우리는 기계 학습 모델이 방대한 데이터 세트에서 이상 징후를 찾아낼 수 있고, 언어 모델이 인간에 가까운 텍스트를 생성할 수 있으며, 이미지 인식 시스템이 실시간으로 사진에 태그를 지정할 수 있는 시대에 살고 있습니다. 그러나 이러한 혁신을 더욱 추진하기 위해 노력하면서 다루기 힘든 하드웨어 요구 사항, GPU 스케줄링 문제 또는 지저분한 코드 종속성과 같은 문제에 직면할 수 있습니다. 안정적이면서도 유연한 플랫폼을 찾고 있다면 쿠버네티스가 코드 구축과 배포 사이의 격차를 해소할 수 있습니다.
때때로 "단일 클러스터가 이러한 모든 모델에 대한 훈련 및 서비스 작업을 처리할 수 있습니까?" 또는 "더 많은 GPU 마력이 필요할 때마다 새 서버를 수동으로 가동하지 않고 리소스 할당을 간소화할 수 있는 방법이 있습니까?" 대답은 울려 퍼집니다. 예. Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션을 단순화하고 일관된 환경을 제공하여 대규모 AI/ML 운영에서 생명의 은인이 될 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 Kubernetes가 AI/ML 개발에서 어떻게 중요한 역할을 하는지 알아봅니다. 컨테이너화의 이점, 실제 사용 사례, 일상적인 과제는 물론 Kubernetes 보안이 잠재적인 위험을 완화하면서 데이터와 모델을 보호할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 이 책을 읽고 나면 "이유"뿐만 아니라 "방법"도 이해하게 되므로 클러스터가 안전하게 진행되고 있다는 사실을 알고 팀이 계속 전진하고 밤에 숙면을 취할 수 있습니다.
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AI/ML에 쿠버네티스를 사용해야 하는 이유
컨테이너화는 뜨거운 주제이며 그럴 만한 이유가 있습니다. 많은 데이터 과학자와 개발자는 이미 로컬 개발 워크플로에서 컨테이너를 사용하여 테스트 및 프로덕션 중에 동일한 종속성이 원활하게 실행되도록 합니다. 각 ML 워크로드에 대한 종속성을 잠그면 환경이 일관되고 재현 가능하며 두려운 "내 컴퓨터에서 작동" 문제가 발생하지 않습니다.
그런 다음 동적 확장성이 있습니다. AI/ML 워크로드는 변동하는 경향이 있으며, 때로는 훈련 세션이 증가하여 많은 GPU 성능이 필요하고 때로는 작은 추론 작업에 집중할 때도 있습니다. 쿠버네티스는 이러한 파드를 자동으로 확장 또는 축소할 수 있어 리소스를 절약할 뿐만 아니라 비용에도 도움이 됩니다.
이식성은 특히 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터 센터 및 그 사이의 모든 것이 혼합된 하이브리드 환경이 지배하는 환경에서 게임 체인저이기도 합니다. Kubernetes는 단일 공급업체나 환경을 강제로 사용하지 않습니다. 컨테이너를 원활하게 포장하여 AWS, Google Cloud, 온프레미스 서버 또는 Kubernetes를 지원하는 기타 환경으로 배송할 수 있습니다.
그리고 자원 관리는? 자동 할당을 통해 각 작업에 적절한 양의 CPU, RAM 또는 GPU가 할당됩니다. 이를 통해 하드웨어에 대한 과도한 지출을 방지하면서 성능 목표를 충족할 수 있습니다. 이러한 일관성, 확장성, 이식성 및 리소스 자동화의 조합으로 인해 Kubernetes는 AI/ML 프로젝트를 위한 견고한 기반이 됩니다.
🚨새로운 데이터 경고: 쿠버네티스 클러스터가 배포 후 몇 분 이내에 대상이 되고 있습니다.
Wiz Kubernetes Security Report 2025에 따르면 공격자는 18분 이내에 새로운 클러스터를 탐색하기 시작합니다.
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AI/ML 워크로드에 대한 핵심 Kubernetes 속성
쿠버네티스의 몇 가지 핵심 기능은 AI/ML에 이상적이다.
선언적 구성 및 GitOps
선언적 구성 CI/CD는 GitOps의 핵심입니다. 프로덕션에서 구성을 수동으로 조정하거나 임의의 일회성 명령을 실행하는 대신 YAML 또는 JSON 파일에서 리소스를 정의합니다. ArgoCD와 같은 도구를 활용하면 전체 클러스터 설정을 코드로 처리하여 버전 제어, 차이점 검토 및 자동화된 배포를 활성화할 수 있습니다.
이 접근 방식은 재현성을 향상시키므로 동일한 환경에서 훈련 작업을 다시 실행해야 하는 경우 이전 구성으로 되돌릴 수 있습니다. 또한 쿠버네티스(Kubernetes)' 유연성과 세분화된 하드웨어 공유 기능은 최적의 리소스 사용, 비용 절감 및 성능 개선으로 이어집니다.
자가 치유
교육 작업 중 충돌한 컨테이너만큼 생산성을 저하시키는 것은 없습니다. Kubernetes의 자가 복구 기능은 실패한 컨테이너를 다시 시작하거나 교체하려고 시도하여 가동 시간과 전반적인 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 특정 실행이 손실되더라도 환경이 자동으로 복구되므로 지속적인 수동 개입의 필요성이 줄어듭니다.
확장성
AI/ML 팀은 종종 특수 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 또는 맞춤형 솔루션 등)를 사용합니다. Kubernetes를 사용하면 다음을 통해 구성 요소를 추가하거나 확장할 수 있습니다. 연산자 또는 GPU 스케줄링, 분산 훈련 기능 또는 특수 지표 추적과 같은 기능을 통합할 수 있는 CRD(CustomResourceDefinitions)입니다. 예컨대 Kubeflow는 연산자를 사용합니다. 내부적으로 여러 노드에서 TensorFlow 작업을 조정합니다. 즉, 파드의 균형을 맞추거나 GPU 리소스가 공정하게 분산되도록 하기 위해 이상한 스크립트를 함께 혼합할 필요가 없습니다.
CI/CD와 통합
새 모델을 출시하는 것은 임시 프로세스가 되어서는 안 됩니다. 통합하여 CI/CD 파이프라인 Kubernetes를 사용하면 개발에서 프로덕션으로의 전환을 제어하고 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 아티팩트 추적, 회귀 방지를 위한 자동화된 모델 검증, 강력한 모델 버전 관리와 같은 주요 모범 사례를 포함할 수 있습니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 빈번한 모델 업데이트를 단순화하고 팀 전체의 협업을 촉진합니다.
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쿠버네티스의 AI/ML 사용 사례 및 장점
다음은 쿠버네티스가 AI/ML 에서 게임의 판을 완전히 바꾼 몇 가지 두드러진 사용사례와 장점입니다:
| Use case / advantage | Summary |
|---|---|
| Data preprocessing | Automates and scales ETL tasks, allowing ephemeral pods and specialized volumes for large datasets |
| Distributed training | Orchestrates multi-node GPU clusters for parallel model training, ensuring high availability |
| Model serving | Deploys multiple inference replicas behind a load balancer, autoscaling with traffic demands |
| Continuous delivery | Introduces rolling updates and swift rollbacks, minimizing downtime for new model versions |
| Faster experimentation | Quickly spins up containers for various model tests, accelerating prototyping and iteration |
| Infrastructure independence | Avoids vendor lock-in by running AI/ML workloads on any Kubernetes-supported environment |
| Enhanced collaboration | Brings development, data science, and operations teams onto a unified platform, simplifying cross-team workflows |
| Operational efficiency | Frees teams to refine models instead of juggling server setups or messy dependency management |
쿠버네티스 및 AI/ML의 도전 과제
쿠버네티스는 타의 추종을 불허하지만 햇빛과 무지개만 있는 것은 아닙니다. 다음과 같은 문제에 직면할 수 있습니다.
설정의 복잡성
Kubernetes 클러스터를 설정하는 것은 소규모 팀이나 이제 막 시작하는 팀에게는 부담스러울 수 있습니다. 많은 사람들이 Amazon EKS, Google GKE 또는 Microsoft AKS와 같은 관리형 서비스를 선택합니다. 또는 Rancher 또는 kOps와 같은 도구를 사용하여 클러스터 생성을 자동화할 수도 있습니다. 클러스터 관리가 주요 우선 순위가 아닌 경우 관리형 제품을 활용하는 것이 좋습니다.
데이터 중력
데이터 중력은 AI/ML 성능의 주요 요소입니다. 원격 위치에서 대규모 데이터 세트를 가져오면 처리 속도가 느려지고 비효율성이 발생할 수 있으므로 데이터가 상주하는 위치는 대기 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 스토리지를 함께 배치하거나 최적화된 데이터 파이프라인을 설계하면 불필요한 데이터 셔플링을 줄여 속도와 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
성능 외에도 데이터 보안이 주요 관심사입니다. 환경 간에 대규모 데이터 세트를 이동하면 잠재적인 위반 또는 무단 액세스에 대한 노출이 증가합니다. 강력한 암호화, 액세스 제어 및 규정 준수 조치를 구현하면 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.'이동 중이거나 정지 중입니다.
전문 하드웨어 통합
GPU, TPU 및 기타 가속기가 항상 플러그 앤 플레이되는 것은 아닙니다. 특수 드라이버를 구성하거나 장치 플러그인을 사용해야 합니다. Kubernetes에서 GPU 노드를 원활하게 실행하는 것은 특히 동일한 클러스터에서 서로 다른 하드웨어를 결합할 때 퍼즐이 될 수 있습니다. 좋은 출발점은 쿠버네티스를 사용하는 것입니다' GPU 관리를 위한 장치 플러그인 및 다음과 같은 도구 NVIDIA GPU 오퍼레이터, 드라이버 설치 및 리소스 할당을 단순화합니다.
빠르게 변화하는 생태계
AI/ML은 번개처럼 빠르게 변화하고 쿠버네티스도 빠르게 움직입니다. 따라서 새 버전의 Kubeflow, 보안 패치 또는 AI/ML 운영자 애플리케이션에 대한 변경 또는 업그레이드를 지속적으로 모니터링해야 합니다.
쿠버네티스上 AI/ML의 보안 고려 사항
컨테이너와 AI를 논의할 때 보안은 항상 주요 관심사입니다. 데이터를 이동하고, 복잡한 모델을 학습하고, 서비스를 외부 세계에 노출하고 있습니다. 다음은 프로젝트를 보호하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례입니다.
AI 공급망
빠른 개발로 인해 기계 학습 모델을 보호하는 데 실수가 발생할 수 있습니다. AI 공급망 스캐닝을 워크플로에 통합하면 배포 전에 각 모델의 취약점을 조사하여 손상된 구성 요소나 악의적인 종속성을 조기에 포착할 수 있습니다.
모델 무결성
모델의 신뢰성을 보장하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 도구를 사용하십시오. 공동 서명 모델 아티팩트에 서명하고 확인하여 배포 프로세스 전반에 걸쳐 변조되지 않도록 보호합니다.
모델 추출 위험
독점 모델이 노출된 버킷 또는 보안되지 않은 리포지토리에 저장되는 경우 위험에 처할 수 있습니다. 엄격한 액세스 제어와 지속적인 모니터링을 구현하여 민감한 모델 데이터의 무단 추출 및 오용을 방지합니다.
데이터 중독
훈련 데이터의 무결성은 모델 자체만큼이나 중요합니다. 강력한 검증 및 모니터링 프로토콜을 채택하여 데이터 중독을 감지하고 방지하며, 특히 외부 데이터 소스 또는 노출된 S3 버킷을 학습에 활용할 때 더욱 그렇습니다.
역할 기반 접근 제어(RBAC)
모든 사용자에게 클러스터 관리자 권한이 있는 것은 아닙니다. (그것은 혼돈의 비결이 될 것입니다!) 권한을 잠그면 적절한 사람과 포드만 실제로 필요한 리소스에 액세스할 수 있습니다. RBAC 우발적인 리소스 오용이나 악의적인 변조를 방지하는 데 도움이 됩니다.
권장사항
쿠버네티스 기반 AI/ML과 관련된 실제 경험 몇 가지를 바탕으로 한 팁을 읽어보세요:
작게 시작: 수백 개의 노드와 수천 개의 Pod를 처리하는 클러스터를 롤아웃하기 전에 파일럿 프로젝트나 소규모 개념 증명을 실행하는 것이 좋습니다.
MLOps 수용: 개발, 운영 및 전체 모델 수명 주기를 하나의 우산 아래 통합합니다. Docker 및 Kubernetes와 쌍을 이루는 Jenkins, GitHub Actions 또는 GitLab CI/CD와 같은 도구를 사용합니다.
성능 튜닝: 리소스 사용량 메트릭(CPU, 메모리, GPU)을 면밀히 주시하십시오. Prometheus 및 Grafana와 같은 도구는 리소스 병목 현상을 드러낼 수 있는 대시보드를 제공합니다. 과다 할당을 방지하기 위해 그에 따라 Pod 요청 및 제한을 조정합니다.
정기 보안 검색: AI 공급망에서 취약성을 정기적으로 스캔하고 RBAC 정책을 검토하여 최소 권한 액세스를 유지하여 AI/ML 배포를 지속적으로 모니터링합니다. 또한 노출된 훈련 데이터 소스를 확인하여 데이터 중독에 대해 경계하십시오. 매주 또는 매월 정기적인 감사는 잠재적인 위협을 조기에 발견하고 향후 주요 문제를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.
소유권 문화: 데이터 과학자와 플랫폼 엔지니어가 협업하고 클러스터 구성에 대한 피드백을 제공하도록 장려합니다. 이러한 시너지 효과는 종종 더 나은 설계 선택, 향상된 신뢰성 및 더 적은 놀라움으로 이어집니다.
Kubernetes의 AI/ML을 위한 도구 및 프레임워크
다음으로, 쿠버네티스와 잘 어울리는 몇 가지 인기 있는 기술을 살펴보겠습니다:
| Tool | Purpose | Key Feature | Example use cases |
|---|---|---|---|
| Kubeflow | End-to-end ML workflows on Kubernetes |
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| Argo Workflows | DAG-based pipeline orchestration |
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| MLflow | Experiment tracking & model versioning |
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| Wiz | Security posture management for AI/ML workloads |
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Wiz를 이용하여 클러스터 강화
Wiz는 Kubernetes 클러스터 전반에 걸쳐 포괄적인 전체 스택 가시성과 지속적인 모니터링을 제공하여 취약점, 잘못된 구성 및 규정 준수 위험을 감지합니다. 위협을 스캔하고, 능동적으로 식별하고, 차단하여 대응 조치를 자동화하여 사고가 확대되기 전에 완화합니다.
그리고 대단한'의 AI 보안 태세 관리(AI-SPM) 초기 코드 및 모델 개발부터 교육, 배포 및 런타임에 이르기까지 AI/ML 수명 주기 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 보호 기능을 제공합니다. 이 고급 솔루션을 통해 팀은 강력한 AI 보안 정책을 시행할 수 있습니다. 데이터 수집, 교육 및 추론 중에 위험을 신속하게 감지합니다. AI 워크로드를 자신 있게 보호하면서 다음과 같은 규정을 준수합니다. EU AI법.
결론
Kubernetes는 AI/ML 팀의 중심이 되었으며, 코드 일관성과 유연한 리소스 관리를 통해 편안함을 느끼는 컨테이너 기반 시스템을 제공합니다. 여러 노드에서 모델을 훈련하고, 데이터 변환을 위한 빠른 Pod를 가동하고, 최소한의 번거로움으로 새로운 버전을 출시할 수 있습니다. 또한 데이터 과학, 개발 및 운영 팀이 동기화를 유지하는 데 도움이 되므로 모든 사람이 구성 문제에 얽매이지 않고 강력한 모델을 제공하는 데 에너지를 쏟을 수 있습니다.
그래도 Kubernetes 보안과 Kubernetes 보안 위험 워크로드를 위협할 수 있습니다. 게다가 AI 보안 모델 변조나 데이터 도난으로 인해 전체 프로젝트가 탈선할 수 있으므로 간과할 수 없습니다. Wiz에 의존하면 컨테이너 보안 모범 사례를 따르고 AI 보안 위험이 눈덩이처럼 불어나기 전에 해결할 수 있습니다. 이 접근 방식은 EU AI법과 같은 규정이 일상적인 워크플로의 일부가 됨에 따라 더욱 유용합니다.
개발자가 코드에서 프로덕션에 이르기까지 생산성을 높일 수 있도록 지원
가장 빠르게 성장하는 기업들이 빌드 시간에서 실시간에 이르기까지 컨테이너, 쿠버네티스 및 클라우드 환경을 보호하기 위해 Wiz를 선택하는 이유를 알아보세요.
