DevOps
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[MLOps] DevOps와 MLOps 비교
MLOps는 DevOps를 확장한 개념으로, 머신러닝 모델의 배포, 모니터링, 재훈련 등 전체 수명 주기를 자동화하여 모델의 지속적인 성능과 가치를 보장합니다.
[MLOps] Introducing MLOps Engineer
MLOps 엔지니어는 ML 파이프라인을 자동화하여 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 과정을 효율화합니다. 이를 통해 모델을 더 빠르고 안정적으로 실제 서비스에 적용할 수 있도록 돕습니다.
ArgoCD Rollout Blue/Green, Canary
Blue/Green 및 Canary 배포 전략으로 무중단 배포, 롤백을 통해 서비스 안정성을 높일 수 있습니다.
Kustomize 개념과 helm 비교
Updated:Kustomize는 YAML 리소스의 재사용과 효율적인 환경별 관리를 가능하게 합니다.
CloudFormation 자동 배포
AWS CloudFormation 스택 세트를 효율적으로 업데이트하고 자동 배포를 통해 관리합니다.
Horizontal Pod AutoScaler (HPA)
HorizontalPodAutoscaler로 Kubernetes 워크로드를 자동 조정하여 자원 할당 최적화 및 비용 절감 실현.
S3 백업을 이용한 S3 복원
AWS S3 복원 방법을 단계별로 안내하며, 백업 및 복구 설정의 중요성을 강조합니다.
Observability란?
Observability는 시스템의 내부 상태를 진단하고 성능 향상을 지원하여 문제를 사전 해결합니다.