데브옵스
로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow
두줄요약
로봇용 머신러닝 개발에서 재현성과 온프레미스 자원 관리가 왜 중요한지 설명했습니다. K3s와 Airflow로 이를 해결하는 MLOps 구성 방법을 소개했습니다.
핵심 내용
- 로봇용 머신러닝 개발에서 재현성, 추적성 확보와 온프레미스 자원 할당이 핵심 병목으로 제시됨
- 엣지 디바이스 특성상 모델 변환, 양자화, 하드웨어 연동 테스트까지 포함한 파이프라인 구축 필요성 강조
- 이를 위해 K3s로 자원 관리, Airflow로 워크플로 자동화를 구성하는 MLOps 시스템을 소개
- K3s 설치, GPU 설정, Airflow Helm 배포, DAG 예시를 통해 실제 구성 흐름을 설명
적용해볼 점
- 엣지 환경에서는 학습·변환·테스트를 하나의 파이프라인으로 묶어 관리할 필요성
- 온프레미스 GPU 자원을 Kubernetes 계열로 묶고 워크플로 도구로 자동화하는 접근
- 다양한 언어와 도구가 섞이는 로봇 모델 개발에 재현성 기반을 마련할 수 있는 구조
