MLOps란 무엇일까?

MLOps란 무엇일까?

"내 컴퓨터에서는 잘 됐는데, 서버에서는 왜 안 돌아가지?"
"새로운 데이터가 들어왔네... 또 처음부터 모델 학습시켜서 배포해야 하나?"

 

머신러닝 프로젝트를 진행해본 분이라면 한 번쯤 겪어봤을 문제입니다. 실험실 수준의 모델을 실제 비즈니스 가치를 창출하는 서비스로 만드는 과정은 결코 쉽지 않습니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 MLOps(Machine Learning Operations)입니다.

이 글에서는 MLOps가 무엇인지?, 왜 필요한지?, 그리고 어떤 핵심 기술로 구성되어 있는지?를 정리합니다.

 

 

MLOps

 

MLOps, 왜 선택이 아닌 필수가 되었을까?

과거에는 모델의 '성능'에만 집중했지만, 이제는 모델을 '어떻게 안정적으로 운영할 것인가'가 더 중요해졌습니다. MLOps가 없다면 다음과 같은 문제에 부딪히게 됩니다.

• 재현성 없는 '깜깜이' 실험: 어떤 데이터와 코드로 그 결과가 나왔는지 아무도 모릅니다.
• 끝없는 수작업과 반복의 늪: 데이터 전처리, 모델 학습, 배포까지 모든 과정을 수동으로 진행하며 시간을 낭비합니다.
• 배포 후 방치되는 모델: 한 번 배포된 모델은 시간이 지나며 성능이 떨어지지만, 이를 감지하고 대응하기 어렵습니다.

MLOps는 이러한 문제들을 '자동화'와 '표준화'를 통해 해결하여, 머신러닝 프로젝트의 생산성과 신뢰성을 극대화합니다.

 

MLOps 개념의 모든 것: 3가지 핵심 요소

MLOps는 단순히 'ML'과 '운영(Ops)'을 합친 말이 아닙니다. 머신러닝(ML), 데브옵스(DevOps), 데이터 엔지니어링(DE)이라는 세 가지 전문 분야가 유기적으로 결합된 개념입니다.

개념	역할	MLOps에서 하는 일
머신러닝 (ML)	데이터 과학자	데이터 분석, 모델 설계 및 학습, 성능 평가
데브옵스 (DevOps)	DevOps 엔지니어	CI/CD 파이프라인 구축, 인프라 관리, 자동화
데이터 엔지니어링 (DE)	데이터 엔지니어	데이터 수집/저장/처리 파이프라인 구축, 데이터 품질 관리

 

기존의 DevOps가 코드(Code)를 중심으로 한 자동화였다면, MLOps는 여기에 데이터(Data)와 모델(Model)이라는 두 가지 변수를 추가로 관리해야 하는 더 발전된 형태의 자동화입니다.

 

MLOps를 구성하는 5가지 핵심 기술 (feat. 주요 도구)

MLOps 시스템을 구축하기 위해 알아야 할 5가지 핵심 기술 영역과 대표적인 도구들입니다.

기술 영역	핵심 기술	목적	주요 도구
1. 자동화 파이프라인	CI/CD/CT (지속적 통합/배포/학습)	코드 변경 시 테스트-빌드-학습-배포까지 모든 과정을 자동화	GitHub Actions, Jenkins
2. 버전 관리	코드/데이터/모델 버전 관리	모든 산출물의 변경 이력을 추적하여 완벽한 재현성 확보	Git, DVC
3. 실험 추적	실험 관리 및 모델 레지스트리	하이퍼파라미터, 성능 등 모든 실험 과정을 기록하고 최적 모델을 관리	MLflow, W&B
4. 모델 서빙	컨테이너화 및 API 서버	학습된 모델을 격리된 환경에서 API로 제공하여 다른 서비스와 쉽게 연동	Docker, FastAPI
5. 모니터링	성능 및 데이터 모니터링	배포된 모델의 예측 성능, 데이터 분포 변화 등을 실시간으로 감지하고 대응	Prometheus, Grafana

 

한눈에 보는 MLOps 전체 작업 흐름 (End-to-End Workflow)

1. 데이터 준비: 새로운 데이터를 수집하고 DVC로 데이터 버전을 관리합니다.
2. 모델 학습: MLflow로 모든 실험 과정을 추적하며 최적의 모델을 개발합니다.
3. CI/CD 파이프라인 트리거: 새로운 코드가 Git에 푸시되면 GitHub Actions가 자동으로 실행됩니다.
4. 자동 테스트: 작성된 테스트 코드를 통해 데이터, 모델, 코드의 유효성을 검증합니다.
5. 컨테이너 빌드: Dockerfile을 기반으로 API 서버와 모델을 포함한 이미지를 생성합니다.
6. 자동 배포: 생성된 Docker 이미지를 클라우드 서버에 배포하여 서비스를 업데이트합니다.
7. 모니터링: 배포된 모델의 성능을 실시간으로 추적하고, 성능 저하 시 알림을 받습니다.
8. 재학습: 모니터링 결과에 따라 자동으로 재학습 파이프라인을 실행하여 모델 성능을 유지합니다.

 

결론: MLOps는 지속 가능한 AI 서비스의 심장입니다

MLOps는  실험실 수준의 아이디어를 실제 비즈니스 가치를 창출하는 안정적인 AI 서비스로 전환하기 위한 필수적인 방법론이자 기술 체계입니다.

MLOps를 도입함으로써 우리는 반복적인 작업에서 해방되어 더 창의적인 문제에 집중할 수 있으며, 데이터 기반의 의사결정을 통해 더 빠르고 안정적으로 서비스를 성장시킬 수 있습니다.