Helm

이 글에서 다루는 것 Airflow를 Helm으로 배포하면서 GitSync DAG 동기화, 외부 PostgreSQL, AWS Secret 마운트를 연동합니다. 선수지식 MLOps 플랫폼 구축 3단계: MLflow Helm 구성 — Helm 기반 배포와 Secret 주입 패턴 이 단계에서 해결하려는 문제 DAG 코드를 수동으로 업로드하면 버전 관리와 협업이 불가능합니다. Git 기반 DAG 관리(GitSync)를 도입하고, SSH Key/AWS 인증을 Secret으로 주입하며, 외부 PostgreSQL을 메타데이터 저장소로 연동하는 GitOps 패턴을 구성합니다. 📐 아키텍처 구성도 🐳 커스텀 Airflow 이미지 구성 GitSync DAG에서 MLflow 연동 또는 AWS SDK 사용을 위한 Python 패키지 설치가 필요합니다. ...

이 글에서 다루는 것 MLflow를 PostgreSQL + S3 백엔드로 구성하여 Kubernetes에 Helm 배포하고, 커스텀 이미지와 Ingress를 연동합니다. 선수지식 MLOps 플랫폼 구축 2단계: S3 & PostgreSQL Secret 관리 — Secret/ConfigMap 주입 전략 이 단계에서 해결하려는 문제 한 프로젝트에 여러 버전의 모델이 등장하면, 각 실험의 파라미터/메트릭/아티팩트를 체계적으로 추적할 서버가 필요합니다. 로컬 MLflow UI(SQLite + file 저장)로는 팀 공유와 아티팩트 영속성이 부족합니다. 이 단계에서는 MLflow를 PostgreSQL(메타데이터) + S3(아티팩트) 백엔드로 구성하고 Helm으로 Kubernetes에 배포합니다. ...