> ## Documentation Index
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# Workspace 이해하기

> VESSL Cloud Workspace가 무엇인지, 왜 ML 개발에 좋은지 알아봐요.

<Tip>
  **Workspace는 CLI에서도 그대로 다룰 수 있어요.** 생성, 조회, SSH 접속, 일시정지, 종료를 `vesslctl workspace` 명령으로 터미널에서 처리할 수 있어요. 한 페이지로 정리된 [CLI 치트 시트](/ko/cli/cheatsheet)나 [vesslctl workspace](/ko/cli/commands/workspace) 레퍼런스에서 전체 플래그를 확인하세요.
</Tip>

<strong>[Workspace](/ko/guides/get-started/glossary#workspace)</strong>는 머신러닝 개발에 필요한 [GPU](/ko/guides/get-started/glossary#gpu)와 CPU가 이미 갖춰진 컨테이너 환경을 말해요. 클릭 몇 번으로 바로 만들어서 쓸 수 있어요.

Workspace에서는 JupyterLab을 열거나 SSH로 접속해서 자유롭게 작업할 수 있어요.

* 복잡한 인프라 설정 없이 빠르게 시작할 수 있어요.
* 원하는 리소스를 골라서 즉시 실행해 보세요.
* 안 쓸 때는 <strong>Pause</strong>로 멈춰서 비용을 아끼거나, <strong>Terminate</strong>로 완전히 삭제해서 과금을 끝낼 수 있어요.

### 왜 VESSL Cloud인가요?

* <strong>바로 시작할 수 있어요</strong>: 클릭 몇 번이면 JupyterLab과 SSH가 포함된 GPU 인스턴스가 준비돼요.
* <strong>환경이 항상 똑같아요</strong>: Docker 이미지를 기반으로 해서 팀원 모두가 항상 같은 환경에서 일할 수 있어요.
* <strong>유연하게 쓸 수 있어요</strong>: 필요할 때만 GPU 사양이나 개수를 늘리고, 작업이 끝나면 멈추거나 끌 수 있어요.
* <strong>함께 일하기 좋아요</strong>: 팀이 공유하는 [Cluster storage](/ko/guides/get-started/glossary#클러스터-스토리지-cluster-storage)와 [Object storage](/ko/guides/get-started/glossary#오브젝트-스토리지-object-storage) 볼륨에 데이터와 모델을 올려 두고 함께 써요.
* <strong>비용이 투명해요</strong>: 실행 중일 때, 멈췄을 때, 껐을 때 요금이 얼마나 나가는지 명확히 알 수 있어요.

<Info>
  <strong>[크레딧 버퍼](/ko/guides/get-started/glossary#크레딧-버퍼-credit-buffer)</strong>: 크레딧 잔액이 0원이 되어도, 최대 \$10까지는 Workspace가 멈추지 않고 계속 돌아가요. 혹시라도 잔액이 부족한 걸 늦게 알았거나, 예상보다 비용이 빨리 나가는 경우를 대비하기 위해서예요.
</Info>

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    <img src="https://mintcdn.com/dora/vPFagCAoutrvcxVV/images/understandworkspaces.png?fit=max&auto=format&n=vPFagCAoutrvcxVV&q=85&s=1cd85c3d5c70c3ea8e496f2791636bf8" alt="실행 중과 일시정지된 Workspace가 리소스, 비용과 함께 나열된 Workspace 탭" width="1920" height="1266" data-path="images/understandworkspaces.png" />
  </Frame>

  <small>예시: Workspace 개요</small>
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