Netvue, 자동화를 통한 GPU 비용 52% 절감

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 대상자: DevOps 엔지니어, 클라우드 아키텍처 담당자
• 난이도: 중간 (클라우드 자동화, 멀티클라우드 전략 이해 필요)

핵심 요약

• GPU 비용 52% 절감: Spot GPU 인스턴스 도입과 Kubernetes 기반 자동 스케일링으로 월별 GPU 비용 $180 → $80 감소
• 5배 빠른 응답 시간: AWS S3와 GCP 간 데이터 이동 제거로 인한 지연 시간 5× 감소
• 스케일링 유연성 확보: Kubernetes 기반 유연한 자원 스케줄링으로 멀티클라우드 환경 구축

섹션별 세부 요약

1. 문제 상황 및 기존 인프라 한계

• GPU 비용 급증: 사용자 수 증가로 인해 GCP에서의 GPU 비용 급등
• 자동 스케일링 한계: Spot 인스턴스 활용 미비, 인프라 고정(예: GCP 의존)
• 크로스클라우드 지연: AWS S3와 GCP 간 데이터 이동으로 인한 지연 증가 및 성능 저하

2. 클라우드P일럿 AI와의 협업을 통한 최적화 전략

• Kubernetes 도입: 멀티클라우드 호환 가능한 유연한 GPU 스케줄링 구현
• Spot GPU 자동 추천: T4, T4G, A10 등 특정 인스턴스 유형 기반 자동 탐색
• ARM/x86 아키텍처 지원: 다양한 하드웨어 지원으로 공급 부족 완화 및 비용 절감

3. 결과 및 성과

• 비용 절감: 월별 GPU 비용 $180 → $80 (52% 감소)
• 성능 개선: 5× 빠른 응답 시간 (AWS와 GCP 간 데이터 이동 제거)
• 스케일링 안정성: 트래픽 폭증 시 빠른 확장 및 저조 시간에 자원 축소로 비용 효율성 및 서비스 안정성 확보

결론

• 핵심 팁: Kubernetes 기반 멀티클라우드 아키텍처와 Spot GPU 자동 추천 엔진 활용으로 GPU 비용 절감 및 성능 향상
• 추천 사항: 자원 스케줄링 자동화 도구 도입을 통해 고정 비용 감소 및 유연한 인프라 확장 가능
• 실무 적용 예시: AWS S3와 GCP 간 데이터 이동 제거 → 지연 감소 및 서비스 품질 개선