Azure Arc 지원 Kubernetes 클러스터에 서비스 배포
Arc 지원 Kubernetes를 사용하면 Azure를 사용하여 연결된 클러스터에 서비스를 배포할 수 있습니다.
이 단원에서는 배포할 수 있는 서비스 유형과 배포 프로세스에 대한 개요를 제공합니다.
Azure Arc 지원 데이터 서비스 배포
Azure Arc 지원 데이터 서비스는 Kubernetes 플랫폼을 사용하여 하이브리드 데이터 기능 및 관리형 서비스를 제공하는 구독 서비스입니다. Azure Arc 지원 데이터 서비스는 Kubernetes 노드의 MCR(Microsoft Container Registry) 컨테이너 이미지를 기반으로 Pod 세트로 배포됩니다. 모든 서비스는 Kubernetes 플랫폼의 핵심 구성 요소 중 하나인 Kubernetes API를 사용합니다.
데이터 서비스를 배포하기 전에 먼저 Azure Arc 데이터 컨트롤러를 배포하는데, Azure Arc 데이터 컨트롤러는 Kubernetes API 및 CRD(사용자 지정 리소스 정의)를 사용하여 Azure Arc 지원 데이터 서비스를 조정하고 오케스트레이션하는 일련의 Kubernetes Pod입니다. Azure Arc 데이터 컨트롤러를 성공적으로 배포한 후 연결된 클러스터에서 Azure Arc 지원 데이터 서비스의 인스턴스를 만들 수 있습니다.
현재 다음과 같은 Azure Arc 지원 데이터 서비스를 사용할 수 있습니다.
- Azure Arc 지원 SQL Managed Instance
- Azure Arc 지원 PostgreSQL 서버(미리 보기)
Arc 지원 데이터 서비스를 배포하는 프로세스는 다음과 같은 개략적인 단계로 구성됩니다.
Arc 지원 서비스를 배포하려는 구독에서 다음을 수행합니다.
- Azure CLI(및 arcdata Azure CLI 확장) 및 Azure Data Studio(및 해당 Azure Arc 확장)를 포함하여 Arc 지원 데이터 서비스를 배포하고 관리하기 위한 클라이언트 도구를 설치합니다.
- Azure Arc 지원 데이터 서비스가 배포될 구독에 대해 Microsoft.AzureArcData 공급자를 등록합니다.
이런 단계는 구독당 한 번만 수행하면 됩니다.
구독에 배포하려는 각 데이터 서비스 인스턴스.
- Azure Arc 지원 Kubernetes 리소스를 관리할 수 있는 권한이 있는 계정으로 Microsoft Entra 테넌트에 로그인합니다.
- Azure Arc 데이터 컨트롤러를 만듭니다.
- 데이터 서비스의 인스턴스를 만듭니다.
- Azure Data Studio와 연결합니다.
Azure Arc 지원 데이터 서비스를 배포한 후에는 호환되는 도구 또는 클라이언트 드라이버를 사용하여 이러한 서비스를 연결, 쿼리 및 관리할 수 있습니다.
Azure 서비스 배포
Arc 지원 Kubernetes 클러스터에 Azure 서비스를 배포할 수 있습니다. 이런 서비스의 대부분은 클러스터에 확장 인스턴스를 만들어 배포됩니다. 클러스터 확장은 Kubernetes 클러스터를 기반으로 다양한 Azure 기능의 설치 및 수명 주기 관리를 위한 Azure Resource Manager 기반 환경을 제공합니다.
예를 들어 Azure Machine Learning 확장을 배포하여 Arc 지원 Kubernetes 클러스터를 Azure Machine Learning의 Kubernetes 컴퓨팅 대상이 되도록 설정하고 이를 사용하여 모델을 학습하거나 배포할 수 있습니다.
Arc 지원 Kubernetes 클러스터에 Azure Machine Learning을 배포하는 프로세스는 다음과 같은 개략적인 단계로 구성됩니다.
- Azure Arc 지원 Kubernetes 리소스를 관리할 수 있는 권한이 있는 계정으로 Microsoft Entra 테넌트에 로그인합니다.
- 클러스터에서 Azure Machine Learning 확장의 인스턴스를 만듭니다.
- Azure Machine Learning 확장을 배포합니다.
- Kubernetes 클러스터를 Azure Machine Learning 작업 영역에 연결합니다.
그런 다음, Kubernetes 컴퓨팅 대상을 사용하여 학습을 실행하거나 Azure Machine Learning 워크로드를 배포할 수 있습니다.