ClearML Enterprise v3.28 출시: 사용량 측정, 정책 강화 및 스마트 관리 제어 기능 도입

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핵심 요약

ClearML Enterprise v3.28은 대규모 멀티 팀 환경에서 관리자가 사용량을 모니터링하고 정책을 효율적으로 집행할 수 있도록 설계된 다양한 기능을 도입했다. 핵심은 새로운 이벤트 미터링 서비스로, 컴퓨팅 자원 소비 데이터를 집계하고 비용을 할당하여 상세한 분석을 제공한다. 또한 리소스 정책 관리의 유연성을 높이고, 앱 게이트웨이 토큰 관리를 중앙화하여 보안성을 강화했다. 데이터셋 관리 UI 개선과 작업 클로닝 옵션 추가를 통해 데이터 과학자들의 실험 생산성도 함께 높였다.

배경

ClearML Enterprise 사용 경험, MLOps 기본 개념, 클라우드/온프레미스 컴퓨팅 자원 관리 지식

대상 독자

MLOps 엔지니어, AI 인프라 관리자, 데이터 과학 팀 리드

의미 / 영향

AI 인프라 운영의 가시성과 통제력을 높여 기업이 대규모 AI 워크로드를 더 경제적이고 안전하게 관리할 수 있게 한다. 특히 비용 추적 기능은 엔터프라이즈 환경에서 AI 도입의 ROI를 증명하는 데 중요한 도구가 될 것이다.

섹션별 상세

새로운 이벤트 미터링 서비스는 관리자가 커스텀 추적 이벤트를 정의하고 비용을 할당하여 컴퓨팅 자원 소비 현황을 정밀하게 파악할 수 있게 한다. 이를 통해 부서별 비용 정산이나 예산 수립이 용이해지며, 리소스 정책 변경이 실제 소비에 미치는 영향을 데이터 기반으로 평가할 수 있다.

ClearML 관리자 분석 페이지의 이벤트 미터링 대시보드 스크린샷 — Screenshot컴퓨팅, 스토리지, 사용자 수 등 주요 지표의 사용량 추이와 예상 비용을 시각화하여 보여준다. 관리자가 리소스 정책 변경에 따른 소비 변화를 데이터로 검증하고 예산을 관리하는 실제 인터페이스를 확인할 수 있다.

리소스 정책 관리 기능이 강화되어 관리자는 정책 페이지에서 활성 작업을 직접 확인하고 실시간 활동과 정책 정의를 대조할 수 있다. 또한 기존 정책을 삭제하고 다시 만들 필요 없이 다른 사용자 그룹으로 재할당할 수 있어 운영 오버헤드가 크게 줄어들었다.

중앙 집중식 앱 게이트웨이 토큰 관리 페이지가 추가되어 원격 세션 및 애플리케이션 액세스에 사용되는 토큰을 한곳에서 검토하고 취소할 수 있다. 이는 분산된 액세스 포인트에 대한 거버넌스를 개선하고 보안 관리의 편의성을 높이는 데 기여한다.

하이퍼 데이터셋 및 데이터 UI가 개선되어 데이터셋 생성 시 프로젝트를 지정하거나 생성 후 프로젝트 간 이동이 가능해졌다. 데이터셋 버전의 기본 명명 규칙을 커스터마이징하고, 작업 복제 시 데이터 뷰나 Python 요구사항을 초기화하는 옵션을 제공하여 실험의 일관성을 유지하기 쉬워졌다.

UI 전반에 걸쳐 생산성 향상을 위한 개선이 이루어졌다. 작업 비교 뷰에 색상 표시기가 추가되고, 큐 데이터 로딩 속도가 향상되었으며, 작업 실행 탭의 저장소 URL이 클릭 가능한 하이퍼링크로 변경되어 접근성이 개선되었다.

실무 Takeaway

이벤트 미터링 서비스를 활용하여 AI 프로젝트별 실제 컴퓨팅 비용을 산출하고 예산 계획의 정확도를 높일 수 있다.
강화된 리소스 정책 재할당 기능을 통해 팀 구조 변경 시 인프라 설정 변경 시간을 단축하고 운영 연속성을 확보할 수 있다.
중앙화된 토큰 관리 인터페이스를 정기적으로 점검하여 외부 애플리케이션의 액세스 권한을 안전하게 통제하고 보안 사고를 예방해야 한다.