최근 DevOps 분야에서는 AI와 Kubernetes의 결합이 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 변화는 어떻게 우리의 시스템을 개선할까요?
🛠️ 빅테크 & 스타트업
Microsoft, 클라우드 인프라 수요에 적극 대응
Microsoft는 AI와 클라우드 수요 증가에 발맞추어 동부 미국에 새로운 Azure 리전 을 개설할 계획입니다. 이는 향후 2027년에 오픈할 예정이며, 기존 지역에서도 가용성 구역을 확장하여 기업과 정부 고객을 위한 용량을 증가시키고 있습니다.
- 새로운 Azure 리전은 2027년에 오픈 될 예정입니다.
- 가용성 구역의 확장은 기업과 정부 고객에게 더 많은 용량을 제공합니다.
🚀 과학 & 미래 기술
Kubernetes의 GPU 관리, 큰 진전을 이루다
Kubernetes 1.34에서는 GPU와 가속기의 동적 리소스 할당이 도입되었습니다. 이는 복잡한 AI 워크로드를 배포하는 방식에 혁신을 가져올 것입니다.
- 정확한 GPU 요청으로 AI 워크로드의 효율성을 높입니다.
- 모든 또는 아무것도 스케줄링으로 복잡한 AI 작업 처리가 가능해집니다.
🖥️ 프로그래밍
시스템 가시성: 메트릭, 샘플링, 그리고 트레이싱
메트릭과 샘플링을 사용한 전체 시스템 가시성은 비용 효율적이며, 용량 계획과 장애 탐지에 유용합니다. 하지만 개별 작업 내부에서 발생하는 현상은 설명하기 어렵습니다. 이때마다 전개 및 프로세스 관리를 위한 트레이싱이 필요합니다.
- 효율적인 용량 계획을 위한 저비용 메트릭 활용.
- 트레이싱을 통해 최적화할 수 있는 최고의 우선순위 식별 가능.
📝 디자인 & 데이터 과학
AI ETL: 인공지능으로 자동화된 데이터 파이프라인
AI ETL 플랫폼은 데이터 통합을 자동화하며, 복잡한 비정형 데이터와 스키마 진화를 처리하는 데 큰 주효합니다. 이는 고정된 조건에 최적화되어 기존 ETL의 문제점을 극복합니다.
- 비정형 데이터 처리에 뛰어난 솔루션으로 자리 잡았습니다.
- 운영 조건 변화에 따른 데이터 통합 최적화 가능.
🔗 기타 소식
GKE: 모든 현대적 워크로드를 위한 통합 플랫폼
Google은 GKE의 10주년을 기념하며 AI와 에이전트 워크로드를 위한 Kubernetes의 새로운 진전을 소개하였습니다. Agent Sandbox와 함께 130,000 노드로 확대 가능합니다.
- AI 작업 부하의 확장을 위한 최적화 제공.
- 빠른 자동 스케일링으로 리소스를 효율적으로 조정합니다.
2025년 DevOps의 새로운 전망은 Kubernetes와 AI의 통합에 있다.
여러분은 이러한 기술 혁신이 자신의 업무에 어떤 변화를 가져올 것이라 생각하십니까?
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