Data Pipelining1 2번째 글# MLOps와 Kubernetes, Data pipeline MLOps의 핵심 과제 중 하나는 머신 러닝 워크로드를 지원하는 데 필요한 인프라와 리소스를 관리하는 것입니다.바로 여기에 Kubernetes가 등장합니다. Kubernetes는 조직이 컨테이너화된 애플리케이션과 워크로드를 배포, 확장, 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 조직은 MLOps와 Kubernetes를 결합하여 머신 러닝 워크로드를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.MLOps에 Kubernetes를 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 리소스를 동적으로 관리하고 확장할 수 있다는 점입니다. 이는 워크로드가 매우 예측하기 어렵고 리소스 집약적일 수 있는 머신 러닝에서 매우 중요합니다. 조직은 Kubernetes를 통해 온디맨드 방식으로 리소스를 할당하고 필요에.. 2023. 3. 7. 이전 1 다음
