DevOps에서 MLOps로: 미래를 받아들이기
이 글은 DevOps의 모범 사례를 머신러닝(MLOps)에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴봅니다. 이 글은 AI로 번역되었습니다. 오역이 있을 수 있으니 댓글로 알려 주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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오늘은 조직이 DevOps의 모범 사례를 현대적인 머신러닝 파이프라인에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴봅니다. 이 글은 전통적인 소프트웨어 개발과 머신러닝(ML) 모델 구축의 핵심 차이점을 파고들고, 고유한 과제들을 검토하며 MLOps그리고 조직에서 MLOps를 구현하기 위한 실천적 지침을 제공합니다.
목차
DevOps란 무엇인가?머신 러닝(ML)의 부상전통적 ML 배포의 과제MLOps란 무엇인가요?MLOps는 DevOps의 일부인가요?MLOps의 핵심 구성 요소DevOps에서 MLOps로의 전환DevOps에서 MLOps로의 성공적 전환 사례MLOps의 신흥 동향결론
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DevOps란 무엇인가?
DevOps는 개발(Dev)과 운영(Ops)을 결합하여 협업을 강화하고 워크플로를 간소화하며 소프트웨어 개발의 품질을 향상시키도록 설계된 일련의 실천 방법과 도구를 하나의 응집력 있는 프레임워크로 통합한 개념입니다.
팀 간의 통합을 넘어, DevOps는 자동화를 강조합니다. 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 린 경영, 반복적인 성과 평가. 2009년 도입된 이후 DevOps는 아이디어에서 배포에 이르는 과정을 가속화하여, 급변하는 디지털 환경에서의 민첩성을 가능하게 함으로써 소프트웨어 공학을 혁신했습니다.
DevOps는 핵심 원칙을 공유하면서도 초점이 다른 MLOps의 선구자로 널리 인정받습니다. 이러한 차이를 이해하는 것이 DevOps에서 MLOps로 효과적으로 전환하는 데 핵심입니다.
머신 러닝(ML)의 부상
머신 러닝은 운영 최적화, 고객 경험 개인화, 혁신 촉진을 통해 산업을 혁신하며 디지털 전환의 핵심으로 자리잡았습니다.
그 적용 분야는 다음을 포함해 여러 도메인에 걸쳐 있습니다:
- 고객 경험 향상Etsy와 같은 전자상거래 플랫폼은 사용자 행동과 검색 기록을 기반으로 제품을 추천해 쇼핑 경험을 개인화합니다. 마찬가지로 Netflix는 시청자 선호도를 분석해 관련 있는 프로그램과 영화를 추천하는 데 머신 러닝을 활용합니다.
- 은행 사기 탐지금융 기관은 거래 데이터의 패턴을 분석하고 이상 징후를 식별하여 사기 행위를 탐지하는 데 머신 러닝을 활용합니다.
- 제조 분야의 예지 보전: IoT 기기 데이터와 과거 성능 데이터를 활용해, 머신 러닝은 최적의 유지보수 일정을 예측하는 데 도움을 주어 가동 중단 시간을 크게 줄입니다.
- 산업 전반의 최적화물류부터 금융까지, 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 분석하고 시뮬레이션을 실행해 최적 해법을 도출함으로써 효율을 높이고 오류를 줄입니다.
- 소매 재고 관리ASOS와 같은 소매업체는 인구통계와 소셜 미디어 트렌드 등의 요소를 기반으로 재고 수요를 예측하기 위해 머신 러닝을 활용하여 재고 수준을 최적화합니다.
전통적 ML 배포의 과제
ML의 변혁적 가능성에도 불구하고, 배포 단계에서는 DevOps에서 겪는 과제와는 구별되는 고유한 어려움이 존재합니다:
- 데이터 품질과 준비사항: ML 모델은 고품질 데이터에 의존하며, 이를 위해 광범위한 전처리와 변환이 필요합니다.
- 확장성: ML 모델을 확장한다는 것은 데이터 규모가 커질수록 복잡성과 성능을 함께 관리한다는 뜻입니다.
- 지속적인 모델 업데이트: 소프트웨어와 달리 ML 모델은 변화하는 데이터에 맞춰 진화해야 하며, 이를 위해 정기적인 재학습이 필요합니다.
- ���석 가능성: ML 모델의 의사결정을 설명하는 일은 여전히 어렵고, 투명성을 요구하는 산업 분야에서는 특히 큰 과제를 야기합니다.
- 시스템 통합: 기존 인프라에 ML 모델을 매끄럽게 통합하려면 새로운 요구사항을 신중하게 균형 있게 반영해야 합니다.
MLOps란 무엇인가요?
MLOps(머신러닝 운영) ML 프로젝트의 고유한 요구사항을 충족하도록 DevOps 실천을 확장한 개념입니다. 모델 개발부터 배포와 지속적 운영에 이르는 전체 ML 라이프사이클을 관리하는 데 초점을 맞추며, 다음과 같은 과제들을 해결합니다:
- 실험과 재현성
- 데이터 변화에 대한 지속적인 모니터링과 적응.
- 크로스 기능 팀 간의 협업.
워크플로를 간소화하고 확장성을 강화함으로써, MLOps는 기술 부채를 최소화하고 머신러닝 프로젝트의 비즈니스 가치를 극대화합니다. MLOps와 DevOps를 비교하면, MLOps는 모델 재학습과 드리프트 탐지와 같이 머신러닝의 복잡성을 다루도록 특화된 도구와 프로세스를 제공합니다.
MLOps는 DevOps의 일부인가요?
MLOps는 DevOps의 철학을 기반으로 하지만, 머신러닝에 고유한 별도의 과제들을 해결합니다. 예를 들어 다음과 같습니다:
- 코드 대 모델 DevOps는 코드와 애플리케이션 배포에 초점을 맞추는 반면, MLOps는 데이터 파이프라인, 모델 학습, 그리고 재학습을 포함합니다.
- 모니터링: MLOps에서는 전통적인 DevOps의 애플리케이션 모니터링과 달리, 지속적인 모니터링의 초점을 모델 드리프트 탐지와 성능의 지속적 보장에 둡니다.
MLOps는 DevOps를 대체하지 않고 보완하여 소프트웨어 개발과 머신러닝 워크플로 사이에 시너지를 만듭니다. 효과적으로 머신러닝 운영을 도입하려는 조직에게는 MLOps와 DevOps의 차이를 이해하는 것이 매우 중요합니다.
MLOps의 핵심 구성 요소
다음은 MLOps의 핵심 구성 요소입니다:
- 데이터 수집 및 준비: 문제의 본질을 정확히 반영하도록 고품질의 관련 데이터를 수집하고, 모델링에 적합하도록 전처리하세요.
- 모델 학습 및 검증: 일반화 가능성과 성능을 확보하기 위해 적합한 알고리즘과 하이퍼파라미터, 견고한 데이터셋을 사용하여 모델을 개발하고 테스트하세요.
- 버전 관리: 일관성과 재현성을 확보하기 위해 데이터셋, 모델 코드, 하이퍼파라미터를 추적하세요.
- 배포: 배치 처리나 실시간 추론을 위해 모델을 배포하고, 운영 시스템과 매끄럽게 통합하세요.
- 모니터링 및 재훈련: 정확도와 효율성과 같은 모델 성능 지표를 지속적으로 모니터링하고, 데이터와 환경이 변함에 따라 모델을 재훈련하세요.
DevOps에서 MLOps로의 전환
MLOps로 전환하려면 ML 프로젝트의 복잡성을 다룰 수 있도록 기존 DevOps 원칙을 재구성해야 합니다. 조직은 다음을 수행해야 합니다:
- 명확한 책임 범위를 설정하세요: ML 전체 라이프사이클에 대한 책임을 명확히 할당하세요.
- ML 지원 팀을 구성하세요: 효율적인 협업을 위한 도구와 모범 사례를 제공합니다.
- 재현 가능성에 집중하세요: 환경을 표준화하고 워크플로를 문서화하세요.
- 프로세스를 자동화하세요: 모델 학습, 테스트, 배포까지 포함하도록 CI/CD 파이프라인을 확장하세요.
DevOps에서 MLOps로의 성공적 전환 사례
다양한 산업 전반에서 MLOps로의 성공적인 전환 사례가 다수 보고되고 있으며, 이는 기존 DevOps 실무에 MLOps를 통합하는 효과를 입증합니다. 이러한 전환을 통해 조직은 더 정확하고 신뢰할 수 있으며 효율적인 ML 모델을 배포할 수 있게 되었고, 궁극적으로 전반적인 운영 효율성과 혁신 역량을 강화했습니다.
이들 사례 연구는 다양한 산업이 기존 DevOps 실무에서 MLOps로 성공적으로 전환하여 머신러닝 이니셔티브에서 효율성, 협업, 전반적인 효과성을 향상했음을 보여줍니다.
MLOps의 신흥 동향
머신러닝 운영(MLOps) 분야가 계속 발전함에 따라, 이는 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)의 미래에 중대한 영향을 미칠 전망입니다. 이러한 발전으로 인해 다양한 산업 전반에서 변혁적인 변화가 일어날 것으로 예상됩니다.
다음은 주목할 만한 신흥 동향입니다:
- 엣지 컴퓨팅: AR/VR 및 IoT 애플리케이션에 맞게 MLOps를 적용합니다.
- 윤리적 AI: 공정성, 투명성, 개인정보 보호를 강조합니다.
- 확장 가능한 인프라: 효율적인 리소스 관리를 위해 Kubernetes와 PyTorch Distributed를 활용합니다.
결론
DevOps에서 MLOps로의 전환은 더욱 민첩하고 윤리적이며 확장 가능한 ML 시스템을 구축하기 위한 중대한 도약입니다. 오늘 MLOps를 수용하는 조직은 혁신을 선도하고 책임 있는 AI 개발의 새로운 기준을 세울 것입니다. ML의 고유한 과제를 해결하고 새로운 트렌드를 활용함으로써, MLOps는 머신러닝이 효율성을 높일 뿐만 아니라 AI 시스템에 대한 접근성과 신뢰를 함께 확장하는 미래를 보장합니다.
MLOps와 DevOps의 비교는 각 접근 방식이 현대 기술 생태계에 제공하는 고유한 가치를 부각합니다. 양자의 차이를 이해하고 모범 사례를 적용하면 조직은 머신러닝을 워크플로에 매끄럽게 통합하여 더 큰 비즈니스 임팩트를 창출할 수 있습니다.
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