Kubernetes

LLM 추론은 “단순한 API처럼” 보일 수 있지만, 지연 시간이 급격히 증가하고 대기열이 다시 쌓이기 시작하며, GPU가 95% 메모리 사용률에 도달하면서도 명확한 설명이 없을 때 문제가 발생합니다.

LLM 시스템은 전통적인 API 모니터링으로는 감지할 수 없는 방식으로 실패할 수 있습니다. 큐는 조용히 채워지고, GPU 메모리가 CPU가 바쁜 상태가 되기 훨씬 전에 포화 상태가 되며, 지연은 애플리케이션 계층이 아닌 배치 계층에서 급증합니다. 이 가이드는 LLM 추론 및 LLM 애플리케이션에 대한 종단간 관찰 전략 을 다룹니다:
측정해야 할 항목, Prometheus, OpenTelemetry, Grafana로 어떻게 기기를 설정할지, 그리고 텔레메트리 파이프라인을 대규모로 어떻게 배포할지에 대해 설명합니다.

관측 가능성은 신뢰할 수 있는 프로덕션 시스템의 기반이 됩니다.

메트릭, 대시보드, 경고 없이는 클러스터가 드리프트하고 AI 워크로드가 조용히 실패하며 지연 회귀가 사용자가 불만을 표현할 때까지 발견되지 않습니다.

프로메테우스 는 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 인프라를 모니터링하는 데 facto 표준이 되었으며, 메트릭 수집, 쿼리, 시각화 도구와의 통합을 제공합니다.

Helm은 전통적인 운영 체제에서 익숙한 패키지 관리 개념을 도입하여 Kubernetes 애플리케이션 배포를 혁신적으로 바꾸었습니다.

Kubernetes StatefulSets은 안정적인 정체성, 지속 가능한 저장소, 순서 있는 배포 패턴이 필요한 상태가 있는 애플리케이션을 관리하는 데 이상적인 솔루션입니다. 데이터베이스, 분산 시스템, 캐싱 레이어와 같은 필수적인 작업에 사용됩니다.

데이터가 귀중한 자산일 때, 이를 보호하는 것이 지금까지보다 더 중요해졌습니다. 정보가 생성되는 순간부터 폐기되는 순간까지, 그 여정은 저장, 전송, 또는 활발히 사용되는 동안 위험에 노출될 수 있습니다. 저장, 전송, 또는 활발히 사용하는 동안 데이터는 다양한 위험에 직면하게 됩니다.

Istio와 Linkerd를 사용하여 서비스 메시지 아키텍처를 구현하고 최적화하는 방법을 알아보세요. 이 가이드는 배포 전략, 성능 비교, 보안 구성, 그리고 프로덕션 환경을 위한 최고의 실천 방법을 다룹니다.