핵심 요약
Microsoft Developer가 Azure에서 Anyscale의 관리형 Ray 서비스를 통해 Python 기반 분산 AI/ML 워크로드를 간편하게 운영하는 사례를 소개합니다.
주요 특징
- Ray의 Pythonic APIs로 기존 코드의 큰 변경 없이 분산 실행 가능
- Anyscale Runtime으로 AKS 기반의 클러스터를 빠르게 구성하고 자원 동적 할당
- GPU packing, Azure spot VM 등 비용 효율적 대규모 실험 가능
- 자동 장애 복구, 무중단 업그레이드, 관측성 통합으로 프로덕션 안정성 확보
- 클러스터는 Azure 구독 내에서 보안, 정책, 청구를 통합 관리
적용 고려사항
- 현재 비공개 프리뷰 단계로 접근이 제한되며, Azure 구독 및 AKS 구성이 필요
- Anyscale Runtime 도입 시 API 호환성과 운영 모델에 대한 평가 필요
