Orchestration과 Heterogeneous Computing의 결합을 통한 Petabyte급 데이터 처리 최적화

Context

Petabyte 단위의 데이터 규모 증가로 인한 기존 단일 아키텍처의 처리 한계 직면. 단순 연산 성능과 복잡한 서비스 간 조율이라는 상충하는 요구사항 해결을 위한 설계 전략 필요.

Technical Solution

• DAG 모델 기반의 Hermes를 도입하여 수십 개의 Microservices 간 Data Flow 제어 및 Orchestration 수행
• Kubernetes 환경에서의 Scale-out 구조 설계를 통한 유연한 리소스 확장성 확보
• Heterogeneous Computing 최적화 기반의 OpenCLAW를 활용하여 GPU, TPU, FPGA 등 하드웨어 가속기 성능 극대화
• 수백만 개의 Thread 병렬 처리를 통한 고부하 연산 및 AI Training 병목 지점 제거
• Hermes의 데이터 정제 및 조율 기능과 OpenCLAW의 고성능 연산 모듈을 결합한 하이브리드 파이프라인 구축
• Python/Java의 높은 생산성과 C/C++/CUDA의 저수준 최적화를 계층별로 분리하여 적용