워크로드
워크로드(Workload)는 시스템에서 수행되는 작업의 단위로, 하나의 애플리케이션, 서비스, 프로세스, 연산 또는 데이터 처리 작업 등을 의미합니다. 클라우드와 가상화 환경에서는 어떻게 배치하고 실행하느냐가 성능, 비용, 확장성에 큰 영향을 주며, AI, 데이터 분석, 웹 서비스, 백엔드 API 등 다양한 형태로 운영됩니다.
주요 특징
- 다양한 유형: 배치 처리, 실시간 분석, 사용자 인터페이스 등 목적에 따라 다양함.
- 리소스 집약적: CPU, GPU, 메모리, 네트워크 등 자원을 소모.
- 이식 가능성: 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 유연하게 배포 가능.
- 확장성 고려 필요: 수요에 따라 동적으로 확장·축소되도록 설계 가능.
- 운영 자동화 대상: 모니터링, 오토스케일링 등 자동화 관리에 적합.
장점
- 유연한 배포: 다양한 인프라 환경에서 요구에 맞춰 실행 가능.
- 효율적 자원 활용: 필요한 만큼 자원을 할당해 최적화 가능.
- 비용 제어: 리소스 사용량 기반 과금 구조에 적합.
- 운영 자동화: 자동 배포, 모니터링, 확장 등으로 운영 부담 감소.
관련 용어
- 컨테이너: 경량화된 워크로드 실행 단위.
- 가상 머신(VM): 하이퍼바이저 기반의 실행 환경.
- 스케줄러:실행할 노드를 결정하는 관리 시스템.
- 오토스케일링: 부하에 따라 인스턴스를 자동 조정하는 기능.
- 멀티테넌시: 여러 워크로드를 하나의 인프라에서 격리 실행하는 구조.
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- Kubernetes: 컨테이너 기반 워크로드의 배포 및 확장 자동화.
- VMware vSphere: VM 기반 워크로드 운영 및 관리 플랫폼.
- Amazon ECS/EKS: AWS에서 컨테이너 워크로드를 실행하는 서비스.
- Microsoft Azure VM Scale Sets: 자동 확장 가능한 VM 워크로드 실행 환경.
- Red Hat OpenShift: 하이브리드 클라우드에서의 엔터프라이즈 워크로드 관리 플랫폼..
- 사용 사례
- 웹 서비스 운영: 트래픽 변화에 따라 확장 가능한 워크로드 구성.
- AI 모델 서빙: 추론 요청을 처리하는 GPU 기반 워크로드 실행.
- 데이터 파이프라인: 배치 분석 및 실시간 스트리밍 처리.
- CI/CD 자동화: 빌드, 테스트, 배포 파이프라인을 워크로드로 구성.
- 멀티 클러스터 운영: 다양한 리전에 걸친 워크로드 배포 및 관리.
