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데이터의 양과 복잡성이 날로 급격히 증가함에 따라, 데이터를 효과적으로 사용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리는 데이터 과학자의 임무는 더욱 어려워지고 있습니다. 데이터의 빠른 증가 속도를 처리하기 위해 전 세계의 아키텍트들은 새로운 솔루션을 찾기 위해 열심히 노력해 왔습니다.
Kubernetes(k8s)는 처리 능력을 동적으로 확장할 수 있어 대량의 데이터를 처리하는 데 유용합니다. 또한 오픈 소스 소프트웨어인 Kubeflow(KF)는 데이터 과학 파이프라인의 일상적인 운영 작업을 간소화하기 때문에 데이터 과학 커뮤니티에서 관심이 높아지고 있습니다.
Kubernetes와 Kubeflow가 등장했음에도 불구하고, 숙련된 데이터 과학자라도 k8s 클러스터를 생성 및 유지 관리하고 KF를 설치하는 데는 최대 몇 주가 걸립니다.
울랩의 플랫폼인 울랩 데이터 플랫폼은 이러한 장애물을 제거합니다. 사용자는 사전 설치된 쿠버플로우, ML플로우, 스파크 또는 기타 도구로 안전한 쿠버네티스 클러스터를 빠르게 스핀업하여 몇 번의 클릭만으로 협업 데이터 과학 작업을 시작할 수 있습니다. 이 블로그에서는 데이터 과학자들이 직면하는 효율성 장벽과 이러한 문제를 해결하는 Ulap의 솔루션에 대해 중점적으로 설명합니다.
데이터 과학자의 현재 고충 사항
새 프로젝트를 시작하는 데이터 과학자에게 가장 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업 중 하나는 필요한 모든 도구가 환경에 있는지 확인하는 것입니다. 데이터 과학자가 확장 가능한 k8s 환경에서 작업하는 경우, 이 작업은 다른 k8s 환경에서 제대로 작동하려면 특정 버전의 애플리케이션이 필요하기 때문에 훨씬 더 어려워집니다.
또한, 많은 데이터 사이언티스트에게 Kubeflow와 같은 오픈 소스 프로젝트는 매력적인 선택이지만, 초보자가 이러한 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 교육용 문서가 부족한 경우가 많습니다.
종종 팀이 온프레미스 환경에서 클라우드 기반 k8s 환경으로 또는 다른 클라우드 환경으로 이동하기로 결정합니다. 이는 팀이 의미 있는 진전을 이루기 전에 완전히 다른 환경에서 모든 것을 설정해야 하기 때문에 새로운 과제를 제기합니다.
또한 복잡한 머신 러닝 파이프라인에 서로 다른 컴퓨팅 리소스(CPU, GPU 등)가 필요할 수 있는 단계가 포함된 경우, 적절한 단계에 올바른 리소스를 효과적으로 할당하는 것이 어려워집니다.
로드 밸런싱, 각 클러스터가 안전한지 확인, 작업을 여러 노드에 적절하게 배포하는 등 데이터 과학 워크플로우가 제대로 실행되도록 하기 위한 다른 중요한 단계도 있습니다. 대부분의 데이터 과학자는 이러한 영역에 대한 전문 지식이 없으며, 회사에 강력한 DevSecOps 리소스가 없다면 이러한 숙달 부족은 조직의 목표를 달성하는 데 병목 현상이 됩니다.
울랩은 이러한 문제점을 어떻게 해결하나요?
Ulap은 이러한 문제를 해결하도록 설계되어 데이터 과학자가 데이터에서 관련 트렌드를 파헤치고 찾는 데 귀중한 전문 지식을 집중하여 조직의 수익에 우위를 제공할 수 있도록 지원합니다. 몇 번의 클릭과 몇 분이면 모든 기업이 원하는 환경에서 k8s 클러스터를 신속하게 가동하고 필요한 도구를 손쉽게 배포할 수 있습니다.
Ulap은 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 활용하여 Kubeflow, MLFlow, Jupyterlab, Spark 및 Minio와 같은 다양한 도구를 배포합니다. 다양한 도구를 유연하게 사용할 수 있는 것은 프로젝트 초기 단계에서 매우 중요하므로 개발자는 시나리오에 가장 적합한 도구를 미세 조정할 수 있습니다. Ulap을 사용하면 클러스터 내에서 모든 도구를 손쉽게 배포하고 사용할 수 있습니다.
각 팀원에게 클러스터 내에서 다양한 리소스를 수정할 수 있는 사용자 지정 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 어떤 조직에서든 Ulap을 사용하면 여러 팀이 각자의 필요에 따라 특화된 액세스 권한을 가진 별도의 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
Ulap은 보안, 로드 밸런싱, 고가용성을 위한 복제본 유지 관리 등 클러스터 관리의 모든 측면을 백엔드에서 완전히 처리합니다. 데이터 과학자는 필요에 따라 다양한 노드 풀을 추가, 제거, 자동 확장하여 리소스를 사용하지 않을 때 불필요한 비용이 발생하지 않도록 할 수 있습니다.
향후 블로그에서는 원활한 데이터 분석 환경을 위해 Ulap UI를 사용하기 위한 단계별 자습서를 제공할 예정입니다.
관심이 있으시다면 여기에서 울랩 얼리 액세스에 등록해 주세요.
