범용 계산과 상위 라이브러리
Ray Core는 Python 응용을 분산하는 기본 계산 기능을 제공한다. 그 위의 라이브러리는 자료 전처리와 분산 학습 및 하이퍼파라미터 탐색과 강화학습 및 모델 제공 같은 작업을 연결한다.
여러 노드의 실행 기반
Ray 클러스터는 공통 Head 노드에 연결한 Worker 노드들로 구성된다. 고정된 크기로 운영하거나 응용이 요청하는 자원에 맞춰 규모를 조정할 수 있다. 노드와 GPU를 활용해 처리 작업을 나눈다.
개발과 운영의 연결
로컬에서 작성한 Python 작업을 큰 클러스터로 확장하는 기능을 제공한다. Kubernetes와 클라우드 환경의 연결 도구를 갖추고 작업 배치와 장애 대응 및 자원 확장 같은 실행 관리 기능을 맡는다.
관련 문서
Dask / Metaflow / Python / Apache Beam / Apache Flink / 기계학습