AI 프로젝트의 성공은 더 이상 좋은 모델을 만드는 데서 끝나지 않습니다. GPU를 어떻게 공유하고, 데이터와 모델을 어떻게 이동시키며, 추론 서비스를 어떻게 안정적으로 배포하고 관측할 것인지가 실제 운영의 핵심 과제가 되었습니다.
이 전자책은 Kubernetes를 AI 학습·배치 처리·추론·파이프라인·모델 운영을 연결하는 공통 운영 플랫폼으로 바라봅니다. 다만 Kubernetes가 모든 문제의 정답이라고 전제하지 않고, PoC와 파일럿 단계에서 무엇을 작게 시작하고 무엇을 운영 기준으로 남겨야 하는지에 초점을 맞춥니다.
각 장은 GPU 스케줄링, 데이터·모델 파이프라인, 추론 서비스, 보안과 거버넌스, 비용과 관측 가능성, 운영 전환 로드맵을 실무 관점에서 정리합니다. 마지막 장에서는 짧은 강의와 워크북 과제를 통해 독자가 조직의 현재 상태를 진단하고 PoC 요구사항과 내부 설득 자료를 직접 작성하도록 안내합니다.
