한빛미디어

입문서가 아님을 이렇게 박력있게 드러내는 기술서는 처음 보았습니다.

다짜고짜 '이미 설치해 둔' 쿠버네티스에 응용프로그램을 설치한다며 시작합니다.

"쿠버네티스부터 설치하는 게 아닌가?" 같은 의구심이 드는 자는 이 책을 펼칠 자격이 없습니다. 반면 입문을 벗어나려는 독자에게는 눈에 쏙 들어오는 주제로 목차가 꽉 찼습니다. DevOps를 감안한 개발자 워크플로와 파이프라인 구축, 카나리 리전과 글로벌 롤아웃, 리소스 관리와 클러스터링, 모니터링/로깅, 보안/권한 등 구글 검색으로 찾아 보기에는 품이 많이 듭니다. 이 책으로 시행착오를 상당히 줄일 겁니다.

제가 감동 받은 14장 '쿠버네티스에서 머신러닝 실행하기'가 이 책의 특성과 취지를 잘 알려 줍니다.

chapter 14 쿠버네티스에서 머신러닝 실행하기

14.1 머신러닝에서 쿠버네티스의 장점

14.2 머신러닝 워크플로

14.3 쿠버네티스 클러스터 관리자를 위한 머신러닝

14.4 데이터 과학자 관심사

14.5 쿠버네티스에서의 머신러닝 모범 사례

14.6 마치며

쿠버네티스로 서비스를 운용하는 강점과 절차 전반에 대해 설명하고 구성에 대해 하나 하나 짚어 나가다가 최선의 효과를 뽑아낸 사례를 다룹니다. 아쉽게도 그대로 따라 할 수 있지는 못합니다. 쿠버네티스를 비롯한 유명한 오픈소스는 버전업이 빠른 편이므로 코드를 일일이 언급하지는 못했다고 봅니다. 대신 취지를 충분히 설명하여 독자가 해당 구성요소를 찾아 쓸 수 있게 안내합니다.

이 책이 가진 한계라 하면 한계이겠지만 바이블 수준으로 썼다가는 바이블 몇 권치는 나와야 합니다. 이 책이 보이는 미덕이 미덕으로 남으려면 분량은 이 정도가 적당하겠다 싶습니다.

달리 아쉬운 점이 있다면 학생 독자는 실습하기가 어렵겠다는 현실입니다. 메모리가 32GB 정도 되는 컴퓨터라면 그럭저럭 구성해 볼 만할 텐데 그 이하라면 좀 답답하겠다 싶습니다. 아무래도 VM을 여러 개 만들어야 하기 때문입니다. 라즈베리파이를 몇 개 살 만하다면 K3s를 섞어 쓰는 것도 방법이겠습니다.