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XGEN K3s 인프라 완전 해부 (1) — 전체 구조와 컨테이너 빌드 전략
수정일:XGEN 2.0 AI 에이전트 플랫폼의 K3s 기반 인프라를 처음부터 끝까지 해부한다. 1편에서는 전체 아키텍처 구조, Python/Rust/Node.js 4종 Dockerfile 멀티스테이지 빌드 전략, Docker Compose 인프라 스택, K8s-Docker 경계 연결 패턴을 다룬다.
xgen-model 멀티노드 GPU 서빙 구조: DaemonSet, Headless Service, 서버 타겟 라우팅
xgen-model을 단일 GPU Pod에서 GPU 노드 전체로 확장하기 위해 DaemonSet, Headless Service, cluster-aware API, 서버 타겟 라우팅, gpu_ids 기반 슬롯 분리를 적용한 과정을 정리한다.
XGEN Workbench 분산 실행 인프라: KVM 컴퓨트 풀, GPU 워커, PriorityClass, NetworkPolicy까지
XGEN의 LLMOps/MLOps 워크벤치를 단일 Pod 실행에서 KVM 컴퓨트 풀과 GPU 워커 기반 분산 실행 구조로 확장한 과정을 정리한다. Workbench 컨트롤러, SandboxExec, Prompt Studio, 학습 Job, headless worker, GPU 메트릭, PriorityClass, NetworkPolicy, anti-affinity 설계까지 다룬다.
Jenkins 자격증명 하드코딩 제거: K8s Secret + JCasC 변수 참조 전환과 부수 인프라 fix
Jenkins JCasC 설정에 박혀 있던 admin 자격증명을 K8s Secret으로 분리하고 JCasC 변수 참조로 주입하는 보안 전환을 정리한다. 함께 묶어서 처리한 Fuseki Recreate strategy, JCasC TARGET_ENV 파라미터 오버라이드, SSE 스트리밍 라우트 수정도 함께 다룬다.