Kubernetes가 데이터 과학(Data Science)에서 필수 도구로 자리 잡은 이유는 여러 가지가 있습니다

1. 확장성
: 데이터 과학 워크플로우는 종종 기계 학습 모델을 훈련하거나 대규모 데이터 세트를 처리하는 등의 고사양 계산 작업을 포함합니다. Kubernetes는 자동 확장 기능을 제공하여 데이터 과학자가 워크로드 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당할 수 있게 합니다. 이를 통해 리소스가 효율적으로 활용되고 작업이 합리적인 시간 내에 완료될 수 있습니다.

2. 컨테이너화
: Kubernetes는 컨테이너화 기술인 Docker 등을 활용하여 데이터 과학 애플리케이션과 종속성을 포함하는 이동성 있는 자체 포함 단위로 패키징합니다. 이를 통해 환경 불일치와 관련된 문제가 제거되고, 개발에서 프로덕션까지 다양한 컴퓨팅 환경에서 배포 프로세스가 단순화됩니다.

3. 리소스 관리
: Kubernetes는 리소스 관리 기능을 통해 CPU 및 메모리와 같은 컴퓨팅 리소스를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 데이터 과학자는 작업에 대한 리소스 요구 사항과 제한을 지정하여 공정한 리소스 할당을 보장하고 클러스터 리소스가 과도하게 사용되지 않도록 할 수 있습니다.

4. 장애 내구성 및 고가용성
: 데이터 과학 작업은 시간이 많이 소요되고 리소스가 많이 필요합니다. Kubernetes는 장애 내구성 및 고가용성을 위한 메커니즘을 제공하여 데이터 처리 작업이 실패로부터 복구되고 수동 개입 없이 실행을 계속할 수 있도록 보장합니다. 이 신뢰성은 특히 프로덕션 환경에서 데이터 과학 파이프라인의 무결성을 유지하는 데 중요합니다.

5. 오케스트레이션
: Kubernetes는 다양한 작업 간 종속성을 정의하고 자동으로 예약하고 관리하여 복잡한 데이터 과학 워크플로우를 조율하는 것을 간소화합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 기존 인프라와 작업의 조정에 신경 쓰는 대신 알고리즘을 개발하고 최적화하는 데 집중할 수 있습니다.

6. 생태계 도구와의 통합
: Kubernetes는 Apache Spark, TensorFlow, Jupyter Notebook 등 데이터 과학에서 흔히 사용되는 다양한 생태계 도구와 원활하게 통합됩니다. 이러한 상호 운용성을 통해 데이터 과학자는 Kubernetes 클러스터 내에서 기존 도구와 워크플로를 중단시키거나 변경하지 않고도 기존 도구 및 워크플로를 활용할 수 있습니다.

전반적으로 Kubernetes는 현대적인 데이터 중심 조직의 변화하는 요구 사항을 지원하기 위해 필요한 유연성, 확장성 및 신뢰성을 제공하여 데이터 과학 작업을 배포, 확장 및 관리하는 강력한 플랫폼을 제공하기 때문에 많이 사용되어지는 것이 아닐까 생각합니다.