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Workload Definition 분리로 GPU Vendor Lock-in 및 운영 공수 완전 제거
How I used Launch Templates to deploy AI workloads elastically across GPU providers and finally avoided vendor lock-in
AI 요약
Context
다양한 GPU SKU(H100, H200, RTX 5090)를 사용하는 추론 스택에서 인프라 프로비저닝 레이어만 추상화한 구조의 한계 직면. Workload Definition이 특정 Provider에 강하게 결합되어 Provider 변경 시마다 스케줄링 설정 및 모니터링을 수동으로 재구성해야 하는 병목 발생.
Technical Solution
- Workload Definition과 Infrastructure Binding을 완전히 분리한 하드웨어 불가지론적(Hardware-agnostic) 구조 설계
- Provider/Region/SKU 지정 대신 VRAM, Compute Capability 등 필요 Resource Requirements만 선언하는 요구사항 기반 매니페스트 도입
- Yotta Labs의 Launch Templates를 통한 Workload-level Deployment Manifest 구현 및 스케줄러 중심의 자동 배치 로직 적용
- 인프라 레이어에서 신규 Provider 추가 시 기존 Workload Template 수정 없이 즉각적인 라우팅이 가능한 풀(Pool) 구조 구축
- 기존의 커스텀 오케스트레이션 로직을 제거하고 플랫폼 수준의 자동 Failover 메커니즘으로 대체
실천 포인트
- Workload 정의서에 Provider 전용 Node Selector나 API 종속성 포함 여부 점검 - 인프라 변경 시 Workload 설정 파일의 수정 필요성 검토 - 리소스 요구사항(VRAM, CUDA Version 등) 기반의 추상화 레이어 도입 가능성 분석 - 인프라 프로비저닝 도구(Terraform 등)와 워크로드 스케줄링 로직의 책임 분리 여부 확인