mlops-architecture/config.yaml

61 lines
2.1 KiB
YAML

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# MLOps Architecture - Infrastructure Config
# 클러스터/컴포넌트 구성 정보 (시크릿 제외)
# ============================================
cluster:
name: gpulive
api_server: https://114.110.128.68:6443
k8s_version: v1.34.3
masters: 3
workers: 14 # GPU 노드 포함
storage_classes:
default: component-nas # NFS provisioner
internal: internal-nas
user: user-nas
# ── 컴포넌트 현황 ────────────────────────────
components:
gitea:
location: external # 다른 클러스터에 설치됨
url: https://gitea.inje-private.com
version: 1.22.1
installed: true # 외부에서 운영 중
gitea_runner:
location: this_cluster # Gitea는 외부지만 Runner는 이 클러스터에 설치
namespace: soo # 워크로드와 같은 네임스페이스
version: "" # 파이프라인 개발 시 설치 예정
deploy_type: kubernetes
installed: false
note: "GPU/NAS 접근을 위해 이 클러스터에 설치 예정"
argocd:
namespace: argocd
version: v2.12.3
ingress: argocd.gpulive.cloud
installed: true
dvc:
version: "" # TODO: 설치 시 채우기
remote_type: nas
nas_server: 192.168.0.43
nas_path: /GJ_SHARE_FS2/afed9d8d-f9c8-4053-aa89-23cdc70938e3
mount_point: /mnt/dvc-storage
installed: false
# ── 네임스페이스 매핑 ────────────────────────
namespaces:
infra: gitea # Gitea, Runner
cd: argocd # ArgoCD
workload: soo # ML 워크로드 배포 대상
monitoring: monitoring # Prometheus, Grafana
# ── GitOps 구조 ──────────────────────────────
gitops:
# single: 앱 코드 + manifest 한 repo
# split: 앱 repo / manifest repo 분리
repo_strategy: "" # TODO: 결정 후 채우기
app_repo: ""
manifest_repo: ""