728x90 S32 [PYTHON] MLflow 아티팩트 저장소 최적화 : S3와 NFS의 3가지 핵심 차이 및 성능 해결 방법 현대적인 MLOps 아키텍처에서 MLflow는 실험 추적과 모델 관리를 위한 표준으로 자리 잡았습니다. 하지만 데이터 과학팀이 직면하는 가장 큰 병목 현상 중 하나는 대규모 모델 가중치(Weights)와 데이터셋을 저장하고 불러오는 '아티팩트(Artifact)' 관리입니다. 본 가이드는 2026년 최신 인프라 환경을 기준으로 S3(Object Storage)와 NFS(File Storage)의 성능 차이를 심층 분석하고, 엔지니어가 현업에서 즉시 적용할 수 있는 7가지 최적화 예제를 제공합니다.1. MLflow 아티팩트 저장소의 두 축: S3 vs NFS 비교실험의 규모와 팀의 인프라 성격에 따라 선택 기준은 달라집니다. 클라우드 네이티브 환경과 온프레미스 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에서의 차이를 아래 .. 2026. 4. 20. [PYTHON] Django 프로젝트를 AWS에 배포하는 완벽 가이드 Django와 AWS는 최고의 조합입니다. 강력한 웹 프레임워크인 Django와 글로벌 인프라스트럭처를 제공하는 AWS를 결합하면,빠르고 확장 가능한 웹 서비스 를 구축할 수 있습니다. 이 글에서는 Python Django 프로젝트를 AWS에 배포하는 방법, 사용자가 흔히 겪는 문제, 그리고 배포 최적화 팁까지 구체적으로 설명합니다.1. 왜 Django + AWS 조합인가? Django: 빠른 개발, 보안 기능 내장, ORM과 관리자 페이지 등 백엔드 작업을 대폭 단축 AWS: 글로벌한 가용성과 안정성, 다양한 관리형 서비스 제공두 기술을 결합하면 스타트업부터 대기업까지 안정적인 서비스를 구현할 수 있습니다.2. 필요한 AWS 서비스 개요서비스역할EC2애플리케이션 서버 (Django 실행)RDSP.. 2025. 7. 22. 이전 1 다음 728x90
