첫 개발 환경 만들기¶

프로젝트에 접근한 뒤, 가장 먼저 해야 할 일은 코드를 작성할 개발 환경을 만드는 것입니다. 이 장에서는 스토리지 볼륨을 생성하고, 앱 카탈로그에서 Code Server를 배포하여 브라우저에서 바로 코딩을 시작하는 과정을 안내합니다.

사전 조건

Runway에 로그인한 상태여야 합니다. 로그인 방법
프로젝트에 접근 권한 및 멤버 이상의 역할을 부여받아야 합니다. 프로젝트 접근
ML/AI 개발 프로세스를 수행하려면 프로젝트에서 멤버 이상의 역할이 필요합니다. 내 계정 역할 확인

1. 스토리지 볼륨 생성        ← 데이터를 저장할 공간 확보
   ↓
2. Code Server 배포      ← 앱 카탈로그로 최소 설정만 적용하여 배포
   ↓
3. 브라우저에서 접속         ← VS Code 환경에서 바로 코딩 시작

1단계: 스토리지 볼륨 생성¶

Code Server에서 작성한 코드와 데이터를 보관할 저장 공간을 먼저 만듭니다.

프로젝트 > 스토리지 메뉴

프로젝트에서 스토리지 메뉴로 이동합니다.
화면 오른쪽 상단의 + 생성 버튼을 클릭합니다.
볼륨의 고유 식별자로 사용될 볼륨 ID(3-63자, 소문자, 숫자, 하이픈(-))를 지정합니다.

다음과 같이 설정합니다.

항목	설정 예시	설명
스토리지 클래스	`ceph-block`	단일 Pod 전용 블록 스토리지
접근 모드	`ReadWriteOnce`	한 개의 애플리케이션에서 읽기/쓰기
크기	`10` GiB	코드와 데이터를 저장할 용량

스토리지 클래스와 접근 모드 선택 기준

ceph-block + ReadWriteOnce — 한 개의 애플리케이션에서만 사용하는 개인 작업 공간에 적합합니다.
여러 애플리케이션에서 데이터를 공유하려면 ceph-filesystem + ReadWriteMany를 선택하세요.
다른 옵션에 대한 자세한 내용은 스토리지 볼륨 옵션에서 확인하세요.

생성 버튼을 클릭합니다.

2단계: Code Server 배포¶

앱 카탈로그에서 Code Server를 선택하여 배포합니다.

프로젝트 > 카탈로그 메뉴

프로젝트에서 카탈로그 메뉴로 이동합니다.
카탈로그 목록에서 Code server 카드를 클릭합니다.
화면 오른쪽 상단의 + 애플리케이션 생성 버튼을 클릭합니다.
기본 정보를 입력합니다.
- 이름: 목록에 표시될 이름 (예시)code-server-003
- ID: 시스템 고유 식별자(3-53자, 영문 소문자, 숫자, 하이픈(-)만 사용 가능) (예시)csef0227
- 설명: 용도 메모 (선택)
- 구성 영역은 카탈로그가 자동으로 설정합니다. 헬름 리포지토리, 차트, 버전을 별도로 수정할 필요가 없습니다.
code-server 접속 링크를 생성하기 위해 리소스 현황 버튼을 클릭합니다.
리소스 현황 최상단에 위치한 베이스 도메인을 확인하고, 복사하기 버튼을 클릭합니다.
애플리케이션 열기 링크 영역의 링크 추가 버튼을 클릭하고, 버튼명이 될 이름을 입력합니다.
연결될 URL을 입력합니다.
URL의 구성

URL은 사용자 지정 이름(서브 도메인)과 Runway 베이스 도메인으로 구성됩니다.
```
{user-defined_sub-domain}.{runway-base-domain}

(예시 화면) csef0227.v2.mrxrunway.ai
```
- 서브 도메인(사용자 지정 이름): 임의 지정 가능하지만, 가급적 기본정보에 입력한 ID 값을 권장합니다.
- 베이스 도메인: 리소스 현황에 표시되는 베이스 도메인 주소(6번 단계에서 복사한 값)를 붙여넣기 합니다.
values.yaml에 기존 볼륨을 연결(권장)하려면 리소스 현황에서 볼륨 탭을 열어 볼륨명을 확인합니다.
1단계에서 생성한 볼륨 ID를 복사합니다.
(권장) 볼륨을 연결하려면 persistence 영역에서 existingClaim의 주석을 해제하고, 복사한 볼륨 ID를 붙여넣습니다.
values.yaml의 persistence 영역
```
persistence:
enabled: true
mountPath: /config
existingClaim: energy-data       # 1단계에서 만든 볼륨 ID
```
(필수) 브라우저로 Code Server에 접속하기 위해 httpRoute를 활성화하고, URL(hostname)을 입력합니다. (필수)
- hostname은 {서브도메인}.{Runway 기본 도메인} 형식입니다. Runway 기본 도메인은 관리자에게 확인하거나 기존 애플리케이션의 엔드포인트를 참고하세요.
values.yaml 하단의 httpRoute 영역
```
httpRoute:
enabled: true                                 # false → true 변경
hostname: "csef0227.v2.mrxrunway.ai"          # 접속할 주소 입력 (8번에서 생성한 전체 URL 입력)
```
저장 버튼을 클릭하여 애플리케이션 생성을 완료합니다.

GPU 설정 및 추가 차트 설정 변경

위의 과정을 통해 가벼운 코드 및 데이터 사용이 가능합니다.

이 외에 딥러닝 학습 등에 필요한 GPU를 사용하려면, podAnnotations(GPU 스케줄링)와 resources(GPU 리소스 요청) 두 곳의 주석을 해제합니다. 자세한 설정 방법은 GPU 사용 설정에서 확인하세요.

values.yaml의 전체 구조와 영역별 상세 설명은 앱 카탈로그 values.yaml 가이드를 참고하세요.

3단계: Code Server 접속¶

배포가 완료되면 Code Server에 접속합니다.

프로젝트 > 애플리케이션 메뉴

프로젝트에서 애플리케이션 메뉴로 이동합니다.
2단계에서 생성한 Code Server 카드(예시 code-server-003)를 클릭합니다.
애플리케이션 상태가 배포 해제됨이면 배포 버튼을 클릭합니다.
상태가 배포됨으로 바뀌었는지 확인합니다.

Argo CD로 상태 보기

정상 실행되지 않는 경우, 상태 표시 아래 위치한 Argo CD URL에 접속하여 상세한 상태 확인이 가능합니다.
열기 > 열기 버튼명(예시)code-server을 클릭합니다.
- 브라우저에서 VS Code 화면이 열리면 개발 환경 구성이 정상 완료된 것입니다.

JupyterLab도 동일하게 사용 가능

이 가이드에서는 Code Server를 기준으로 설명했지만, JupyterLab도 동일한 방식으로 배포하고 사용할 수 있습니다.