데이터에서 통찰력으로: 실행 중인 Kubernetes-Powered AI/ML

Kubernetes가 AI/ML과 결합하여 AI/ML 워크로드에 대한 세밀한 제어, 보안 및 탄력성을 제공하는 방법을 알아보십시오.

Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 확장, 관리하는 주요 작업을 자동화하여 클라우드 운영을 간소화합니다. Kubernetes를 사용하면 컨테이너를 실행하는 호스트를 클러스터로 그룹화하여 퍼블릭, 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 환경에서 클러스터 관리를 간소화할 수 있습니다.

AI/ML과 Kubernetes는 원활하게 협력하여 AI/ML 애플리케이션의 구축 및 관리를 단순화합니다. Kubernetes는 수요에 따른 자동 확장과 효율적인 자원 할당을 제공하며, 복제 및 페일오버 기능을 통해 높은 가용성과 신뢰성을 보장합니다. 결과적으로 AI/ML 워크로드는 세분화된 제어를 통해 클러스터 리소스를 효율적으로 공유할 수 있습니다. Kubernetes의 탄력성은 다양한 워크로드에 적응하고 CI/CD 파이프라인과 잘 통합되어 자동화된 구축이 가능합니다. 모니터링 및 로깅 도구는 AI/ML 성능에 대한 통찰력을 제공하며, 비용 효율적인 자원 관리는 인프라 비용을 최적화합니다. 이 파트너십은 AI/ML 개발 프로세스를 간소화하여 민첩하고 비용 효율적입니다.

쿠버네티스가 어떻게 AI/ML과 힘을 합칠 수 있는지 알아보겠습니다.

 

 

AI/ML과 Kubernetes의 교차점

AI/ML과 Kubernetes의 파트너십은 조직이 AI/ML 워크로드를 효과적으로 구현, 관리 및 확장할 수 있도록 지원합니다. 그러나 AI/ML 워크로드를 실행하는 것은 몇 가지 과제를 제시하며, Kubernetes는 다음과 같은 과제를 통해 효과적으로 해결합니다:

리소스 관리 – 이를 통해 AI/ML Pods에 대한 CPU 및 메모리 리소스를 할당하고 확장하여 경쟁을 방지하고 공정한 배포를 보장합니다.

확장성 – Kubernetes는 자동 확장, 동적 확장 또는 클러스터 축소를 통해 변화하는 AI/ML 수요에 적응합니다.

휴대성 – AI/ML 모델은 Kubernetes의 컨테이너화 및 조정을 사용하여 다양한 환경에서 일관성 있게 배포됩니다.

격리 – Kubernetes는 AI/ML 워크로드를 네임스페이스 내에서 격리하고 리소스 할당량을 적용하여 간섭을 방지합니다.

데이터 관리 – Kubernetes는 지속적인 볼륨으로 AI/ML의 데이터 저장 및 공유를 단순화합니다.

고가용성 – 복제, 페일오버 및 로드 밸런싱을 통해 지속적인 가용성을 보장합니다.

보안 – Kubernetes는 RBAC 및 네트워크 정책과 같은 기능을 통해 보안을 강화합니다.

모니터링 및 로깅 – Kubernetes는 실시간 AI/ML 성능 통찰력을 위해 Prometeus 및 Grafana와 같은 모니터링 도구와 통합됩니다.

배포 자동화 – AI/ML 모델은 자주 업데이트해야 하는 경우가 많습니다.

 

 

Kubernetes는 CI/CD 파이프라인과 통합되어 배포를 자동화하고 최신 모델을 원활하게 운영할 수 있도록 보장합니다.

Kubernetes와 AI/ML을 통해 기업과 제품이 어떤 혜택을 받을 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 실제 사용 사례를 알아보겠습니다.

 

실제 사용 사례

추천 시스템 : 스트리밍 서비스, 전자 상거래, 소셜 미디어 및 뉴스 앱에서 개인화된 콘텐츠 추천

이미지 및 비디오 분석 : 자동화된 이미지 및 비디오 태깅, 오브젝트 검출, 얼굴 인식, 컨텐츠 조절 및 비디오 요약

NLP(Natural Language Processing)  :  감성 분석, 챗봇, 언어 번역, 텍스트 생성, 음성 인식, 내용 요약

이상 탐지  :  제조 시 사이버 보안, 부정 탐지 및 품질 관리를 위한 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴 식별

의료 진단  :  의료 영상 분석을 통한 질병 검출, 환자 데이터 분석, 약물 발견 및 개인별 맞춤 치료 계획

자율주행차  :  자율주행차는 인지, 의사결정, 경로 최적화, 충돌 회피 등을 위해 AI/ML을 활용합니다

금융사기  :  적발 실시간으로 부정거래 적발하여 금융손실 방지 및 고객 데이터 보호

에너지관리  :  비용절감 및 환경적 지속가능성을 위한 건축물 및 산업시설의 에너지소비 최적화 방안

고객지원  :  AI 기반 챗봇, 가상어시스턴트, 감성분석 등 자동화된 고객지원, 문의 및 피드백 분석

공급망 최적화  :  효율적인 물류 및 공급망 운영을 위한 재고관리, 수요예측 및 경로 최적화

지속가능한 농업  :  실천을 위한 농작물 모니터링, 정밀 농업, 병해충 탐지 및 수확량 예측

언어 이해  :  인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하기 위한 고급 언어 모델로 컨텐츠 생성 및 상황 인식 응용 프로그램을 가능하게 합니다

의학 연구 : 약물 발견, 유전체 분석, 질병 모델링 및 임상 시험 최적화를 통해 의학 발전 가속화

 

 

예: Kubernetes 및 AI/ML 구현

예를 들어, 실제 시나리오인 의학 연구 시스템을 소개해 보겠습니다. 주요 목적은 파킨슨병의 원인을 조사하고 찾는 것입니다. 그 시스템은 그래픽 (단층촬영 데이터와 이미지)과 개인 환자 데이터 (데이터 사용을 허용하는)를 분석합니다.

다음은 단순화된 고급 예입니다:

데이터에서 통찰력으로: 실행 중인 Kubernetes-Powered AI/ML

 

 

아키텍처에는 다음 단계 및 구성 요소가 포함됩니다:

데이터 수집 – Azure Data Lake Storage Gen2에 로그, 파일 및 미디어와 같은 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 수집합니다

데이터 처리 및 분석 – Apache Spark를 기반으로 하는 Azure Synapse Analytics를 활용하여 수집된 데이터셋을 정리, 변환 및 분석

머신 러닝 모델 제작 및 교육 – 주피터 노트북과 통합된 Azure Machine Learning을 사용하여 ML 모델 제작 및 교육

보안 및 인증 – 키 망토 프레임워크와 Azure Key Vault를 통해 데이터 및 ML 워크로드 보안 및 인증 보장

컨테이너 관리 – Azure Container Registry를 이용한 컨테이너 관리

구축 및 관리 – Azure Kubernetes Services를 사용하여 ML 모델 구축을 처리하고, Azure VNets 및 Azure Load Balancer를 통해 관리를 용이하게 함

모델 성능 평가 – Azure Monitor에서 제공하는 로그 메트릭 및 모니터링을 사용하여 모델 성능 평가

모델 재교육 – Azure Machine Learning과 함께 필요에 따라 모델 재교육

이제 보안과 쿠버네티스와 AI/ML에서 어떻게 생활하는지 알아보겠습니다.

 

 

Kubernetes의 데이터 분석과 보안

Kubernetes에서 데이터 분석은 컨테이너화된 애플리케이션을 사용하여 대규모 데이터셋에서 인사이트를 처리하고 추출하는 것을 포함합니다. Kubernetes는 데이터 조정을 단순화하여 필요한 곳에서 필요할 때 데이터를 사용할 수 있도록 보장합니다. 이는 기계 학습, 일괄 처리 및 실시간 분석 작업에 필수적입니다.

쿠버네티스 ML 분석은 강력한 보안 기반을 필요로 하며, AI/ML 및 쿠버네티스 환경에서 데이터를 보호하기 위해서는 강력한 보안 방식이 필수적입니다. 여기에는 정지 및 전송 중인 데이터 암호화, 접근 제어 메커니즘, 정기적인 보안 감사, 이상 징후 모니터링 등이 포함됩니다. 또한 쿠버네티스는 RBAC(Role-Based Access Control), 네트워크 정책 등의 기능을 제공하여 무단 액세스를 제한합니다.

요약하자면, 다음은 Kubernetes 보안 체크리스트입니다:

출입통제

• 사용자 권한에 대한 RBAC 설정
• ML 워크로드를 위한 전용 서비스 계정 생성
• 통신을 제어하기 위해 네트워크 정책 적용

 

이미지 보안

• 신뢰할 수 있는 컨테이너 이미지만 허용
• 정기적으로 업데이트되고 패치된 컨테이너 이미지 유지

 

비밀관리

• 중요한 데이터(Secret)를 안전하게 저장 및 관리
• 정기적인 비밀 회전 실행

 

네트워크 보안

• 분리를 위해 네트워크 분할
• 송수신 트래픽에 대한 네트워크 정책 적용

 

취약성 검사

• 컨테이너 이미지의 취약성 검사

 

마지막으로, Kubernetes의 분산 ML에 대해 알아보겠습니다.

 

Kubernetes의 분산형 머신 러닝

보안은 중요한 주제이지만 적절한 분산 ML 프레임워크를 선택하면 많은 문제를 해결할 수 있습니다.

분산 ML 프레임워크와 Kubernetes는 대규모 데이터 세트에서 복잡한 ML 모델을 훈련하는 계산 요구를 효율적으로 처리하는 데 필수적인 확장성, 보안, 리소스 관리 및 조정 기능을 제공합니다.

다음은 Kubernetes와 호환되는 몇 가지 인기 있는 오픈 소스 분산 ML 프레임워크 및 라이브러리입니다:

TensorFlow – tf.distribute.분산 훈련을 위한 전략을 제공하는 오픈 소스 ML 프레임워크입니다. Kubernetes는 컨테이너 클러스터 전반에 걸쳐 TensorFlow 작업을 관리할 수 있어 광범위한 데이터 세트에 대한 분산 훈련이 가능합니다.

PyTorch – Kubernetes 클러스터 내에서 분산 방식으로 사용할 수 있는 또 다른 널리 사용되는 ML 프레임워크. PyTorch Lightning 및 Horovod와 같은 도구를 통해 분산 교육을 용이하게 합니다.

호로보드 – 텐서플로우, PyTorch 및 MXNet과 호환되는 분산 훈련 프레임워크로, Kubernetes와 원활하게 통합됩니다. 여러 컨테이너에 걸쳐 훈련 작업을 병렬화할 수 있습니다.

이것들은 사용 가능한 많은 훌륭한 플랫폼 중 몇 가지에 불과합니다. 마지막으로, 우리가 미래에 AI와 쿠버네티스를 사용함으로써 어떻게 이익을 얻을 수 있는지 요약해 보겠습니다.

 

결론

이 글에서는 의료, 권장 시스템, 의료 연구 등 다양한 영역에 걸친 실제 사용 사례를 검토했습니다. 또한 의료 연구 사용 사례에서 AI/ML과 Kubernetes의 적용을 보여주는 실제 사례를 살펴보았습니다.

Kubernetes는 AI/ML 워크로드를 배포, 관리 및 확장할 수 있는 강력하고 유연한 플랫폼을 제공하기 때문에 Kubernetes와 AI/ML은 함께 필수적입니다. Kubernetes는 효율적인 자원 활용, 자동 확장 및 내결함성을 가능하게 하며, 이는 AI/ML 애플리케이션의 자원 집약적이고 동적인 특성을 처리하는 데 매우 중요합니다. 또한 컨테이너화를 촉진하여 AI/ML 모델의 패키징 및 배포를 단순화하고 개발 파이프라인의 모든 단계에서 일관된 환경을 보장합니다.

전반적으로 Kubernetes는 AI/ML 배포의 민첩성, 확장성 및 신뢰성을 향상시켜 최신 소프트웨어 인프라의 기본 도구가 됩니다.