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한빛미디어

독자리뷰

대세는 kubeflow

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2022-02-21

쿠브플로 운영 가이드

머신러닝 애플리케이션에서 ‘모델을 만드는 것’은 단지 작은 과정일 뿐이다. 전체 과정에는 개발, 오케스트레이션, 배포, 포터블하고 확장 가능한 머신러닝 워크로드를 운영하는 것, 모두가 포함된다. 이 책은 쿠브플로 프로젝트를 계획하고 실행하는 운영법을 통해 어떻게 쿠버네티스 워크플로를 포터블하고 확장 가능하도록 만드는지 안내한다.

  • 저자 : 조시 패터슨(Josh Patterson) , 마이클 카체넬렌보겐 , 오스틴 해리스
  • 번역 : 김소형
  • 출간 : 2022-01-31

Data Scientist는 공부해야 할 것이 너무 많다. DS 분야 공부를 시작하면 보통 데이터를 핸들링하는 것, 머신러닝, 딥러닝 알고리즘에 대해서 공부하게 된다. 그것만으로도 충분히 다양한 분석, 모델링을 진행할 수 있었다. 그러나 요즘은 이러한 '데이터'가 이쁘게 세팅되어 있는 환경에서 분석을 하는 것에서 그치지 않는다. 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터를 수집하고, 학습 결과를 모니터링하고, 프로덕트 환경에서 이런 모든 것들을 컨트롤하는 등 해야 하는 일들이 굉장히 많아지고 있는 추세이다.

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그러한 환경 속에서 mlops라는 것이 최근 굉장히 화두가 되고 있고, 사내에서도 하나씩 사용을 하려고 움직이고 있다. 특히 우리 회사는 쿠버네티스를 도입하여 사내 서비스들을 관리하려고 하고 있으며, 내 팀이 그중 한 서비스를 담당하여 제품을 만들고 있다.

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나는 쿠버네티스에 대해서 아무것도 몰랐고, 지금도 모르고, 매일매일 모르는 것이 쏟아지고 있다. 쿠버네티스, 이스티오, 쿠버플로우 등등 하나하나 구글링하며 알아가는 것이 지쳐가던 와중에 이 책을 발견하게 됐다.

cook book처럼 체계적으로 kubeflow가 왜 필요한지, 어디에 쓰면 좋은지, 그리고 어떻게 써야 하는지 정보를 얻고 싶었고, 그런 용도로 딱이다. (22년 1월 31일에 출판된 아주 따끈 따근한 책이다.) 그리고 뭐 믿고 읽는 o reilly에서 만든 책이니까~

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책 제목은 kubeflow 운영 가이드이지만, kubeflow만 설명하지 않고, kubernetes, istio 등 워크 플로우들에 대해서도 설명하고 있어서 좋다. 개념에 대해서만 알고 싶으면 chapter3까지만 읽으면 될 것 같고, 그 이후의 chapter는 필요한 내용들이 있을 때마다 그때 그때 찾아서 읽으면 좋을 것 같다.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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