Kubernetes 클러스터 구성

Kubernetes 클러스터 구성하기

CloudML 서비스를 신청하기 위해서는 CloudML만을 위한 전용 클러스터가 구성되어 있어야 합니다. 전용 클러스터란 요구되는 최소 사양 이상의 Kubernetes Engine을 생성하고 몇 가지 필요 사항을 설정하는 것을 의미합니다. CloudML 서비스를 신청하기 전에 전용 클러스터를 미리 생성하세요.

• 클러스터를 생성하는 방법은 클러스터 생성 가이드를 참고하세요.
• CloudML은 443 포트의 HTTPS 엔드포인트를 노출합니다. 클러스터 생성 시 퍼블릭 엔드포인트를 선택하세요.

클러스터 노드 및 저장소 권장 사양

클러스터 노드는 클러스터 생성 후 추가하거나 수정할 수 있습니다. 다음은 사용자 5명을 기준으로 CloudML를 설치하기 위해 준비되어야 하는 클러스터 노드 및 저장소의 권장 사양입니다.

노드에 라벨 추가하기

클러스터 노드 및 저장소 권장 사양에서 제시한 역할별로 노드에 라벨을 직접 추가하세요.

• 노드 YAML에 라벨을 추가하는 방법은 노드 YAML 편집하기 가이드를 참고하세요.

클러스터 노드에 라벨을 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

1. 모든 서비스 > Container > Kubernetes Engine 메뉴를 클릭하세요. Kubernetes Engine의 Service Home 페이지로 이동합니다.
2. Service Home 페이지에서 노드 메뉴를 클릭하세요. 노드 목록 페이지로 이동합니다.
3. 노드 목록 페이지에서 상세 정보를 확인하려는 클러스터를 왼쪽 상단의 톱니바퀴 버튼에서 선택한 후, 확인 버튼을 클릭하세요.
4. 상세 정보를 확인하려는 노드를 선택해 클릭하세요. 노드 상세 페이지로 이동합니다.
5. 노드 상세 페이지에서 YAML 탭을 클릭하세요. YAML 탭 페이지로 이동합니다.
6. YAML 탭 페이지에서 편집 버튼을 클릭하세요. 노드 편집창이 열립니다.
7. 노드 편집창에서 역할에 맞는 라벨을 추가하고 저장 버튼을 클릭하세요.
   • 다음 정보를 확인해 노드 사양에 맞는 라벨을 추가합니다.

     구분	목적별 라벨
     CPU 노드	앱용: node.kubernetes.io/nodetype: ml-app 분석용: node.kubernetes.io/nodetype: ml-analytics
     GPU 노드	분석용: node.kubernetes.io/nodetype: ml-analytics-gpu copilot용: node.kubernetes.io/nodetype: ml-gpu

     표. Kubernetes 노드의 목적별 라벨 항목