[Youtube] 네이버 클라우드 플랫폼은 어디에 컨테이너를 쓸까? 3/3

네이버 클라우드 플랫폼은 어디에 컨테이너를 쓸까?

 

Contents

1. Container Technology 0:00 ~ 22:40
2. NAVER CLOUD PLATFROM 22:40 ~ 27:59
3. NAVER CLOUD PLATFROM + Container Technology 28:00 ~ 39:45

 

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3. NAVER CLOUD PLATFROM + Container Technology

 

1. 네이버 클라우드 플랫폼에서는 어떻게 사용되고 있나?

 

대표 예시

 

1) Container-as-a-Service -> Kubernate

2) Platform-as-a-Service -> Cloud Foundry

3) Function-as-a-Service -> Cloud Function (Beta)( a사의 lamda등)

 

 

1) Container-as-a-Service : Kubernetes Cluster Service and Container

 

• 결국은 클라우드 내에 Kubernetes가 클러스터가 자동으로 설정되어 있기 때문에 사용자는 Kubernetes용으로 컨테이너(혹은 docker 이미지)를 들어서 컨테이너 Registry에 올리고 그것을 실행시킬수 있고, Kubernetes에 오케스트레이션 기능을 이용할 수 있다. 

 

 

2) Platform-as-a-Service : Container Regsitry Service and Container

• 현재도 제공 되어 있다. 
• 컨테이너에서 실행시킬때, private한 Contatiner Registry를 제공한다.
• 컨테이너 저장소는 비교적 object storage를 사용할 수 있기때문에 비용이 절감된다. 

 

 

3) Function-as-a-Servic : Cloud Functions Service and Container

• function 코드만 짜면 실행 시킬 수 있다. 
• 다양한 언어 지원

 

내부적으로 아래와 같은 3가지로 컨테이너 사용되고 있다. 

 

4) Cloud Search Service

• 네이버 검색.
• docker 어떻게 적용? 검색엔진을 cloud 사용자별로 컨테이너로 묶어준다.,

 

5) Chatbot Service

• 챗봇을 하려별 시나리오 작성 -> 빌드 과정 (질문들을 자연어 이해를 통해 찾아냄) 
• 사용자들별로 빌드 과정 필요
• 빌드를 하려면 딥러닝 알고리즘이 필요한데 GPU 자원이 필요하다. 
• 사용자들 빌드를 만들때마다 하나의 GPU에 할당되서 실행되는 방식.

 

 

6) Tensorflow Serving Service 

• 머신러닝 (학습훈련 데이터 튜닝 파라미터를 찾는것. SERVING 단계 만들어진 모델로 실행)
• Serving과정에서 얼마나 빠르게 데이터를 줄 수 있느냐.
• tensorflow 실행되는 환경하나하나가 컨테이너로 띄어짐.

 

 

 

2. 강의를 마치며 : 동향보고서

 

 

 

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