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인공지능(AI) 개발에 필요한 컨테이너 관리도구 알아보기
  • 소식
  • 2024.12.17
 

 

 

IT를 활용하여 혁신하기 위해서는 디지털 변환(DX)과 새로운 인프라 도입의 과정은 필수라고 할 수 있습니다.
더군다나 그 목적이 인공지능(AI) 기술을 접목시키는 일이라면 인공지능 개발에 필요한 관리도구들에 대해서 알 필요가 있습니다.

인공지능 개발 환경에서는 클라우드 네이티브 애플리케이션의 개발/배포/운영/모니터링 등에 대해서 고려하여 환경을 구성해야 합니다.
그중에서도 AI 애플리케이션 배포를 위한 환경을 제공하는 기술로 ‘컨테이너’가 주목받고 있기 때문에,
오늘은 먼저 인공지능 개발에 필요한 컨테이너 관리도구에 대해서이야기하도록 하겠습니다.

 

 

 

'컨테이너’란 무엇입니까?


‘컨테이너 기술’은 인공지능 개발 환경을 단일 컨테이너로 패키징 하여 구성 및 생성할 수 있는 기술을 말합니다. 여기에서 ‘컨테이너’라는 것은 어떤 환경에서든 실행할 수 있게 애플리케이션 코드를 라이브러리와 종속성 등을 패키징 한 소프트웨어 실행 단위를 말합니다. ‘컨테이너’를 생성하게 되면, 인공지능/딥러닝 개발 과정에서 여러 단계의 알고리즘에 따라 다양한 옵션의 컨테이너를 생성하고, 이를 배포할 수 있는데, 이는 개발 과정에서의 발생할 수 있는 여러 변수를 대응하는데 효과적으로 작용합니다.

 

 

 

컨테이너 관리도구’는 어떤 역할을 합니까?

 

컨테이너를 유용하게 쓰려면, 다양한 컨테이너들을 관리할 수 있는 도구들이 필요로 하게 됩니다. 예를 들어 그때그때 필요한 물건들을 사뒀는데 어디에 있는지 찾는 시간이 소요된다면, 불편함을 느끼게 되는 것처럼, 이를 쉽게 관리할 수 있는 관리도구가 필요한 것입니다.
컨테이너 관리도구로는 도커, 쿠버네티스, 아파치 메소스, 노마드, 오픈시프트, 수세 랜처가 있습니다.

 

 

 

대표적인 컨테이너 관리도구, 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes)

 

도커는 컨테이너를 효율적으로 생성하고 실행하기 위한 도구입니다. 컨테이너를 쉽게 내려받거나 공유하고 구동할 수 있습니다. 이식성, 경량성, 빠른 배포와 확장, 일관된 실행 환경 제공, 효율적인 자원 관리, 개발 및 운영 속도 향상 등의 도커의 이점이 있습니다.

쿠버네티스는 다수의 컨테이너를 대규모로 운영해야 하는 상황에서 복잡한 작업을 자동화하는 부분에 최적화된 플랫폼입니다. 자동화된 컨테이너 관리, 무중단 배포와 롤백, 효율적인 자원 사용, 탄력성 및 복구, 확장성의 쿠버네티스의 이점이 있습니다.

 

 

 

아파치 메소스, 노마드, 오픈시프트

Apache Mesos는 컴퓨터 클러스터를 관리하기 위한 오픈 소스 프로젝트로 분산 시스템의 관리를 단순화하는 클러스터 관리자입니다. AI 워크 로드 실행을 위한 확장 가능하고 내결함성이 있는 인프라를 제공합니다. AI 개발 시 컨테이너화된 기계 학습 모델을 배포하고 관리할 때 사용합니다.

Nomad는 규모에 맞게 컨테이너를 관리하기 위한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 작업 예약 및 리소스 할당을 지원하여 컨테이너 관리를 위한 가볍고 사용하기 쉬운 플랫폼을 제공합니다. AI 개발에서 Nomad는 컨테이너화된 기계 학습 모델 및 기타 Ai를 배포하고 관리하는 데 사용할 수 있습니다.

OpenShift는 Kubernetes 기반의 컨테이너 플랫폼으로 애플리케이션 개발, 배포 및 관리를 위한 툴체인을 제공합니다. 인공지능 개발자들은 OpenShift를 사용하여 컨테이너화된 인공지능 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다.

 

 

 

사용자·상황마다 컨테이너 관리도구 사용을 다르게 해야 한다면

인공지능 개발자들은 컨테이너 관리도구의 특징에 따라, 사용자·상황에 맞게 컨테이너 관리도구 사용을 다르게 하길 원합니다. 그럴 때는 컨테이너 관리도구를 손쉽게 스위칭(Switching)하여 사용할 수 있는 ‘아렌티어’를 고려해 볼 수 있습니다.

 

 

 

도커와 쿠버네티스를 단일 플랫폼에서 제공하는, 아렌티어 딥러닝(Deep-learning)

아렌티어 딥러닝은, 가상화, 베어 메탈 및 퍼블릭 클라우드 등 다 고객이 원하는 다양한 클라우드에서 모든 클라우드와 모든 애플리케이션 유형을 사용할 수 있도록 합니다.

 

 

클루닉스가 보유한 다양한 딥러닝 소프트웨어를 통합한 기술로 AI 모델 개발 및 배포에 필요한 다양한 IDE, 라이브러리, 도구 등을 쉽게 이용할 수 있게 하여 편리한 개발 환경 생성 및 관리가 가능하도록 합니다. 도커 및 쿠버네티스 컨테이너 생성을 위한 기본 이미지 제공과 특정 이미지에는 VNC를 설치 및 제공하여 컨테이너 생성 후 클릭 만으로 VNC 기반 데스크탑 개발 환경을 이용할 수 있습니다.

또한 JupyterLab, PyCharm, VSCode, Spyder와 같은 소프트웨어를 등록 및 관리하는 기능을 제공하여 사용자는 웹 UI에서 직접 개발 도구를 편리하게 선택 및 설치하고 실행할 수 있습니다.

 

 

대규모 고성능 컴퓨팅 자원 통합 및 통제가 가능한 아렌티어(RNTier)

아렌티어(RNTier)는 웹 UI 기반의 환경에 GPU를 포함한 모든 고성능 컴퓨팅 자원을 중앙에 통합하고, 사용자와 관리자를 위한 편의 및 통제 기능을 다수 탑재하였으며, 통합 자원은 그룹 혹은 프로젝트에 따라 확장하거나 축소(Scale Up & Down)하여 지속적인 컴퓨팅 성능 확보와 적응 능력(Adaptability)을 보장합니다.
 

단일 플랫폼 내에 인공지능뿐만 아니라 해석, 설계 작업 등을 위한 고성능 컴퓨팅 환경을 통합 구축하여 운영함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 특히 대규모 연구 그룹의 데이터 및 컴퓨팅 리소스 활용을 더욱 향상할 수 있습니다.

 

고객의 상황에 맞춰 최적의 솔루션을 제공하는 클루닉스(Clunix)의 아렌티어

인공지능 개발 환경에 대한 계획이 있으시다면, HPC 전문가 클루닉스와 상담해보시기 바랍니다.

 

 

 

 

[자료 출처]

클루닉스 내부자료

지디넷코리아 https://zdnet.co.kr/view/?no=20240415110931

 

 

 

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