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초록·키워드
대규모 머신러닝 모델이나 데이터 분석 애플리케이션에서는 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 컨테이너 이미지를 사용하고 있으나 이러한 이미지의 배포 시간이 길어지는 문제가 발생하고 있다. 이미지의 배포 시간이 길어지면 개발 및 배포 주기가 느려져 생산성이 저하되고, 자원 활용이 비효율적으로 이루어지며, 신속한 스케일링이 어려워져 전체 시스템의 성능과 유연성이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 컨테이너 이미지 관리 및 배포 효율성을 개선하는 방안을 제시한다. 이미지 배포 시 Cluster Container Registry(CCR)를 활용함으로써 클라우드를 통한 이미지 다운로드에 비해 시간 및 트래픽 소모를 줄일 수 있다. Kubernetes에서 실험하여, 컨테이너 이미지 관리 및 배포 과정의 효율성을 평가하였다. 기존의 방법과 비교하여 각 시나리오에서의 기존의 방법에 대비해 평균적으로 30% 배포 시간이 감소했고 이미지의 크기가 클수록 효과가 좋은 것으로 나타났다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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