기상청(KMA)은 종합기상정보시스템(COMIS-5) 구축을 위해 순수 오픈소스 기반 클라우드 인프라를 선택했습니다. 벤더 종속성을 탈피하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 Community OpenStack, Kubernetes, Ceph로 전면 전환하여 Active-Active 가상데이터센터를 구성했습니다. 300대 이상의 컴퓨팅 노드와 6.7PB의 Ceph 스토리지로 안정적인 대규모 기상 데이터 서비스를 제공합니다.
BareMetal 인프라 기반 대규모 Kubernetes 클러스터 구성
기상청의 핵심 업무를 위해 BareMetal 서버 위에 직접 Kubernetes를 구축하여 최적의 성능을 확보했습니다. 대국민 서비스를 위한 쿠버네티스는 PaaS 제공을 겸하도록 설계하여, 필요시 초기 10개 pod에서 70개까지 확장 가능한 유연한 아키텍처를 구현했습니다. 쿠버네티스 모니터링 별도 구성 및 SDS의 block device ceph와 shared filesystem cephfs를 함께 활용하여 다양한 워크로드를 효율적으로 처리합니다.
AI/ML 워크로드를 위한 GPU Farm 플랫폼 구축
기상청의 AI/ML 개발 및 테스트를 위해 Kubernetes 기반 GPU Farm과 Big Data Platform을 구축했습니다. GPU A100 가상화를 위해 BareMetal 서버에 Kubernetes worker를 구성하고, 빅데이터 처리와 최적 성능을 위해 BareMetal 서버에 직접 Kubernetes를 배포했습니다. 장애시 OpenStack에서 배포/구성이 가능하며, SDN과 NFV 기능인 LoadBalancer를 활용하여 안정적인 서비스를 제공합니다.
오픈소스 기반 클라우드로 기상청 서비스 혁신
기상청(KMA)은 종합기상정보시스템(COMIS-5) 구축을 위해 순수 오픈소스 기반 클라우드 인프라를 선택했습니다. 벤더 종속성을 탈피하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 Community OpenStack, Kubernetes, Ceph로 전면 전환하여 Active-Active 가상데이터센터를 구성했습니다. 300대 이상의 컴퓨팅 노드와 6.7PB의 Ceph 스토리지로 안정적인 대규모 기상 데이터 서비스를 제공합니다.
BareMetal 인프라 기반 대규모 Kubernetes 클러스터 구성
기상청의 핵심 업무를 위해 BareMetal 서버 위에 직접 Kubernetes를 구축하여 최적의 성능을 확보했습니다. 대국민 서비스를 위한 쿠버네티스는 PaaS 제공을 겸하도록 설계하여, 필요시 초기 10개 pod에서 70개까지 확장 가능한 유연한 아키텍처를 구현했습니다. 쿠버네티스 모니터링 별도 구성 및 SDS의 block device ceph와 shared filesystem cephfs를 함께 활용하여 다양한 워크로드를 효율적으로 처리합니다.
AI/ML 워크로드를 위한 GPU Farm 플랫폼 구축
기상청의 AI/ML 개발 및 테스트를 위해 Kubernetes 기반 GPU Farm과 Big Data Platform을 구축했습니다. GPU A100 가상화를 위해 BareMetal 서버에 Kubernetes worker를 구성하고, 빅데이터 처리와 최적 성능을 위해 BareMetal 서버에 직접 Kubernetes를 배포했습니다. 장애시 OpenStack에서 배포/구성이 가능하며, SDN과 NFV 기능인 LoadBalancer를 활용하여 안정적인 서비스를 제공합니다.
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