대규모 머신러닝 시스템 디자인 패턴
14가지 패턴으로 분산 머신러닝 파이프라인 구축하기
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14가지 패턴으로 대규모 머신러닝 시스템을 완성하라!
머신러닝의 급속한 발전과 함께 데이터와 트래픽이 폭발적으로 증가하면서, 단순히 성능 향상뿐 아니라 안정적이고 확장 가능한 시스템 설계가 중요해지고 있다. 이에 본 책은 대규모 머신러닝 시스템을 설계하고 운영하기 위한 14가지 실용적인 설계 패턴을 소개하고, 실무에서 빈번히 발생하는 문제와 해결책을 제시한다. 또한 텐서플로, 쿠버네티스, 쿠브플로, 아르고 워크플로 등 클라우드 기반의 최신 도구를 활용한 실무 예제를 통해 이론과 실무를 함께 학습할 수 있도록 구성했다. 특히 시스템 장애나 과부하 상황에서의 대처 방안, 효율적인 자원 관리를 상세히 다룸으로써 실무자들의 기술적 문제 해결 역량을 높이는 데 중점을 두었다. 복잡해지는 머신러닝 시스템의 난관을 뚫고 나아가려는 모든 개발자에게 이 한 권이 길잡이가 될 것이다.
14가지 패턴
● 데이터 수집 패턴: 배치 처리, 샤딩, 캐싱
● 분산 학습 패턴: 파라미터 서버, 집합 통신, 탄력성 및 내결함성
● 모델 서빙 패턴: 레플리카 서버, 서비스 샤딩, 이벤트 기반 처리
● 워크플로 패턴: 팬인 및 팬아웃, 동기 및 비동기, 스텝 메모이제이션
● 운영 패턴: 스케줄링, 메타데이터
머신러닝의 급속한 발전과 함께 데이터와 트래픽이 폭발적으로 증가하면서, 단순히 성능 향상뿐 아니라 안정적이고 확장 가능한 시스템 설계가 중요해지고 있다. 이에 본 책은 대규모 머신러닝 시스템을 설계하고 운영하기 위한 14가지 실용적인 설계 패턴을 소개하고, 실무에서 빈번히 발생하는 문제와 해결책을 제시한다. 또한 텐서플로, 쿠버네티스, 쿠브플로, 아르고 워크플로 등 클라우드 기반의 최신 도구를 활용한 실무 예제를 통해 이론과 실무를 함께 학습할 수 있도록 구성했다. 특히 시스템 장애나 과부하 상황에서의 대처 방안, 효율적인 자원 관리를 상세히 다룸으로써 실무자들의 기술적 문제 해결 역량을 높이는 데 중점을 두었다. 복잡해지는 머신러닝 시스템의 난관을 뚫고 나아가려는 모든 개발자에게 이 한 권이 길잡이가 될 것이다.
14가지 패턴
● 데이터 수집 패턴: 배치 처리, 샤딩, 캐싱
● 분산 학습 패턴: 파라미터 서버, 집합 통신, 탄력성 및 내결함성
● 모델 서빙 패턴: 레플리카 서버, 서비스 샤딩, 이벤트 기반 처리
● 워크플로 패턴: 팬인 및 팬아웃, 동기 및 비동기, 스텝 메모이제이션
● 운영 패턴: 스케줄링, 메타데이터
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출판사 리뷰
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대규모 데이터 처리와 분석을 위한 분산 머신러닝 실무 가이드
이 책은 분산 시스템에서 머신러닝을 구현하고 최적화하는 데 필요한 14가지 핵심 패턴과 모범 사례를 소개하는 실무 지침서다. 복잡한 분산 머신러닝 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 실무에서 바로 적용할 수 있는 실질적인 방법론을 제시한다. 데이터 분산 처리, 모델 학습의 병렬화, 효율적인 리소스 관리 등 분산 머신러닝의 전반적인 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하기 위한 체계적인 패턴을 소개한다. 이를 통해 AI와 데이터 과학 분야의 전문가들뿐만 아니라, 대규모 데이터 처리 및 분석을 다루는 모든 이에게 실용적인 가이드가 될 것이다.
주요 내용
● 데이터 수집, 분산 학습, 모델 서빙 등 다양한 단계로 구성된 ML 파이프라인 구축
● 쿠버네티스, 텐서플로, 쿠브플로, 아르고 워크플로를 사용해 ML 작업 자동화
● 다양한 패턴과 접근 방식 간의 트레이드오프 평가
● 대규모 머신러닝 작업 관리 및 모니터링
이 책은 분산 시스템에서 머신러닝을 구현하고 최적화하는 데 필요한 14가지 핵심 패턴과 모범 사례를 소개하는 실무 지침서다. 복잡한 분산 머신러닝 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 실무에서 바로 적용할 수 있는 실질적인 방법론을 제시한다. 데이터 분산 처리, 모델 학습의 병렬화, 효율적인 리소스 관리 등 분산 머신러닝의 전반적인 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하기 위한 체계적인 패턴을 소개한다. 이를 통해 AI와 데이터 과학 분야의 전문가들뿐만 아니라, 대규모 데이터 처리 및 분석을 다루는 모든 이에게 실용적인 가이드가 될 것이다.
주요 내용
● 데이터 수집, 분산 학습, 모델 서빙 등 다양한 단계로 구성된 ML 파이프라인 구축
● 쿠버네티스, 텐서플로, 쿠브플로, 아르고 워크플로를 사용해 ML 작업 자동화
● 다양한 패턴과 접근 방식 간의 트레이드오프 평가
● 대규모 머신러닝 작업 관리 및 모니터링
목차
목차
[PART 1 분산 머신러닝 시스템의 배경지식]
CHAPTER 01 분산 머신러닝 시스템 소개
_1.1 대규모 머신러닝
_1.2 분산 시스템
_1.3 분산 머신러닝 시스템
요약
[PART 2 분산 머신러닝 시스템의 설계 패턴]
CHAPTER 02 데이터 수집 패턴
_2.1 데이터 수집이란?
_2.2 Fashion-MNIST 데이터셋
_2.3 배치 처리 패턴: 제한된 메모리로 무거운 연산 실행하기
_2.4 샤딩 패턴: 매우 큰 데이터셋을 여러 워커에 분산시키기
_2.5 캐싱 패턴: 효율적인 학습을 위해 데이터 재활용하기
요약
CHAPTER 03 분산 학습 패턴
_3.1 분산 학습이란?
_3.2 파라미터 서버 패턴: 8백만 개의 유튜브 영상에 태그 달기
_3.3 집합 통신 패턴: 파라미터 서버가 병목이 되지 않도록 개선하기
_3.4 탄력성 및 내결함성 패턴: 제한된 연산 자원으로 인한 실패 대응하기
요약
CHAPTER 04 모델 서빙 패턴
_4.1 모델 서빙이란?
_4.2 레플리카 서버 패턴: 늘어나는 요청량 처리하기
_4.3 서비스 샤딩 패턴: 고해상도 영상을 처리하는 대규모 모델 서빙 다루기
_4.4 이벤트 기반 처리 패턴: 이벤트 기반으로 모델 서빙하기
요약
CHAPTER 05 워크플로 패턴
_5.1 워크플로란?
_5.2 팬인 및 팬아웃 패턴: 복잡한 머신러닝 워크플로 체계화
_5.3 동기 및 비동기 패턴: 병렬성으로 더 빠르게 처리하기
_5.4 스텝 메모이제이션 패턴: 반복되는 작업 생략하기
요약
CHAPTER 06 운영 패턴
_6.1 머신러닝 시스템 운영하기
_6.2 스케줄링 패턴: 공유 클러스터 자원을 효과적으로 할당하기
_6.3 메타데이터 패턴: 실패를 적절히 처리하는 방법
요약
[PART 03 분산 머신러닝 시스템 구축]
CHAPTER 07 실습 프로젝트 둘러보기
_7.1 프로젝트 개요
_7.2 데이터 수집 단계
_7.3 모델 학습 단계
_7.4 모델 서빙 단계
_7.5 전체 워크플로 구조
요약
CHAPTER 08 실습 관련 기술 둘러보기
_8.1 텐서플로: 머신러닝 프레임워크
_8.2 쿠버네티스: 분산 컨테이너 관리 시스템
_8.3 쿠브플로: 쿠버네티스 머신러닝 워크로드 관리 시스템
_8.4 아르고 워크플로: 컨테이너 기반 워크플로 엔진
요약
CHAPTER 09 실습 프로젝트
_9.1 데이터 수집
_9.2 모델 학습
_9.3 모델 서빙
_9.4 전체 워크플로
요약
CHAPTER 01 분산 머신러닝 시스템 소개
_1.1 대규모 머신러닝
_1.2 분산 시스템
_1.3 분산 머신러닝 시스템
요약
[PART 2 분산 머신러닝 시스템의 설계 패턴]
CHAPTER 02 데이터 수집 패턴
_2.1 데이터 수집이란?
_2.2 Fashion-MNIST 데이터셋
_2.3 배치 처리 패턴: 제한된 메모리로 무거운 연산 실행하기
_2.4 샤딩 패턴: 매우 큰 데이터셋을 여러 워커에 분산시키기
_2.5 캐싱 패턴: 효율적인 학습을 위해 데이터 재활용하기
요약
CHAPTER 03 분산 학습 패턴
_3.1 분산 학습이란?
_3.2 파라미터 서버 패턴: 8백만 개의 유튜브 영상에 태그 달기
_3.3 집합 통신 패턴: 파라미터 서버가 병목이 되지 않도록 개선하기
_3.4 탄력성 및 내결함성 패턴: 제한된 연산 자원으로 인한 실패 대응하기
요약
CHAPTER 04 모델 서빙 패턴
_4.1 모델 서빙이란?
_4.2 레플리카 서버 패턴: 늘어나는 요청량 처리하기
_4.3 서비스 샤딩 패턴: 고해상도 영상을 처리하는 대규모 모델 서빙 다루기
_4.4 이벤트 기반 처리 패턴: 이벤트 기반으로 모델 서빙하기
요약
CHAPTER 05 워크플로 패턴
_5.1 워크플로란?
_5.2 팬인 및 팬아웃 패턴: 복잡한 머신러닝 워크플로 체계화
_5.3 동기 및 비동기 패턴: 병렬성으로 더 빠르게 처리하기
_5.4 스텝 메모이제이션 패턴: 반복되는 작업 생략하기
요약
CHAPTER 06 운영 패턴
_6.1 머신러닝 시스템 운영하기
_6.2 스케줄링 패턴: 공유 클러스터 자원을 효과적으로 할당하기
_6.3 메타데이터 패턴: 실패를 적절히 처리하는 방법
요약
[PART 03 분산 머신러닝 시스템 구축]
CHAPTER 07 실습 프로젝트 둘러보기
_7.1 프로젝트 개요
_7.2 데이터 수집 단계
_7.3 모델 학습 단계
_7.4 모델 서빙 단계
_7.5 전체 워크플로 구조
요약
CHAPTER 08 실습 관련 기술 둘러보기
_8.1 텐서플로: 머신러닝 프레임워크
_8.2 쿠버네티스: 분산 컨테이너 관리 시스템
_8.3 쿠브플로: 쿠버네티스 머신러닝 워크로드 관리 시스템
_8.4 아르고 워크플로: 컨테이너 기반 워크플로 엔진
요약
CHAPTER 09 실습 프로젝트
_9.1 데이터 수집
_9.2 모델 학습
_9.3 모델 서빙
_9.4 전체 워크플로
요약
저자
저자
위안 탕
(Yuan Tang)
Akuity의 창립 엔지니어로, 개발자를 위한 기업용 플랫폼을 구축하고 있다. 이전에 알리바바와 Uptake에서 데이터 과학 및 엔지니어링팀을 이끌며 AI 인프라와 AutoML 플랫폼 개발에 주력했다. 아르고(Argo)와 쿠브플로(Kubeflow)의 프로젝트 리더이자 텐서플로(TensorFlow)와 XGBoost의 메인테이너로 활동 중이며, 이 외에도 다양한 오픈 소스 프로젝트를 만들어 운영 중이다. 세 권의 머신러닝 서적을 집필하고 여러 논문을 발표했다. 다양한 콘퍼런스에서 정기적으로 다양한 발표를 정기적으로 진행하고 있으며, 여러 조직에서 기술 자문과 리더, 멘토 역할을 수행하고 있다.
Akuity의 창립 엔지니어로, 개발자를 위한 기업용 플랫폼을 구축하고 있다. 이전에 알리바바와 Uptake에서 데이터 과학 및 엔지니어링팀을 이끌며 AI 인프라와 AutoML 플랫폼 개발에 주력했다. 아르고(Argo)와 쿠브플로(Kubeflow)의 프로젝트 리더이자 텐서플로(TensorFlow)와 XGBoost의 메인테이너로 활동 중이며, 이 외에도 다양한 오픈 소스 프로젝트를 만들어 운영 중이다. 세 권의 머신러닝 서적을 집필하고 여러 논문을 발표했다. 다양한 콘퍼런스에서 정기적으로 다양한 발표를 정기적으로 진행하고 있으며, 여러 조직에서 기술 자문과 리더, 멘토 역할을 수행하고 있다.
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