[독서-565] 쿠브플로우 - 쿠버네티스에서 머신러닝이 처음

쿠브플로우! - 쿠버네티스에서 머신러닝이 처음이라면!
이명환 외 지음 / 아이생각(디지털북스) / 2020년 3월

책을 읽어보니 실무 경험이 있는 저자가 집필했음을 알 수 있다. 독자에서 필요한 정보만을 전달하려고 애쓰는 노력이 곳곳에서 보인다. 

Part 1은 두 장으로 구성되어 있는데 "1장 머신러닝의 기본 개념"은 가볍게 읽을 수 있는 내용이다.  "2장 딥러닝을 이용한 이미지 분석 실습"은 실습을 하기 위해 필요한 준비작업에 대한 내용이다. 구글 코랩으로 개발을 진행한다. 구글 코랩(Google Colaboratory)은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 Jupyter notebook 환경이다. Jupyter Note를 구글에서 새롭게 커스터마이징 했다. 

Part 2에서는 Kubeflow에 관해 배운다. ML 워크플로란 문제 해결을 위한 데이터를 분석/가공하고, 학습시켜 모델을 최적화시키며 그 모델을 서버에 배포시켜 예측을 하는 등의 일련의 과정을 말한다. 크게 모델 실험 단계와 모델 생산 단계로 나누어진다. ML 워크플로 툴들은 파이프라인 툴이란 형대로 구성된다. 쿠베플로우는 쿠버네티스를 사용하는 ML 툴킷이라고 정의할 수 있다. 쿠베플로우의 컴포넌트는 쿠버네티스의 오브젝트로 구성되어 있다.

쿠버네티스는 구글에서 사용하던 보그라는 컨테이너 오케스트레이션 시스템을 오픈소스로 공개한 것이다.  쿠버네티스는 클러스터 형태로 되어 있고 클러스터는 컨테이너를 실행하는 노드의 집합니다.