데이터수집에대한 최적화, 저지연과 하드웨어기반의 빠른 부하분산처리로 AI딜리버리과정을 극대화하게됩니다.
DevOps조직이 관리하는 클러스터내 서비스와 NetOps조직이 관리하는 인프라간의 서비스 정합성이 가장중요합니다. 이를위한 자동화구현을 어떻게 설계할지가 핵심이라고 보면됩니다.
블루-그린 배포나 카나리배포 방식의 업데이트를 통해 구현이 가능합니다.
모델학습에 필요한 데이터 수집 및 딜리버리가 초기단계에서 가장 큰 어려움입니다. 효율적으로 모델이 학습할수 있는 데이터전송이 이루어저야 합니다.
네 사용자요청이 폭증했을때 GPU자원상황을 고려한 트래픽분배가 핵심입니다. 영상 뒤에서 어떻게 GPU클러스터를 활용하는지 참고해 주시면 될것같습니다.
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