챕터별 상세
ML 개발 생명주기의 도전 과제와 Ray 도입 배경
Capital One은 데이터 분석부터 모델 서빙까지 각 단계마다 서로 다른 기술 스택(Spark, Dask, PyTorch 등)을 관리해야 하는 복잡성에 직면했다. 이로 인해 단계 간 데이터 전송 오버헤드가 발생하고 데이터 사이언티스트가 인프라 관리에 과도한 시간을 소모하는 문제가 있었다. Ray를 도입하여 모든 분산 워크로드를 단일 프레임워크로 통합하고 코드베이스를 단일화했다. 이를 통해 인프라 의존성을 추상화하고 개발 효율성을 높였다.
MDLC(Model Development Life Cycle)는 데이터 전처리, 학습, 튜닝, 서빙에 이르는 ML 모델의 전체 생명주기를 의미한다.
Kubernetes 기반의 분산 Ray 인프라 구축 (KubeRay)
Kubernetes 환경에서 Ray를 운영하기 위해 KubeRay Operator를 도입했다. KubeRay는 Ray Cluster를 Kubernetes Pod로 관리하며 동적 리소스 할당과 자동 확장을 지원한다. GPU 가속을 위해 L4 GPU 인스턴스를 활용했으며 이는 CPU 대비 3배 이상의 성능을 제공하면서도 비용 효율적이었다. 인프라 엔지니어는 KubeRay를 통해 세밀한 컴퓨팅 리소스 관리가 가능해졌다.
KubeRay는 Kubernetes에서 Ray 클러스터를 배포하고 관리하기 위한 오픈소스 오퍼레이터이다.
Ray Tune을 활용한 하이퍼파라미터 최적화 실전 사례
임베딩 연구 파이프라인에서 XGBoost 모델의 성능을 극대화하기 위해 Ray Tune을 적용했다. 기존 단일 노드 환경에서는 메모리 제약으로 인해 데이터 다운샘플링과 차원 축소가 불가피했다. KubeRay로 전환한 후 멀티 노드 및 멀티 GPU 환경에서 K-Fold 교차 검증을 병렬로 수행했다. 이를 통해 전체 데이터셋을 활용하면서도 하이퍼파라미터 탐색 범위를 대폭 확장했다.
Ray Tune은 대규모 분산 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리로 다양한 최적화 알고리즘을 지원한다.
분산 환경에서의 데이터 로딩 병목 현상과 해결책
멀티 노드 환경으로 확장하면서 데이터 직렬화 오류와 네트워크 I/O 병목 현상이 발생했다. Ray Data를 이용한 자동 샤딩(Automatic Sharding) 방식은 노드 간 과도한 데이터 전송을 유발하여 GPU 유휴 시간을 증가시켰다. 이를 해결하기 위해 각 Ray Actor가 스토리지에서 직접 데이터를 읽는 수동 샤딩(Manual Sharding) 기법을 도입했다. 수동 샤딩은 네트워크 트래픽을 최소화하고 GPU 활용률을 극대화했다.
샤딩(Sharding)은 대규모 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장하거나 처리하는 기술이다.
벤치마크 결과 및 실무 적용 인사이트
수동 샤딩 전략을 적용한 결과 기존 단일 노드 대비 처리량이 3배 향상되었다. 대규모 데이터셋(20GB 이상)에서도 차원 축소 없이 15분 이내에 튜닝 작업을 완료했다. GPU 성능 지표로 'Graphics Engine Active'를 활용하여 실제 연산 부하를 정확히 모니터링했다. 분산 ML 워크로드에서 데이터 로딩 전략이 전체 성능의 결정적 요소임을 확인했다.
Graphics Engine Active는 GPU가 실제로 그래픽 또는 연산 작업을 수행 중인 시간의 비율을 나타내는 지표이다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 13.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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