책 정보
원제 | Practical MLOps |
한글 | MLOps 실전 가이드 |
출판 | 오라일리 & 한빛미디어 |
비고 | 동물 표지 책 |
원서
Ebook.pdf
77706.9KB
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번역자
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검토자분들께 추천하는 검토작업 흐름
1.
우선 한글 문장을 쭉 읽어본다. chapter 의 전체적인 맥락을 파악한다.
2.
다시 돌아와 ‘신경써야 하는 내용’ 을 신경쓰며 다시 읽어본다.
3.
이해가 안 되는 경우 원문을 참고해 가며 읽는다.
4.
피드백은 노션에 작성한다.
한명이 작업하는 것이 아니라서, 워드 파일에 댓글을 달거나 수정을 하시면 추적이 어렵습니다.
검토 시 신경써야 하는 내용
1.
오개념 (️️️)
️️️)•
절대 있어서는 안 되는 내용입니다. 반드시 고쳐야 합니다!
2.
이해되지 않는 문장 (️️)
️️)•
번역 느낌이 난다 싶은 문장들도 지적해 주세요. 역자들은 계속 읽다 보니까 무뎌져서 이정도면 괜찮겠지~ 하는 경우가 많아진답니다.
3.
오해의 소지가 있는 문장이나 모호한 문장 (️)
️)•
필자가 자신만의 방식으로 서술을 한 것들이 있는 것 같아요. 이 부분을 검토하실 때에는 약간 더 편하게 마음을 먹으셔도 괜찮습니다.
•
필자가 책을 서술한 방식을 확인해보면, 자신이 유튜브에서 촬영한 강의 스크립트와 그림들을 그대로 옮겨온 경우도 종종 존재합니다. 그래서 몇몇 그림들이 무의미하게 삽입되어 있는 경우도 있고, 의미를 이해하기 어려운 기호도 존재합니다. 만약 본문에서 추가적으로 설명했으면 좋겠다고 생각하는 내용이 있다면 조언 주세요.
4.
전혀 실행되지 않는 소스코드
•
사용하시는 플랫폼에 따라 책에 작성된 실습이 문제없이 실행될수도 있고 전혀 안될수도 있습니다. 안 되는 경우 어떤 플랫폼에서 어떻게 안되는지를 마킹만 하고 넘어가 주시면 됩니다.
5.
의미는 전달되지만 번역이 부자연스러운 문장
•
페이지 번호, 원문, 수정 제안문장을 작성해 주세요.
검토해 주신 분들께
1.
검토를 해 주신 모든 분들께 책을 제공합니다.
한빛미디어는 검토자 분들에 대한 사례는 책으로 하고 있다고 합니다.
2.
‘역자의 말’과 같이 역자의 재량으로 글을 작성할 수 있는 부분이 확보되어 있다면, 해당 영역에 유의미한 검토를 해 주신 분들의 이름을 ~~님 감사합니다! 라고 적어드릴 수 있도록 노력해 보겠습니다.
3.
추천평을 수록할 수 있는 권한을 드립니다.
기타 드리고 싶은 말
•
도와 주셔서 정말 감사드립니다. 책을 검토해 주신 분들께도 긍정적인 에셋이 되었으면 좋겠습니다!
•
피드백 주신 내용들은 모두 깊게 고민해볼 생각이지만, 다른 chapter 과의 의존 관계, 시간 문제, 잘못된 피드백 제안 등의 이유로 책에 반영되지 않을 수 있습니다. 검토주신 내용에 대한 추가검토는 저희가 당연히 해야 하는 일이니까 여러분은 잘못된 피드백을 넣으면 어쩌지 하는 걱정 말고 편하게 피드백을 주시면 감사하겠습니다.
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조판 1차
조판 2차
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역자: 반영완료
제안
원고
페이지
요약
문제점
피드백
이장후
12
오개념
오해소지와 모호성
Ben Seo
13
부자연스러운 번역
Ben Seo
26
‘공공 클라우드보다 쿠버네티스를 사용하는 조직에 적합하다.’ → 이 부분 약간 애매한게 Public 클라우드에서도 k8s 세팅 할 수 있고 (EKS 등) 온프렘에서도 k8s 세팅 할 수 있는데 ‘공공 클라우드 보다’ 이 문장 안 들어가는게 더 맞지 않는가 싶음
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오해소지와 모호성
오개념
Ben Seo
29
‘MLOps는 클라우드 네이티브 플랫폼 모델을 만든 후 다양한 대상에 배포한다.’ → ‘MLOps를’ ‘배포 할 수 있다.’로 수정 하는 게 조금 더 맞지 않는가 싶음 클라우드 네이티브 아니더라도 배포 할 수 있으니까
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오해소지와 모호성
오개념
Ben Seo
122
오개념
Ben Seo
132
댓글에 고유명사 부분이 Abalone 이 부분 말하는거면 이거는 AWS 공식 Github에서 템플릿 처럼 제공 하는 Abalone 데이터 기반으로 MLOps 튜토리얼 실습 할 수 있게 해 둔게 있어! (SageMaker - Abalone은 Python - hello_world.py 같은 느낌)
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부자연스러운 번역
Ben Seo
140
‘구글은 AWS와 마이크로소프트 애저보다 시장 점유율이 낮아서’ → 이 부분 약간 애매한게 마켓쉐어 2023이 많이 바뀐건지 한국 시장이 다른건지는 모르겠지만 체감상 AWS > GCP >>> Azure (이것도 참고 해 보면 좋을듯 https://zdnet.co.kr/view/?no=20220405175932)
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오해소지와 모호성
Ben Seo
152
오해소지와 모호성
Ben Seo
153
‘쿠버네티스는 구글 플랫폼의 핵심이며’ → 이 부분 약간 애매 한 것 같음 구글에서 만든 건 맞는데 ‘쿠버네티스는 MLOps의 핵심이며’ 이게 더 맞는 것 같고 덧붙이면 ‘구글에서 개발한’ 이정도 추가하는게 좋을거같애
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이해되지 않는 문장
오해소지와 모호성
Ben Seo
154
그림 9-10 → 이거 그림 약간 이상 한 거 같음 제너럴하게는 쿠버네티스 클러스터 하위에 ‘Flask node’라고 표현 된 부분을 ‘Worker node’라고 표현 하고 그 안에 Flaks 컨테이너 관련 된 파드들이 떠 있는 그림으로 많이 표현해 (Flask 컨테이너가 포함된 노드라고 Flask node라는 말은 진짜 안 쓰는거같음 난생 처음 들음)
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오해소지와 모호성
Ben Seo
156
4 → 5로 가는 부분에 엄청난 많은 부분들이 생략 돼 있어서 조심스러움 (kubectl get nodes 하려면 쿠버네티스 클러스터 세팅 되어 있어야 하고 → kubectl도 깔아 놔야 하고… 밥 아저씨 그림 같은 느낌) 그리고 kubectl get nodes 했을 때 저 결과 나오는게 아니고 master node / worker node 등 상태 정보가 나와유 이거 원작자분이 출력 결과 혹은 명령어 둘 중에 하나 잘못 작성하신거같애 (깃헙 찾아 보니까 curl http://127.0.0.1:8080/change/1/34 의 결과인데 kubectl get nodes라고 명령어를 잘못 표기 하신듯)
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오개념
오해소지와 모호성
Ben Seo
159
구글 빅쿼리를 데이터베이스라고 표현하는 부분들이 있는데 빅쿼리가 데이터베이스를 포함하는건 맞는데 좀 더 포괄적인 개념이라서 뭔가 이런 느낌이야 (대한민국의 김씨는 다 개발자이다. → 약간 이런 느낌.. 김씨 중에 개발자가 있긴 하겠지만 모든 김씨가 개발자는 아니니까)
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오해소지와 모호성
Ben Seo
192
오해소지와 모호성
유효나
81
이해되지 않는 문장
유효나
87
위에는 ‘린터를 이용하면’인데 밑에는 ‘린팅을 사용하면’이어서, 밑에 문장이 살짝 어색할수도 있을거같아. 아니면 용어 통일도 나쁘지않아보임. (내가 용어 일관성을 좀 보는 편인거라 넘어가도 됨)
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부자연스러운 번역
유효나
112
옆에 댓글보니까 git init관련 삭제할 예정이야? ‘새로운 디렉토리를 생성하고 git init을
한 다음’ 으로 남겨두면 안될까 문맥상 새 폴더 파고, 새 git 레포를 파려고 git init을 하겠다인거같은데 뒤에 부연설명이 없어도 충분히 통념적으로 납득될거같아
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오해소지와 모호성
부자연스러운 번역
유효나
112
소스코드
유효나
175
PasgeView 오타발견. 그리고 페이지뷰가 페이지 조회수로 번역되는건 조심스럽습니다. 번역자분도 고민 많이 하셨을거같아요. 밑에 내용들 보면 이미 원문에서 ‘조회수’개념으로 사용되고 있는거 같긴 한데, 실제로 데이터를 생각하면 pageview는 조회 로그를 말하고 있는걸테니까요.
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오해소지와 모호성
오개념
유효나
179
부자연스러운 번역
예
무녜
112
어떤 페이지를 기준으로 잡아야하는지 잘 모르겠네요 일단은 워드파일 기준으로 적을게요. 강인한 배포 전략 → 견고한 배포 전략 이 어떨까요 강인이나 견고나 같은 말이지만 강인이라고 하니까 한번에 와닿지 않네요. 또 견고한 배포로 사람들이 더 사용하는 듯 합니다 (구글검색 참고한 예시: 견고한
CI/CD, 견고한 설계, KServe: 견고하고 확장 가능한 클라우드 네이티브 모델 서버)
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부자연스러운 번역
예
무녜
112
부자연스러운 번역
예
무녜
189
또한 머신러닝은 과거 데이터를 학습하여 구축하기 위해서는 예측에 필요한 데이터 파이프라인이 알맞게 구축되어야 합니다. 더불어 이와 관련된 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 등을 포함한 여러 작업이 이루어져야 합니다. → (제안) 머신러닝 모델은 과거 데이터로 학습되어야 하기 때문에 예측 데이터 파이프라인을 구축해야하고, 이를 위해 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 등을 포함한 여러 작업이 이루어져야 합니다. // 뭔가 번역이 매끄럽지 않아서 원문보고 번역해보았습니다 한번 검토해주세요
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부자연스러운 번역
이장후
0
오히려 머신러닝 모델을 다루고 서비스 사용자들과 소통하는 것을 감안하면 더 복잡할지도 모르며, 정확히 해결함에 어려움을 겪을 수도 있다. → 무엇을 ‘정확히 해결함’ 인지 잘 모르겠어서 무슨 말인지 잘 모르겠습니다.
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이해되지 않는 문장
반영완료
이장후
0
애저의 또다른 장점 중 하나는 바로 유연성으로. 파이썬 SDK가 모델들을 등록하는 유일한 방법은 아니다. 애저 명령줄 인터페이스를 사용한 등록 방법은 아래와 같다. → (제안) 애저의 또다른 장점은 유연성이다. 모델 레지스트리에 모델을 등록하기 위해 파이썬 SDK를 고집할 필요 없이 CLI를 이용하는 방법도 있다.
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부자연스러운 번역
반영완료
이장후
0
“내 노트북에서는 잘 작동 됐는데…” 라는 말을 들어보거나 직접 말하고 싶었던 적이 있을 것이다. → (제안) 라는 말을 들어본 적이 있을 것이다. / 이정도만 해도 의미가 충분히 통한다고 생각합니다. 들어보거나~ 가 온다면 뒤에도 ~보거나 가 오는 것을 무의식중에 기대하게 되는 것 같습니다.
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부자연스러운 번역
반영완료
이장후
0
애저는 모델이 구현되는 환경에 따라서, 다양한 인증 방법을 제공한다. → 번역문이 잘 이해가 되지 않았습니다. ‘모델이 구현되는 환경’ 을 어떤 의미로 사용하신 것일까요? 모델을 구현(implementation)하는 개발환경을 의미한 것이라면, 이에 대한 내용 언급을 1~7장에서 하지 않았습니다. 원문에도 모델 구현 환경에 대한 언급을 하지 않았는데, 혹시 배포 환경을 말씀하시는 것일까요?
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오해소지와 모호성
반영완료
이장후
0
애저에서 서비스 주체를 만드는 것은 몇 가지 단계로 구성되어 있다. 계정 및 리소스 접근에 필요한 제약에 따라 옵션이 다양하므로, 다음 사항을 특정 시나리오에 맞게 적용해야 한다. 먼저 CLI로 로그인 한 후 다음 명령을 실행한다. → 이 부분 2~4장에서 제가 동작하는 코드 찾아서 고쳐 두었습니다. 아마 검토하면서 확인하실 수 있을 것이라고 생각합니다. 책이 8장을 언급하며 인증 관련 내용을 떠넘기고 있기 때문에 이부분이 동작 안되면 아예 앞부분 실습코드를 돌릴 수 없습니다. 앞부분의 역주와도 충돌하는 내용이므로 수정이 불가피할 것 같습니다.
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소스코드
8장의 서비스 주체 코드 작동되지않나요?!
이장후
0
실환경 → (제안) 프로덕션 환경, ML → (제안) 머신러닝, 자동화된 ML → (제안) AutoML / 5장에 가시면 AutoML이라는 단어가 정말 많이 등장합니다. 그때마다 ‘자동화된 ML’ 이라고 설명하기 어렵고, 무엇보다 5장을 읽은 독자들이 AutoML에 대한 맥락을 충분히 이해하고 있으리라 생각합니다.
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부자연스러운 번역
[프로덕션 환경] 반영 완료
ML이라고 단독으로 쓰인 단어 없는것 같습니다. [자동화된 ML]은 애저의 메뉴명이어서 그대로 쓴 것인데 바꿀까요?
”자동화된 ML”은 메뉴명이여서 따옴표로 표기하였고 그 외 개념적인 부분은 모두 AutoML로 표기하였습니다
이장후
0
애저 사용자 계정과 다운로드한 작업 영역과 관련된 config.json 파일이 필요하다. → 작업 영역을 ‘다운로드한다’ 라는 표현과, 이와 ‘관련되었다’ 는 표현이 애저를 많이 사용해보지 못한 사람 입장에서 이해되지 않습니다. 저는 번역본만 읽으면서 최대한 이해하려고 노력해보고 있습니다! ‘workspace’ 가 작업 영역으로 번역된 것 같은데 작업 영역과 관련된 내용을 조금 더 부드럽게 다듬으면 좋을 것 같습니다.
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이해되지 않는 문장
수사여구가 많아 되려 이해가 난해한것 같습니다 (수정) 애저의 파이썬 SDK를 사용하는 대부분의 예제에서는 애저 사용자 계정과 config.json
파일이 필요하다
이장후
0
부자연스러운 번역
반영 완료
이장후
0
이해되지 않는 문장
머신러닝을 활용함에 있어서 파이프라인은 중요한 요소이므로
로 번경 완료하였습니다
이장후
0
그 다음 단계는 모델 배포를 위해, 학습을 위한 견고한 컴퓨팅 클러스터를 연결결하는 하는 것이다 (그림 8-5 참조). → 번역과 별개로, 도대체 왜 저자가 모델 배포를 위해 학습용 클러스터를 배포하는지 짐작가는 부분이 있으실까요?
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이해되지 않는 문장
부자연스러운 번역
프로덕션 환경에서 수집된 데이터를 학습에 사용하기 위함일까요?
모호함으로 인해 본 문장은 이미 삭제하였습니다
이장후
0
오개념
이장후
0
소스코드
이장후
47
클라우드 기능과 원격으로 상호작용함에는 몇 가지 방법이 있다. 그 중 curl 명령어를 사용하는 방법부터 다뤄보겠다. curl을 통해 요청을 성공적으로 처리하는데 필요한 모든 부분을 간단히 문서화 할 수 있을 것이다. → (제안) 앞서 살펴보았듯 클라우드와 원격으로 상호작용하기 위해 curl 명령어를 먼저 사용해보자. // curl 앞에서 수도 없이 자주 다루었습니다. 그리고 거추장스러운 뒤에 달린 문장을 지워도 될 것 같습니다.
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이장후
10
자동화는 데브옵스의 핵심인데, 머신러닝에서도 최대만 많이 활용을 해야한다고 생각한다. → 너무 많이 등장해서 제거해야 하는 문장입니다. 일섭님께서 앞부분을 읽어 보셨으므로 ‘앞에서 그랬으므로~’ 와 같은 문장으로 바꾸어 주셔도 좋을 것 같습니다.
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삭제
이장후
6
외부에 종속되는 사항없이 수작업으로 자동화를 하는 경우, 패키징 없이 단일 파이썬 스크립트로도 괜찮다. → 수작업으로 자동화를 한다는 것이 무슨 말인가요? 원문을 확인해 보았을 때에도 그런 표현이 없어서 질문드립니다.
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‘수작업’ 삭제
이장후
5
하지만 마이크로서비스에는 컨테이너보다 더 많은 기능들이 있으며, 모든 클라우드 서비스 제공업체는 서버리스serverless 솔루션을 제공한다. → 모놀리식 서비스와 마이크로서비스 사이도 아니고 마이크로서비스와 컨테이너 사이에는 어떤 차이가 있는 건가요? (책에서 다루었나요? 앞부분에서는 다루지 않았습니다)
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책에서 다루지 않아 삭제하겠습니
이장후
0
10장 전반적으로 소스코드가 다수 등장하는데, 이들의 원본 링크나 실습코드 작동여부는 확인하기 어려울까요? 10장의 나머지 부분은 이 이슈가 해결되고 추후 편집자님이 한번 더 윤문해주시면 피드백 다시 하겠습니다!
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소스코드
이장후
14
95페이지의 "머신러닝 모델 패키징"에서는 Model Zoo의 RoBERTa-SequenceClassification 모델을 사용했었다. → 페이지를 명시하는 대신 ‘몇 장’ 이라고 표시하면 좋을 것 같습니다. 앞에서도 뒤를 참조하는 내용이 있는데 그러한 방식으로 참조했습니다.
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이해되지 않는 문장
반영하였습니다
이장후
5
Openstack에 적극적으로 참여하지 않으면 → 무슨 의미인지 잘 모르겠습니다! // 문맥은 파악을 할 수 있었지만, Openstack 이 무엇인지 모르는 저와 같은 독자들에게는 정말 어려운 내용이었습니다.
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이해되지 않는 문장
반영하였습니다
이장후
5
이해되지 않는 문장
[네트워크 구성]으로 변경
이장후
192
12.5.2 MLOps 설계 패턴 → MLOps 구축 시 자주 언급되는 개념과 도구들 // 최근들어 MLOps 디자인 패턴은 이런 것들을 지칭하지 않습니다. 예를 들어 웹의 디자인 패턴은 ‘MVC’ 와 같은 것들이 떠오르는 것처럼요. 또다시 거창한 제목 문제가 있다고 봅니다. 또, 하위 항목으로 스파크가 있는데 이 내용이 굉장히 거슬립니다. 책에서 한번도 다루지 않았기 때문입니다.
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오해소지와 모호성
이장후
193
이러한 권장 사항 외에도 부록 B에서 데이터 거버넌스부터 클라우드 인증에 이르기까지 다양한 주제를 다룬다. → 부록 B 보았는데 데이터 거버넌스는 물론 클라우드 인증에 대해서도 제대로 다루고 있지 않습니다. 더구나 부록도 삭제하므로 삭제하는 것이 좋을 것 같습니다.
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오해소지와 모호성
이장후
171
프로젝트 진행시 구글 빅쿼리의 공개된 데이터셋을 활용하는 것도 가능하다. 또한 AutoML을 사용할 때는 사용자가 올리는 커스텀 데이터는 물론 튜토리얼 데이터도 활용할 수 있다. → 사족인 것 같습니다. 제거해야 할 것 같습니다. ‘프로젝트를 시작하기에 앞서, 시스템의 기술 부채를 고려하기 위해 스컬리Sculley의 논문 을 읽어보기를 바란다.’ 문장을 이전 문단에 붙이고 해당 문단이 포함되어 있던 문단을 아예 제거해 버릴 것 같습니다.
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오해소지와 모호성
이장후
170
버텍스 AI와 같은 MLOps 서비스의 마지막 장점은 기업들이 스스로 솔루션을 구축하는 것보다 복잡한 문제를 더 잘 해결한다는 점이다. → (제안) 마지막으로 한번 더 강조할만한 버텍스 AI와 같은 MLOps 제품들의 장점은 기업들이 직접 MLOps 솔루션을 구축하는 것보다 복잡한 문제를 쉽고 빠르게 해결한다는 점이다.
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부자연스러운 번역
이장후
170
이 장은 여기서 마무리를 짓고, 다음 장에서 MLOps를 구현하기 위해 구글 클라우드 플랫폼을 사용하는 다음 단계를 논의해보자. → 다음 장 = 구글 클라우드 플랫폼을 사용함 이라고 이해할 수 있어 문장의 중의적입니다. 그냥 문장을 제거해도 좋을 것 같습니다.
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오해소지와 모호성
이장후
167
데이터 엔지니어링 워크플로의 프로토타입을 제작 함에 구글 클라우드 함수와 같은 서버리스 접근은 가장 빠른 방식일 것이다. → 간단한 데이터 엔지니어링 소스코드를 작성할 때 7장에서 배웠던 람다 함수 혹은 방금 학습한 구글 클라우드 함수와 같은 서버리스 제품군을 우선적으로 고려하라.
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부자연스러운 번역
이장후
0
잘 살펴보시면 ‘코드’ 서식이 있고 ‘터미널’ 서식이 있습니다. 터미널 명령과 터미널 출력을 기재한 부분은 코드 서식을 적용해 주셔야 합니다. 편집자가 코드와 터미널 입출력을 구분하기 어렵기 때문에 역자가 해야 합니다.
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소스코드
이장후
164
GCP 기반 DataOps: 응용 데이터 엔지니어링 → ‘응용 데이터 엔지니어링’ 이라는 단어가 이 책의 고질적인 문제인 ‘거창한 표현’ 으로 인한 모호성을 만드는 것 같습니다. 그냥 ‘GCP 제품을 이용한 데이터 엔지니어링과 DataOps’ 정도로 하면 담백할 것 같습니다.
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오해소지와 모호성
이장후
163
데이터 관리는 탁월한 머신러닝 구현에 필수 요소인 만큼 MLOps에도 중요한 구성 요소다. → (제안) 데이터 관리는 탁월한 머신러닝 구현에 필수적이다. // 1장을 보시면 DataOps 가 MLOps 를 떠받는 기틀이라고 표현합니다. 그래서 내용의 응집성을 위해 수정하는 것이 좋을 것 같습니다.
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이장후
162
옮긴이_코드형 인프라 (Infrastructure as Code, IaC) → 책의 앞부분에서 코드형 인프라에 대해서 반복적으로 서술하고 있기 때문에 제거하셔도 괜찮습니다. IaC라는 용어도 앞에서 정의하므로 편히 사용하셔도 됩니다.
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부자연스러운 번역
이장후
160
9.1.2 코드가 작동하지 않습니다. 댓글에 2.20까지 확인해주신다고 했던 내용을 잊으신 것 같아서 노티 드립니다. 일섭님 리소스가 부족해 보이기도 하고, 수정제안드린 코드는 제가 작성했던 코드이므로 제가 최대한 고쳐 보겠습니다! 고친 후에는 소스코드 링크를 모두 다시 변경해야 합니다.
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소스코드
이장후
156
‘official’ python base image ‘pushed’ by sore developers, Developer builds app with official ‘base’ image, New container is tested locally with docker desktop app, Deployed to cloud provider → 번역이 누락되어 있습니다. // 뜬금없이 저자가 무슨 이야기를 하는건지 당황하셨을 수도 있을 것 같은데, 혹시 도움이 될까 첨언을 드립니다! 그냥 로컬 환경에서 디버깅 하고 나서 도커 허브에 올려두면 클라우에서 당겨 쓰거나 다른 개발자들이 당겨 쓰는 것이 일반적인 워크플로라는 것입니다. 책의 앞부분에서 가끔 언급됩니다.
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부자연스러운 번역
이장후
156
Docker ‘base’ image workflow: 도커 기본 워크플로 → 여기서 ‘base image’ 란 FROM 도커 명령어를 이용해서 가져오는 ‘베이스 이미지’ 를 의미합니다.
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오개념
이장후
154
쿠버네티스는 구글 플랫폼의 핵심이며, MLOps의 필요한 많은 서비스가 포함되어있다. → (제안) MLOps에 필요한 다양한 서비스들이 포함되어 있는 쿠버네티스는 구글 플랫폼의 핵심이다. // 그런데 ‘다양한 서비스’ 와 ‘쿠버네티스’ 가 무슨 관계인지에 대해서는 책에서 다루지 않는 것인가요?
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오해소지와 모호성
부자연스러운 번역
이장후
153
그림 9-7은 물론, ‘그림 9-8 쿠버네티스 계층 구조’ 그림을 전혀 이해하지 못하겠습니다. 그림 9-8에는 왜 ‘계층 구조’ 라는 이름이 붙었을까요? 저는 해당 그림과 주변 글의 맥락을 통해 계층을 이해하기 어려웠습니다.
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이해되지 않는 문장
이장후
149
쿠버네티스의 핵심 사항은 다음과 같으며, [그림9-7]과 같은 흐름으로 구성된다. 아래 내용들이 모두 병기처리되어 있는데, ‘쿠버네티스 클러스터 생성’ 과 같은 것들은 병기처리하지 않아도 될 것 같습니다.
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부자연스러운 번역
이장후
149
[그림 9-6]은 텐서플로TensorFlow부터 사이킷런Scikit-learn까지 쿠버네티스 핵심 구조 위에 ML 프레임워크가 있다는 것을 보여준다. → 텐서플로 - 사이킷런과 쿠버네티스에는 어떤 관계가 있는 것인가요? 구글 클라우드와 관련이 있는 것일까요? 독자 입장에서 궁금증이 생깁니다.
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이해되지 않는 문장
본 책의 고질적 문제인 저자도 모르고 일단 다 갖다 붙여둔 케이스로 보입니다. 그림에서 해당 내용 제거되도록 주석 처리 하였습니다
이장후
152
오해소지와 모호성
이장후
140
9장 원문 그림들이 전반적으로 그림이 너무 불친절하고 피상적이라고 느껴집니다. 최대한 문장을 다듬고 추상적인 느낌을 만드는 요소들은 더 제거해 버리는 작업을 피드백을 교환하며 진행해야 할 것 같습니다. 지속적 배포 파이프라인은 4장에서 그렇게 많이 다루었음에도(7장, 8장에서도 나옴) 또다시 등장하고 있고, 특히 쿠버네티스 부분은 심각합니다. 이 상태로 피드백을 받아봐야 마찬가지로 너무 피상적인 수준에서 피드백만이 가능할 것 같습니다. 검토자님들이 리소스를 더 쓰시기 전에 최대한 바꿔보는 것이 좋을 것 같습니다. 그리고 혹시 도움이 될까 하여 https://kubernetes.io/ko/docs/contribute/localization_ko/ 을 첨부드립니다!
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오해소지와 모호성
부자연스러운 번역
이장후
0
3장에서는 독자들이 도커를 처음 다룬다는 것을 전제로 이야기를 전개했습니다. 그런데 도커와 컨테이너에 대해서도 친숙하지 않은 사람들이 어떻게 쿠버네티스를 알고 있을까요? 그런데 문제는 8장에서 냅다 쿠버네티스에 배포한다는 이야기를 반복하고 있다는 점입니다. 이 부분을 역주 등으로 해소할 필요가 있다고 생각합니다.
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이해되지 않는 문장
이 것은 이 책에서 언급된 수없이 많은 서비스에 대해 공통적으로 적용되는 사항이네요 (쿠버네티스는 물론 그 중요성이 더 크긴하지만요)
이장후
0
이해되지 않는 문장
‘디렉토리’ 만으로 변경하였습니다
이장후
0
부자연스러운 번역
보완하였습니다
이장후
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옵저버빌리티는 특정 시점에 시스템의 상태를 포착하는 것을 의미한다. 복잡하게 들리겠지만, 간단히 말하자면 대시보드, 로그 집계, 그래프, 알림 메커니즘과 같은 기능을 사용하여, 시스템 전체를 시각화 한다는 것을 의미한다. 옵저버빌리티 도구는 애플리케이션 로그 수준의 모니터링이 아니라, 애플리케이션 자체의 문제에 대한 관찰이기에 굉장히 중요하다. 물론 로그에서도 이슈를 발견할 수 있겠지만, 보다 사소하거나 인과관계까지 도출하지 못할 수도 있다. → 6장 내내 모니터링과 로깅에 관련된 내용을 언급합니다. 일섭님이 번역하시면서 모니터링과의 차이를 더욱 부각해 주시면 좋겠습니다.
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오해소지와 모호성
중요한 내용이네요! 반영하였습니다
이장후
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애저는 파이프라인 구축이 머신러닝, 데이터준비, 애플리케이션 오케스트레이션 등의 세가지 개별 시나리오에 적합하다. → 저자가 모르고 작성한 것 같습니다. 4장에서 내리 지속적 배포에 대해 다루었는데 여기에 똑같은 내용이 4장 레퍼런스 없이 또 나온다는 것을 납득하기 어렵습니다.
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오해소지와 모호성
애저는 파이프라인에 머신러닝, 데이터준비, 애플리케이션 오케스트레이션 등 세 가지 개별 시나리오로 구성하는 것이 적합하다고 설명하고 있다.
로 보완하였습니다
이장후
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디버깅을 할 때에 데브옵스의 원칙을 따른다면, 모든 것에 대해 질문하고 어떤 것도 추측하면 안된다는 것이다. → 주술호응이 안맞는것 같습니다. 수정 전 내용이 오히려 더 좋습니다.
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부자연스러운 번역
[디버깅을 할 때에 데브옵스의 원칙을 따른다면, 모든 것에 대해 질문하고 어떤 것도 추측하면 안된다는 것이다.] 이 문장이 수정 전으로 보이는데, 이 것이 좋다는 것인가요..?
반영하여 수정하였습니다!
용
조용재
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오해소지와 모호성
용
조용재
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오해소지와 모호성
용
조용재
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“클라우드 배시와 리눅스에 익숙하다면 클라우드 셸 환경에서 개발하는 것이 더 강력하다” → 셸은 처음 나온 단어입니다. 역자 노트 등으로 추가 설명이 있으면 더 좋을 것 같습니다. ps. 이런 부분은 문제점을 어디로 표기해야하는지 여쭙니다.(이해되지 않는 문장 vs 오해소지와 모호성)
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이해되지 않는 문장
용
조용재
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이해되지 않는 문장
용
조용재
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“팔자는 클라우드 셸 개발 환경, 배시 셸 및 명령어, 파일 탐색, 입/출력, CLI 구성, 스크립트 작성하는 것이” → “스크립트를 작성하는 것이”로 “를” 등이 들어가야 할 것 같습니다.
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오해소지와 모호성
용
조용재
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이해되지 않는 문장
용
조용재
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“깃허브 저장소에서 아래 스크립트에서 사용하는 파일을 다운로드 할 수 있다.” → 깃허브에서 파일을 다운로드 하기가 어렵습니다. 또한 다운로드 받았더라도 2.3.5 바로 위에있는 예제에는 Backslash Escape가 있습니다. 이 것에 대한 추가 설명은 다소 필수적으로 보입니다.(Backslash Escape에 대해 검색하기 어려움)
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@5/23/2023 역자님들 @Il Sup Lee @Ben Seo 께 전하는 글
@5/27/2023 @이장후가 검토자님들께 드리는 글