쿠버네티스

쿠베플로우가 필요한 이유 Kubeflow Kubernetes 용 ML 툴킷이다 다음 다이어그램은 Kubernetes를 기반으로 ML 시스템의 구성 요소를 배열하기 위한 플랫폼으로서 Kubeflow를 보여준다. 쿠베플로우의 디자인과 핵심 컴포넌트 쿠베플로우는 다음 3가지 기능으로 정의할 수 있다. 조합가능성(Composability) 쿠베플로우의 핵심 구성 요소는 이미 머신러닝 실무자들에게 익숙한 데이터과학 도구를 사용한다. 이들은 기계 학습의 특정 단계를 용이하게 하기 위해 독립적으로 사용되거나 엔드 투 엔드 파이프라인을 형성하기 위해 함께 구성될 수 있다. 이식성(Potability) 컨테이너 기반 설계를 갖추고 Kubernetes 및 클라우드 네이티브 아키텍쳐를 활용함으로써 Kubeflow는 특정 개발환경에 종속될 피요가 없다.