Hyesung Oh

개요 현재 팀의 Machine Learning 파이프라인의 모델 학습 워크로드는 아래와 같은 컴포넌트들로 구성되어있습니다. 출처: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/index.html model.train()를 entrypoint로 하는 pod pod node의 gpu resource allocation 및 container가 사용할 device config 정보를 kubelet에 등록하는 nvidia device plugin daemonset pod container runtime 및 runc prestart hook을 통해 container에서 사용할 수 있는 device를 설정해주는 nvidia cont..

서론 배치성 Spark Job은 Airflow에서 trigger 하였지만 Streaming application은 이와 달리 클러스터를 상시 점유하고 있어 다음과 같은 요구사항을 가진다. 애플리케이션 배포, 상태를 선언적으로 관리할 수 있어야 한다. 하나 이상의 Kakfa Topic을 구독하는 애플리케이션(subscriber) 배포 시에 필요한 resource 정의 (코드)를 재활용할 수 있어야 한다. 개발자는 master에 merge 하면 코드는 자동으로 배포되어야 한다. 참고로 필자는 1을 만족하기 위해 ack-emrcontainers-controller를, 2를 위해 helm chart를, 3을 위해 argocd를 사용하였지만, 이는 각자 처한 상황에 맞게 다르게 가져갈 수 있다. 또한 아래 기술들..

terraform import kubernetes_config_map.aws_auth kube-system/aws-auth EKS 클러스터 생성 후 사용자 역할을 추가하기 위해 aws-auth configmap를 Terraform resource로 관리하게 되었다. 참고 resource "kubernetes_config_map" "aws_auth" { data = yamldecode(local.eks_prod_aws_auth_configmap_yaml)["data"] metadata { name = "aws-auth" namespace = "kube-system" } } aws-auth configmap의 경우 EKS 클러스터가 만들어질 때 자동으로 클러스터 생성자의 IAM Role이 systemr:ma..