> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.cloud.vessl.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 용어집

> VESSL Cloud 문서에서 자주 쓰는 용어를 정리했어요.

## 조직(Organization)

과금, 클러스터, 팀, 정책을 관리하는 가장 큰 단위예요. 관리자(Admin)는 조직 전체의 설정과 리소스를 총괄해요.

## 팀(Team)

리소스를 함께 쓰는 멤버들의 그룹이에요. 팀 단위로 스토리지 볼륨을 쓰거나 비용을 관리하면서 효율적으로 협업할 수 있어요.

## Admin

멤버, 팀, 볼륨, 과금, 정책 등 조직의 모든 것을 관리하는 역할이에요. 조직 전체에 대한 권한을 가지고 있어요.

## Member

Workspace를 만들어서 쓰고, 팀 볼륨을 활용하며, 팀 초대를 수락할 수 있는 사용자예요. 배정받은 팀 안에서 자유롭게 작업할 수 있어요.

## Workspace

GPU나 CPU가 할당된 독립적인 컨테이너 환경이에요. 여기서 코드를 짜고 실행해요. Jupyter 노트북을 열거나 SSH로 접속해서 쓸 수 있어요.

## 잡(Job)

지정된 리소스에서 명령어를 끝까지 실행하는 배치 컴퓨팅 작업이에요. Workspace와 달리 비대화형(non-interactive)이라, 실행하고 결과를 남긴 뒤 자동으로 종료돼요. 모델 학습, 배치 추론, 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 스윕에 적합해요. (기존에는 "Run"이라는 이름을 썼어요.)

## 워크로드(Workload)

VESSL Cloud에서 실행되는 모든 컴퓨팅 단위를 아우르는 용어예요. Workspace와 Job을 모두 포함해요. 구체적으로 지칭할 때는 "워크로드"보다 "Workspace"나 "Job"을 사용해요.

## 볼륨(Volume)

VESSL Cloud가 관리하는 영구 저장소(Persistent Storage)예요. Workspace에 연결해서 데이터, 데이터셋, 모델, 결과물 등을 저장해 둘 수 있어요.

## 클러스터 스토리지(Cluster storage)

특정 클러스터에 연결된 고가용성 분산 스토리지(CephFS/NVMe)예요. 같은 클러스터 내 여러 Workspace에서 동시에 접근할 수 있어요(RWX). Workspace를 terminate해도 데이터가 유지돼요. 약 150 MB/s 처리량. 기존 "Workspace volume"을 대체해요.

## 오브젝트 스토리지(Object storage)

S3 기반의 POSIX 호환 스토리지예요. 조직 내 모든 클러스터에서 접근할 수 있고, 동시에 여러 곳에서 읽고 쓸 수 있어요(RWX). 약 150 MB/s 처리량. 기존 "Shared volume"에서 명칭이 변경되었어요.

## Workspace 볼륨(Workspace volume, 지원 종료)

기존에 Workspace 하나에 1:1로 연결되던 저장소예요. Cluster storage로 대체되었어요. 기존 데이터 마이그레이션은 [support@vessl.ai](mailto:support@vessl.ai)로 문의해 주세요.

## 임시 스토리지(Temporary storage)

Workspace가 켜져 있는 동안만 존재하는 임시 저장소예요. Workspace를 멈추거나 끄면 저장된 데이터도 함께 사라지니 주의해야 해요.

## 클러스터(Cluster)

Workspace가 실제로 실행되는 컴퓨팅 환경이에요. GPU나 CPU 자원을 관리하고 스케줄링해 줘요.

## Jupyter 노트북

코드를 한 줄씩 실행해 볼 수 있는 대화형 도구예요. VESSL Cloud에서는 웹 브라우저로 Workspace 안의 Jupyter에 바로 접속할 수 있어요.

## SSH

터미널(까만 화면)을 통해 Workspace에 원격으로 접속하는 보안 프로토콜이에요. 복잡한 작업을 하거나 디버깅할 때 유용해요.

## Connect

Workspace 상세 페이지에 있는 탭 이름이에요. 여기서 JupyterLab을 열거나 SSH 접속 명령어를 확인할 수 있어요.

## 비용 상태(Billing states)

Workspace 상태에 따라 비용이 다르게 책정돼요.

* **Running**: Workspace가 켜져 있는 상태예요. 컴퓨팅 비용(GPU/CPU 사용료)이 나가요.
* **Paused**: 컴퓨팅은 멈췄지만, 클러스터 스토리지 비용은 계속 나갈 수 있어요.
* **Terminated**: Workspace가 완전히 삭제된 상태예요. 더 이상 비용이 발생하지 않아요.

## GPU

Graphics Processing Unit의 약자예요. 원래는 그래픽 처리용으로 만들어졌지만, 지금은 머신러닝에서 엄청 많이 써요. GPU는 수많은 계산을 동시에 처리할 수 있어서 AI 모델을 학습하거나 실행할 때 딱이에요. VESSL Cloud에서는 NVIDIA A100, H100 같은 다양한 GPU를 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있어요.

## Docker

Workspace 환경을 포장하고 실행해 주는 컨테이너 기술이에요. Docker 이미지를 쓰면 팀원 모두가 항상 똑같은 환경에서 작업할 수 있어요.

## 리소스 스펙(Resource spec)

GPU 종류, CPU 코어 수, 메모리, 임시 저장소 등을 미리 정해둔 하드웨어 구성이에요. Workspace를 만들 때 GPU 제품, 리전, GPU 수량의 세 단계로 리소스 스펙을 선택하면 돼요. 각 옵션마다 가용 상태와 시간당 예상 비용이 표시돼요.

## 크레딧(Credit)

VESSL Cloud 리소스를 쓸 때 차감되는 선불 잔액이에요. Workspace 실행 시간과 리소스 사용량에 따라 크레딧이 소모돼요. 과금 페이지에서 언제든 크레딧을 충전할 수 있어요.

## 크레딧 버퍼(Credit buffer)

Workspace가 꺼지기 전까지 허용되는 마이너스 잔액 한도예요. 크레딧이 0원이 돼도 잔액이 **-\$10**이 될 때까지는 Workspace가 계속 실행돼요. 버퍼로 쓴 금액은 다음 충전 시 차감돼요.

## 컨테이너 이미지(Container image)

코드를 실행하는 데 필요한 운영체제, 라이브러리, 도구 등을 담아둔 패키지예요. VESSL Cloud에서는 PyTorch, CUDA 같은 공식 이미지를 제공하고, 내가 만든 커스텀 이미지도 쓸 수 있어요. 이미지를 쓰면 언제나 똑같은 환경을 재현할 수 있어요.

## 포트(Port)

Workspace 안에서 돌아가는 서비스에 외부에서 접속할 수 있게 해주는 네트워크 통로예요. 커스텀 포트(HTTP, TCP)를 열어서 웹 서버나 API 같은 애플리케이션에 접근할 수 있어요.

## 마운트 경로(Mount path)

스토리지가 Workspace 파일 시스템에 연결되는 디렉터리 위치예요. Cluster storage는 마운트 경로를 자유롭게 설정할 수 있어요(예: `/root`, `/data`). Object storage는 `/root`에 마운트하면 안 되고, `/shared`나 다른 별도 경로를 사용해야 해요.

## PyTorch

Meta에서 만든 인기 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크예요. VESSL Cloud에서는 PyTorch가 미리 설치된 이미지를 제공해서, 별도 설정 없이 바로 모델 학습을 시작할 수 있어요.

## CUDA

NVIDIA에서 만든 GPU 가속 플랫폼이자 툴킷이에요. CUDA 덕분에 소프트웨어가 NVIDIA GPU를 범용 연산에 활용할 수 있어요. 대부분의 딥러닝 작업에 필수적이에요.

## pip

Python의 기본 패키지 관리자예요. pip로 라이브러리와 의존성을 설치해요(예: `pip install numpy`). 패키지를 영구 볼륨(persistent volume)에 설치하면 Workspace를 재시작해도 유지돼요.

## conda

Python과 다른 언어를 위한 오픈소스 환경 및 패키지 관리자예요. conda로 특정 Python 버전과 의존성을 가진 독립된 환경을 만들 수 있어서, 복잡한 ML 프로젝트를 관리할 때 유용해요.

## OOMKilled

Out of Memory Killed의 줄임말이에요. Workspace가 할당된 메모리를 초과하면 시스템이 프로세스를 강제로 종료하는데, 이때 발생하는 에러예요. 이 에러가 보이면 메모리가 더 큰 리소스 스펙을 선택해 보세요.

## NVMe

Non-Volatile Memory Express의 약자로, 고성능 저장소 프로토콜이에요. Cluster storage는 NVMe/CephFS를 사용해서 빠른 읽기/쓰기 속도(약 150 MB/s)를 제공해요. 대용량 데이터셋이나 모델 체크포인트를 불러올 때 좋아요.

## S3

Amazon Simple Storage Service의 약자로, 클라우드 오브젝트 스토리지 서비스예요. VESSL Cloud의 Object storage는 S3 기반이라 용량 확장이 쉽고, 여러 Workspace와 클러스터에서 동시에 접근할 수 있어요.

## 홈 대시보드(Home dashboard)

소속된 모든 팀의 내 워크로드 상태, GPU 사용량, 비용을 한눈에 보여주는 개인 대시보드예요.

## 조직 대시보드(Organization dashboard)

관리자 전용 대시보드로, 조직 전체의 GPU 사용률, 비용 추이, 팀별 현황, 워크로드 상태를 보여줘요.

## GPU Idle

GPU 사용률이 **3시간** 연속 <strong>0%</strong>인 상태예요. 조직 대시보드에서 `Idle(3hr)` 뱃지로 표시돼요.

## GPU under-utilization

GPU 사용률이 설정된 임계값(threshold) 미만인 상태예요. 홈 대시보드에서 리소스 조정을 권장하는 알림 배너가 표시돼요.

## Spend rate

현재 실행 중인 GPU 리소스의 시간당 비용(\$/hr)이에요. 홈 대시보드와 조직 대시보드 모두에서 확인할 수 있어요.

## vesslctl

VESSL Cloud의 커맨드라인 인터페이스예요. `vesslctl`로 터미널에서 Workspace, Job, 스토리지, 조직, 팀을 관리할 수 있어요. 본문에서는 항상 `인라인 코드`로 표기해요. 시작하기는 [CLI 개요](/ko/cli/overview)를 참고해 주세요.

## 슬러그(slug)

리소스를 구분하는 사람이 읽기 쉬운 고유 식별자예요(예: `my-workspace-abc123`). 숫자 ID 대신 CLI 명령어와 URL에서 슬러그를 사용해요. CLI 문서에서는 "ID"보다 "slug"를 먼저 사용해요.