Gitops는 무엇입니까? 인프라 관리 자동화에 대한 간단한 안내서

<:> Gitops : LLMS 용 인프라 및 응용 프로그램 배포 자동화 응용 프로그램 및 모델 배포를 자동화하기 위해 DevOps 및 Mlops를 만났을 것입니다. 이제 DevOps 원칙을 인프라 자동화로 확장하는 프레임 워크 인 Gitops를 탐색합시다. 이 게시물은 Gitops, 그 중요성, 다른 모델 및 대형 언어 모델 (LLM) 프로젝트에 대한 통합에 대해 자세히 설명합니다. [

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짧은 코스를 통해 DevOps 및 Mlops에 대한 이해를 향상시킵니다 : DevOps 개념 및 Mlops 개념. gitops 이해 Gitops는 구성을 코드 (인프라 또는 IAC)로 취급하여 인프라 관리를 자동화하는 운영 프레임 워크입니다. 버전 제어, 협업, 규정 준수, CI/CD 및 관찰 가능성 (코어 DevOps 신조)을 활용하여 특히 클라우드 환경에서 일관되고 신뢰할 수있는 인프라 프로비저닝을 활용합니다. 소스 코드를 사용하는 개발자와 마찬가지로 운영 팀은 GIT 저장소의 구성 파일을 사용하여 일관된 배포를 보장합니다. 필수 Gitops 워크 플로 구성 요소 :

git 리포지토리 :
1. 는 응용 프로그램 소스 코드 및 인프라 구성 파일을 저장합니다. CD (Continuous Delivery) 파이프 라인 : 는 응용 프로그램 및 인프라 변경 건물, 테스트 및 배포를 자동화합니다. 애플리케이션 배포 도구 :
git 리포지토리 구성을 기반으로 정확하고 효율적인 애플리케이션 배포를 보장합니다. 모니터링 시스템 :
2. 시스템 신뢰성을위한 애플리케이션 성능 및 건강을 추적합니다.

gitops vs. devops vs. mlops 측면 정의 는 소프트웨어 개발과 IT 운영을 결합하여 개발 라이프 사이클을 단축시킵니다. 는 git을 단일 진실의 원천으로 사용하여 인프라 관리에 DevOps 원칙을 적용합니다. 는 기계 학습 모델 개발 및 배포에 DevOps 원칙을 적용합니다. 1 차 초점 소프트웨어 개발, 테스트 및 배포 자동화 및 개선 GIT 기반 워크 플로를 통한 인프라 및 응용 프로그램 배포 자동화 ML 모델 개발, 배포 및 수명주기 관리 자동화 주요 원리 공동 작업, CI/CD, IAC IAC, 선언적 구성, 지속적인 조정, 버전 제어 모델 버전화, 모델 모니터링, 재현성, 지속적인 교육 및 배포 Jenkins, Github Action, Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes ARGO CD, FLUX, KUBERNETES, HELM, TERRAFORM, GITHUB ACTION mlflow, kubeflow, Tensorflow Extended (TFX), SageMaker, Airflow 사용 사례 소프트웨어 개발, 애플리케이션 배포, 클라우드 네이티브 애플리케이션 클라우드 인프라 관리, Kubernetes 배포, 구성 업데이트 자동화 ML 모델 교육, 배포, 모니터링 및 재교육 파이프 라인 자동화 스코프 버전 제어 코드베이스 git은 인프라 상태 및 구성에 대한 진실의 단일 원천입니다. ML 모델, 데이터 세트 및 교육 파이프 라인에 대한 버전 제어 는 IAC를 지원하지만 응용 프로그램 배포에 더 중점을 둡니다 버전 제어 구성을 통해 인프라를 관리합니다 는 ML 인프라를 지원하고 모델 실험 및 드리프트를 관리합니다 모니터링 및 Obs 로깅, 모니터링 도구를 통한 관찰 가능성 Argo CD와 같은 Gitops 컨트롤러를 통한 지속적인 모니터링 및 자조. 모델 성능 모니터링, 데이터 드리프트 감지 및 재교육 트리거에 중점을 둡니다. 왜 gitops를 선택합니까? 전통적인 수동 인프라 관리는 최신 클라우드 환경에 불충분합니다. Gitops는 탄성적이고 신뢰할 수있는 인프라를 제공하여 빠르고 일관된 배포를 가능하게합니다. 수동 오류를 최소화하고 효율성을 향상 시키며 인프라와 응용 프로그램 간의 동기화를 보장합니다. 키 gitops 장점 :

버전 제어 :

모든 변경 사항은 git에서 버전으로 제어되어 롤백 및 감사를 용이하게합니다. 개선 된 협업 :

팀은 친숙한 GIT 워크 플로우를 사용하여 효과적으로 협력합니다 신뢰도 증가 :

선언적 구성은 자동 시스템 상태 복원을 가능하게합니다

자동화 :

수동 중재 및 인적 오류를 줄입니다

보안 : git의 커밋 역사는 보안과 추적 성을 향상시킵니다
1. 풀 기반 대 푸시 기반 Gitops 두 가지 주요 gitops 모델이 있습니다 : 풀 기반 및 푸시 기반. 풀 기반 (일반 Gitops) : gitops 연산자 (Flux, Argo CD)는 변경을 위해 Git 저장소를 모니터링합니다. 업데이트를 감지하면 구성을 당기고 대상 환경에 적용합니다. 이 모델에는 드리프트 감지 및자가 치유가 포함됩니다 푸시 기반 (CI/CD 도구 사용) : GitHub 작업과 같은 도구는 Commit의 클러스터로 업데이트를 푸시합니다. 지속적인 조정, 드리프트 감지 및 자동 롤백이 부족하지만 구현하기가 더 간단합니다. gitops를 LLM 프로젝트에 통합합니다 이 섹션에서는 단순성을 위해 GitHub 동작과 함께 푸시 기반 Gitops 접근법을 사용합니다. LLM 애플리케이션 배포 프로젝트에 Gitops 원칙을 적용합니다 ( "Docker를 사용하여 LLM 애플리케이션을 배포하는 방법"튜토리얼과 유사). [
] 출처 : Docker를 사용하여 LLM 애플리케이션을 배포하는 방법 : 단계별 안내서 효과적인 모델 교육, 유지 보수 및 스케일링을 위해 Mlops 사고 방식을 사용하여 생산을위한 기계 학습 모델 개발. 프로젝트 구조 :
2. : 애플리케이션 코드, 종속성 (), dockerfile : kubernetes 구성 (예 : , , ) : github 동작을 사용한 CI/CD 자동화 (, )
github 조치 워크 플로 :
개발자는 코드 및 구성을 Github CI 파이프 라인 ( CD 파이프 라인 () : 또는 를 사용하여 업데이트를 배포합니다 Kubernetes 클러스터가 업데이트되었습니다
1. 푸시 기반 gitops : 장점과 트레이드 오프 <:> 장점 :
<: :> 단순성 : github 동작 만 필요합니다 원 스톱 상점 : Github 액션은 빌드, 테스트 및 배치를 처리합니다
2. <:> 트레이드 오프 : ci.yaml 진정으로 풀 기반이 아닌 : 지속적인 화해가 부족합니다. 드리프트 감지 없음 : 수동 클러스터 수정은 자동으로 되돌아 가지 않습니다 보안 : GitHub 비밀에서 클러스터 자격 증명을 신중하게 처리해야합니다.
풀 기반 모델로 전환 더 큰 프로젝트 또는 더 까다로운 요구 사항의 경우 풀 기반 모델 (Argo CD, Flux)은 자조, 지속적인 조정 및 시각적 대시 보드를 제공합니다.
3. 결론 기트로 작게 시작하여 점차 기술을 통합하십시오. Docker, Kubernetes에서 시작하여 푸시 기반 Gitops 접근 (Github Actions)으로 시작하십시오. 마지막으로, 생산 수준 안정성을 위해 풀 기반 모델로 전환. 이 단계적 접근 방식은 클라우드 네이티브 애플리케이션의 Gitops 이점을 극대화합니다. AI 초보자의 경우 AI 기초 기술 트랙을 고려하십시오

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도구 및 기술
는 애플리케이션 빌드, 테스트 및 배포를 생산에 자동화합니다 인프라 프로비저닝, 구성 관리 및 애플리케이션 배포를 자동화합니다 ML 모델 교육, 검증, 배포 및 모니터링을 자동화합니다	버전 제어 소프트웨어 및 애플리케이션 구성을위한
CI/CD 통합 자동화 된 테스트, 빌드 및 배포 파이프 라인을 사용한 핵심 원리 CI/CD 파이프 라인과 높은 통합되어 인프라 업데이트를 자동화합니다 는 CI/CD와 통합되지만 지속적인 교육 및 검증을 위해 특수 ML 파이프 라인이 필요합니다.	인프라 mgmt
도전 문화적 변화, 협업, 도구 체인 통합 복잡성 선언적 인프라로 전환, 넓은 환경에서 복잡성을 스케일링합니다 높은 인프라 복잡성, 데이터 관리 문제, DevOps 파이프 라인과의 통합.

위 내용은 Gitops는 무엇입니까? 인프라 관리 자동화에 대한 간단한 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!