○ 개요
기계학습(Machine Learning, ML)이 산업 전반에 걸쳐 확산됨에 따라, 모델을 효율적으로 개발하고 운영하기 위한 새로운 패러다임인 MLOps(Machine Learning Operations)가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 MLOps의 정의, 구성 요소, DevOps와의 차이점, 관련 도구, 도입 효과 등을 상세히 정리합니다.
○ MLOps의 정의
MLOps는 "Machine Learning"과 "Operations"의 합성어로, ML 모델의 개발, 배포, 운영, 모니터링, 재학습까지의 전 과정을 자동화하고 관리하는 일련의 방법론 및 도구 체계를 말합니다.
MLOps는 DevOps의 원칙을 기계학습 프로젝트에 적용한 개념으로, ML 시스템의 지속적인 통합(CI), 지속적인 배포(CD), 모델 모니터링, 데이터 및 파이프라인 관리 등을 포함합니다.
○ MLOps의 핵심 구성 요소
- 데이터 파이프라인 관리 : 정제, 변환, 저장 등 머신러닝에 필요한 데이터를 안정적으로 공급
- 모델 개발 및 학습 : 실험 관리, 모델 버전관리, 하이퍼파라미터 튜닝 등
- 지속적인 통합(CI) : 코드, 데이터, 모델 변경 사항을 테스트하고 통합
- 지속적인 배포(CD) : 학습된 모델을 자동으로 스테이징/운영 환경에 배포
- 모델 모니터링 : 예측 정확도 저하, 데이터 편향 감지 등 이상 징후 감지 및 대응
- 재학습 및 자동화 루프 : 성능 저하 시 자동으로 재학습 파이프라인 실행
○ MLOps 관련 주요 도구
| 목적 | 도구 예시 |
| 데이터 파이프라인 | Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, Dagster |
| 실험 관리 | MLflow, Weights & Biases, Comet |
| 모델 배포 | Seldon Core, KFServing, BentoML |
| CI/CD 파이프라인 | Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD |
| 모니터링 및 로깅 | Prometheus, Grafana, Evidently AI |
○ MLOps의 장점
- 모델 신뢰성 향상 : 실시간 모니터링 및 자동 재학습을 통한 성능 유지
- 개발 속도 개선 : 반복 작업 자동화로 연구자와 엔지니어의 생산성 증대
- 협업 효율성 향상 : 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, 운영팀 간 원활한 협업
- 재현성 보장 : 모델, 코드, 데이터의 버전 관리를 통해 실험 결과 재현 가능
- 운영 비용 절감 : 문제 조기 감지 및 자동화된 대응 시스템 구축
○ DevOps와 MLOps의 차이점
| 항목 | DevOps | MLOps |
| 주요 대상 | 애플리케이션 소프트웨어 | 머신러닝 모델 및 데이터 |
| 파이프라인 | CI/CD 중심 | 데이터/모델 파이프라인 + CI/CD |
| 모니터링 항목 | 애플리케이션 성능, 가용성 | 모델 정확도, 데이터 드리프트 등 |
| 배포 주기 | 짧고 반복적 | 실험 기반, 성능 기반 |
| 재현성 요소 | 코드 중심 | 코드 + 데이터 + 환경 + 모델 |
○ MLOps의 미래
MLOps는 AI 시대의 운영 표준으로 자리잡아가고 있으며, 자동화 수준이 더욱 고도화될 것입니다. 특히 AutoML, LLMOps, Responsible AI 같은 분야와 융합되며, 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 핵심 역할을 하게 될 것입니다.
○ 맺음말
MLOps는 단순한 머신러닝 프로젝트 관리를 넘어서, 운영환경에서 신뢰할 수 있는 ML 시스템을 지속적으로 제공하기 위한 통합 전략입니다.
기업의 AI 프로젝트가 파일럿에서 실사용 단계로 전환되기 위해선 반드시 필요한 접근 방식이며, 지금이 바로 도입을 검토할 시점입니다.