커리어리 친구들, 아래의 "데이터 과학자를 위한 ML툴"의 블로그에서 “데이터 과학자들은 쿠버네티스에 관심이 없습니다” 라는 말에 전적으로 동의합니다. 그러나 데이터 과학자들이 데이터 과학만 하는 것이 아니라 MLOps 중요성이 서서히 부각되고 있습니다. 따라서 쿠버네티스는 머신러닝을 효율적으로 수행하기 위한 좋은 도구이며, 뛰어난 기능 덕분에 쿠버네티스를 활용하여 머신러닝 모델을 실행하려는 시도는 많이 있어 왔습니다. 예를 들어, Kubeflow 가 있습니다. 그러나 데이터 과학자 입장에서는 사용하기가 쉽지 않은 데, 그 이유는 쿠버네티스의 복잡한 개념을 전부 이해 해야지만 제대로 사용할 수 있기 때문입니다. 그래서 데이터 과학자가 ML에만 집중할 수 있게 사용하기 편리한 도구가 바로 JupyterFlow 입니다. 더 자세한 글은 아래의 내용을 읽고 따라해 보시면 쉽게 사용할 수 있습니다. 저도 100% 공감하는 내용이며 어떻게 하면 데이터 과학자가 쿠버네티스의 세부 설정을 전부 알지 못하더라도 쿠버네티스의 강력한 기능을 편리하게 사용할 수 있을까 지속적으로 고민을 하였고 오늘 (정답이 아닐 수는 있지만) 제가 생각하는 해결책을 공유드리고자 합니다.