[MLXP + 쿠버네티스] 아키텍처 설계 예시

 

 

 

엔터프라이즈 MLOps 표준 구조

AI 모델을 지속적으로 학습·배포·운영하려면
👉 쿠버네티스 기반 인프라
👉 MLOps 플랫폼
이 결합된 구조가 사실상 표준이 되었습니다.

네이버 **MLXP(ML expert Platform)**는 내부적으로 Kubernetes 기반으로 설계된 MLOps 플랫폼이며,
GPUaaS·자동 스케줄링·모델 운영에 최적화되어 있습니다.

이번 글에서는
✔ MLXP + Kubernetes 전체 아키텍처
✔ 학습 / 서빙 / 운영 영역 분리
✔ 실무에서 바로 쓰는 설계 패턴
을 중심으로 설명합니다.

---

1️⃣ MLXP + Kubernetes 아키텍처 개요

📌 핵심 설계 철학

항목설계 원칙

인프라	Kubernetes 기반
학습	GPU 노드 풀 분리
서빙	안정성 우선
운영	자동화 & 관측성
비용	GPU 사용률 최적화

MLXP는 K8s 위에 올라간 MLOps Control Plane 역할을 수행합니다.

---

2️⃣ 전체 아키텍처 한눈에 보기

 

┌─────────────────────────────────────────┐
│           사용자 / 개발자                                                                       │
│  (Data Scientist / ML Engineer)                                                       │
└───────────── ─▲─────────────────────────┘
                                        │
        MLXP Web Console / API
                                         │
┌───────────────┴─────────────────────────┐
│        MLXP Control Plane (K8s)                                                       │
│  - Pipeline Manager                                                                         │
│  - Experiment Tracking                                                                    │
│  - Model Registry                                                                            │
│  - Scheduler                                                                                    │
└───────────────┬─────────────────────────┘
                                         │
        Kubernetes Cluster
                                         │
 ┌──────────────┼─────────────────────────┐
 │                                    │                                                                │
 │   Training                    │        Serving                                            │    Monitoring
 │   Node Pool                │        Node Pool                                       │
 │ (GPU 집중)                 │    (GPU/CPU 혼합)                                  │
 │                                    │                                                                │
 └──────────────┼─────────────────────────┘
                                        │
      Object Storage / DB / Logging

 

 

---

3️⃣ 쿠버네티스 클러스터 구성 전략

🔹 ① 노드 풀 분리 (가장 중요)

 

Node Pool A: System
- MLXP Core
- Controller
- Pipeline Manager

Node Pool B: Training (GPU)
- 대규모 학습
- Spot GPU 가능

Node Pool C: Serving
- 실시간 추론
- 안정성 우선

Node Pool D: Monitoring
- Prometheus
- Grafana

 

📌 왜 분리할까?

• 학습 Pod가 서빙 Pod에 영향 주는 것 방지
• GPU 비용 통제
• 장애 격리

---

4️⃣ MLXP 학습(Training) 아키텍처

📌 학습 흐름

 

[Dataset]
   ↓
[MLXP Pipeline 실행]
   ↓
[K8s Job 생성]
   ↓
[GPU Node 할당]
   ↓
[분산 학습]
   ↓
[Model Artifact 저장]

 

 

📌 Kubernetes 리소스 예시

• Job / MPIJob
• nvidia.com/gpu 리소스 요청
• Node Selector / Taints 활용

 

resources: limits: nvidia.com/gpu: 4

📌 특징

• 필요할 때만 GPU 사용
• 학습 종료 시 자동 Pod 제거
• GPU Idle 방지

---

5️⃣ MLXP 서빙(Serving) 아키텍처

📌 서빙 구조

 

[Client / Service] ↓ [Ingress / ALB] ↓ [MLXP Serving Pod] ↓ [Model Inference]

📌 서빙 방식

방식설명

REST API	일반 서비스
gRPC	저지연 추론
Batch	비동기 처리

📌 K8s 서빙 구성

• Deployment + HPA
• Canary 배포
• 모델 버전별 Pod 분리

 

model-v1 → 80% model-v2 → 20%

---

6️⃣ MLXP 파이프라인 자동화 구조

📌 CI/CD + MLOps 통합

 

[Code Push]
   ↓
[Pipeline Trigger]
   ↓
[Train → Validate → Register]
   ↓
[Auto Deploy]

 

 

 

📌 자동화 요소

• 성능 기준 충족 시 자동 배포
• 실패 시 자동 중단
• 승인 기반 배포 가능

---

7️⃣ 모니터링 & 운영 아키텍처

📌 관측 대상

영역지표

인프라	GPU 사용률
모델	정확도, Drift
서비스	Latency, Error

📌 구성 요소

 

Prometheus → Grafana
Logs → Object Storage
Alert → Slack / SMS

 

 

📌 운영 시나리오

• 정확도 하락 감지
• Drift 발생
• 자동 재학습 파이프라인 실행

---

8️⃣ GPUaaS 관점에서 본 설계 포인트

✔ GPU 비용 최적화 전략

• Training 노드 Spot GPU
• Serving 노드 On-demand GPU
• 학습 시간 외 자동 Scale-in

✔ GPU 사용 정책 예시

구분정책

학습	업무 시간 외 허용
서빙	24/7 고정
실험	GPU quota 제한

---

9️⃣ MLXP + Kubernetes 아키텍처 장점

항목효과

확장성	GPU 수평 확장
안정성	장애 격리
비용	GPU 효율 극대화
운영	자동화

---

🔚 마무리 요약

MLXP + Kubernetes는 AI 운영의 완성형 구조

• MLXP = MLOps Control Plane
• Kubernetes = 실행 인프라
• GPUaaS = 비용 최적화 핵심

이 조합은
✔ 사내 AI 플랫폼
✔ 기업용 LLM
✔ 대규모 추천/예측 서비스
에 가장 적합한 구조입니다.