MLOps(Machine Learning Operations)

MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 시스템의 개발(Development)과 운영(Operations)을 통합하는 일련의 기술 및 조직적 방법론입니다. DevOps의 개념을 머신러닝 개발에 적용한 것으로, 모델 개발부터 배포, 모니터링, 재학습까지의 전체 파이프라인을 자동화하고 안정화하는 것이 목적입니다.

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🔹 MLOps 정의

MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링, 관리, 재학습 자동화를 지원하는 프로세스, 도구, 문화를 말하며, 다음을 포함합니다:

• 데이터 수집 및 전처리 파이프라인
• 모델 학습 및 검증
• 모델 버전 관리
• 모델 서빙 및 배포 자동화
• 운영 중인 모델 모니터링
• 지속적 재학습(CI/CD/CT for ML)

 

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📊 MLOps Lifecycle

단계	이름	주요 작업	사용 도구 예시
1	Data Preparation (데이터 준비)	- 데이터 수집 - 결측치/이상치 처리 - 피처 엔지니어링 - 데이터 분할(Train/Test)	Pandas, Spark, Tecton, Feast
2	Model Training (모델 학습)	- 알고리즘 선택 - 하이퍼파라미터 튜닝 - 모델 학습 및 버전 관리	TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLflow
3	Model Evaluation (모델 평가)	- 정확도, F1, RMSE 등 성능 평가 - 기준 미달 시 재훈련	MLflow, WandB, EvidentlyAI
4	Deployment (모델 배포)	- 모델 서빙(API/배치) - A/B 테스트 - 롤백 전략 마련	Seldon Core, KFServing, BentoML, Docker, K8s
5	Monitoring & Maintenance (모니터링 및 유지보수)	- 예측 품질 추적 - 데이터/모델 드리프트 탐지 - 알람 설정 및 운영 대응	Prometheus, Grafana, WhyLogs, DataDog
6	Retiring & Replacing Models (모델 폐기 및 교체)	- 성능 저하 모델 폐기 - 재학습 또는 새 모델 배포 - 모델 버전 롤백/관리	MLflow Registry, SageMaker Model Registry

 

 

 

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🔸 MLOps 도입 효과

• ✔ 모델 배포 주기 단축 (수주 → 수일)
• ✔ 신속한 버전 롤백 및 테스트
• ✔ 운영 중 성능 저하 탐지 가능
• ✔ 반복 가능하고 재현 가능한 파이프라인

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🔹 결론: 왜 MLOps가 필요한가?

머신러닝 시스템은 단순한 코드가 아닌, 데이터 품질, 모델 버전, 환경 설정, 재현성 등 많은 요소에 의해 좌우됩니다. 따라서 개발과 운영의 경계를 허물고, 지속적으로 개선 가능하며, 안정적인 머신러닝 시스템을 유지하려면 MLOps는 필수적입니다.