VM·GPU·vCPU·스토리지 자원 배정
GPU 가속 VM에 필요한 GPU, vCPU, 메모리, 스토리지를 프로젝트 쿼터 안에서 배정해 개별 실험 환경을 바로 준비합니다.
본문으로 건너뛰기 Kubernetes 클러스터 / 노드와 워크로드 관리자 개요 / 사용량과 서비스 상태 네트워크 토폴로지 / 연결 관계
II
클라우드를 제공하는 일은 자원 생성보다 넓습니다
연구실에서는 사용자 초대, 프로젝트 쿼터, 이미지와 네트워크, 데이터 공유, GPU 사용량, 실습 클러스터, 감사 로그가 한꺼번에 얽힙니다. Afterglow는 이 흐름을 연구 조직이 이해할 수 있는 콘솔로 묶습니다.
01
신청
연구원이 필요한 실험 환경을 프로젝트 범위 안에서 요청합니다.
02
배정
관리자는 VM, 스토리지, 네트워크, 클러스터 자원을 정책에 맞게 제공합니다.
03
관측
사용량과 상태를 지표, 로그, 토폴로지로 확인합니다.
04
재사용
라이브러리 레이어와 스냅샷으로 다음 연구자의 환경 준비 시간을 줄입니다.
III
연구 클라우드 제공에 필요한 표면을 한데 모읍니다
사용자는 실험을 시작하고, 운영자는 경계를 유지하고, 교수자는 팀 단위 자원 흐름을 확인할 수 있어야 합니다.
Kubernetes 실습과 실험 환경
K8s 클러스터 노드를 구성한 뒤 수업·연구 프로젝트의 Pod와 워크로드를 배포하고 상태를 콘솔에서 추적합니다.
AI/ML 라이브러리 레이어
반복 설치가 필요한 프레임워크와 데이터 처리 도구를 불변 레이어로 관리해 팀별 환경을 재사용하고 포크합니다.
교수자와 관리자용 운영 제어
프로젝트, 사용자, 역할, 쿼터, 모니터링, 감사 로그를 묶어 연구실 단위 운영 기준을 유지합니다.
IV
연구실마다 다른 사용 흐름을 필터처럼 꺼내 봅니다
아래 항목을 누르면 관련 워크플로우가 강조됩니다. 실제 서비스 화면에서도 이런 식으로 자원, 상태, 작업 흐름이 연결됩니다.
컴퓨팅 자원 신청
연구원이 필요한 이미지, flavor, 네트워크, 키를 선택해 실험 인스턴스를 준비합니다.
공유 데이터 공간
파일 스토리지와 스냅샷으로 팀 데이터와 실험 산출물을 안전하게 이어갑니다.
클러스터 실습
수업이나 프로젝트별 Kubernetes 클러스터를 만들고 노드 구성을 추적합니다.
관측 가능한 운영
지표 기반 화면을 통해 사용량과 병목을 빠르게 확인합니다.
보안과 감사
권한 경계, 키 분리 암호화, 작업 로그로 멀티테넌트 위험을 줄입니다.
V
제공 방식은 네 단계로 정리됩니다
STEP 01
연구 목적에 맞는 프로젝트를 만든다
STEP 02
컴퓨팅과 데이터 자원을 배정한다
STEP 03
실험 환경을 실행하고 관측한다
STEP 04
레이어와 스냅샷으로 다시 쓴다
VI
실제 콘솔은 운영자가 빠르게 읽을 수 있어야 합니다
랜딩은 편집적으로 보이되, 제품 자체는 고밀도 운영 콘솔입니다. 대시보드, 관리자, 클러스터, 네트워크 화면을 안전한 제품 아트워크로 노출합니다.
VII
“실험 환경을 만드는 시간이 줄어들면, 연구자는 다시 질문에 집중할 수 있습니다”
- 연구실
- 교수자
- 연구원
- 실습팀
- 연구 조직
VIII / Console ready
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