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카카오클라우드 서비스 중 AI 서비스로 Kubeflow를 확인할 수 있다.쿠버네티스와 머신러닝, 둘 다 익숙하지 않다면 Kubeflow(큐브플로우)라는 이름 자체가 낯설 수 있다.카카오클라우드 환경에서의 Kubeflow 개념부터 활용까지 알아보자 1. Kubeflow란 무엇인가?Kubeflow는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 머신러닝 파이프라인을 손쉽게 구축/관리할 수 있는 플랫폼이다.핵심 목표: 머신러닝을 쿠버네티으 위에서 쉽게 돌리기 주요 특징Jupyter Notebook, 데이터/모델/아티팩트 관리, 파이프라인 자동화 등 머신러닝 실무에 필요한 모든 워크플로우 제공빠른 테스트 -> 실전 운영까지 "일과노딘 환경, 자동화" 보장 2. 카카오클라우드에서 Kubeflow를 쓰는 이유클릭 몇 번..

리눅스는 오픈소스 운영체제로, 커널, 셸, 사용자 프로그램의 3계층 구조를 기반으로 클라우드 환경의 핵심 인프라를 구축한다.AWS와 카카오클라우드에서는 리눅스 아키텍처의 유연성과 확장성을 최대한 활용해 혁신적인 서비스를 제공한다. 리눅스 아키텍처 핵심 요소커널(Kernel)역할: 하드웨어 자원 관리(CPU, 메모리, I/O), 프로세스 스케줄링, 보안 정책 적용클라우드 적용: 가상화(네임스페이스, cgroups), 네트워크 성능 최적화(eBPF) 셸(Shell)역할: 사용자 명령어 해석 및 커널 전달클라우드 적용: AWS CLI, 카카오클라우드 API와 연동한 자동화 스크립트 실행 사용자 프로그램역할: 애플리케이션 실행클라우드 적용: 컨테이너화된 워크로드 배포(쿠버네티스, Docker) AWS에서의 ..

쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너 오케스트레이션을 위한 대표적인 오픈소스 플랫폼이다.클러스터 구조는 크게 마스터노드(Control Plane)와 워커노드(Worker Node)로 나뉜다.마스터노드(Control Plane)클러스터 전체를 제어하고 관리하는 중추적인 역할을 담당한다.워커노드에 파드(Pod)를 할당하고, 클러스터 상태를 모니터링하며, 리소스 스케줄링과 장애 복구 등 전체적인 오케스트레이션을 수행한다. 주요 구성요소kube-apiserver: 모든 명령과 통신의 중심. REST API를 통해 클러스터를 제어한다.etcd: 클러스터의 모든 설정과 상태 정보를 저장하는 분산형 Key-Value 저장소.kube-scheduler: 파드를 어떤 워커노드에 배치할지 결정한다.kube-contr..

L4 로드밸런서는 주소(IP)와 우편함 번호(포트)만 보고 편지를 분류하는 우체국 직원과 같다.빠르지만 편지 내용에는 관심이 없다. L7 로드밸런서는 편지의 내용(URL, 헤더 등)을 확인하고 특정 부서(서버)로 전달하는 똑똑한 비서와 같다.더 복잡한 판단을 하지만, 그만큼 세밀한 업무 처리가 가능하다. 웹 서비스를 운영하거나 개발하는 사람이라면 한 번쯤 '로드밸런싱'이라는 용어를 들어봤을 것이다.사용자에게 빠르고 안정적인 서비스를 제공하기 위한 핵심 기술 중 하나인데, 오늘은 이 로드밸런싱에 대해, 특히 OSI 7 계층 모델을 기준으로 애플리케이션 계층(L7) 로드밸런서와 네트워크 계층(L4) 로드밸런서는 무엇이 다르고, 어떤 상황에 사용해야 하는지 명확하게 파헤쳐 보자. 더불어 글로벌 클라우드 리더..