundation 프로젝트 리스트 – https://www.cncf.io/projects/
- 클라우드 네이티브 Computing Foundation 프로젝트 로고 – https://github.com/cncf/artwork/blob/master/examples/other.md#cncf-logos
- 최신 개발기술 트렌드 – 클라우드 네이티브 (Cloud Native Architecture) – https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/101917_RD_Cloudnative.html
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