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    5줄 요약!

    • MLOps는 기존 DevOps의 모범적인 사례와 ML 혹은 인공지능의 고유한 특성을 결합한 ML 모델 관리에 대한 새로운 접근 방식임

     

    • MLOps는 ML 모델의 배포/관리에 중점을 두고 데이터 및 모델 관리에 중점을 둠

     

    • MLOps를 통해 조직은 인공지능 및 ML 모델의 출시 시간을 단축하고, 모델의 정확도를 개선하며, 거버넌스 및 컴프라이언스 이슈를 개선할 수 있음

     

    • MLOps를 구현하는 것은 특히 ML과 DevOps 모두에 대한 전문가가 부족하기 때문에 어려우며, 또한 이미 기존의 다른 IT 시스템을 구축한 상태에서는 통합하는 데에 난점이 있음

     

    • 이러한 난점에도 불구하고, 여러 글로벌 선도 기업들이 이미 MLOps를 성공적으로 구현하였음

     

     

     

     

     

    오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 환경에서 머신러닝(ML, Machine Learning)은 조직의 운영 및 의사 결정 방식을 변화시키면서 게임 체인저가 되었습니다. 그러나 특히 조직이 기존 소프트웨어 개발에서 ML과 AI(인공지능, Artificial Intelligence) 기반 소프트웨어 개발로 전환함에 따라 Production에서 ML 모델을 배포하고 관리하는 것은 복잡하고 어려울 수 있죠.

     

     

     

    이러한 과제를 극복하기 위해 많은 기업이 DevOps의 모범 사례와 ML의 고유한 요구 사항을 결합한 새로운 ML 모델 관리 방식인 ‘ML Ops’에 집중하고 있습니다. 이번 글에서는 ML Ops와 Dev Ops의 개념과 차이점을 자세히 살펴보고 ML Ops 구현 이점과 나아가야할 방향에 대해 알아보겠습니다.

     

    ※ ML(머신러닝), 인공지능이 어색한 분들은 이전 글을 참고하세요 ^^

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    AI의 발전 속도는 가속화되고 있어요. ML과 AI 모델이 그 핵심 엔진이죠.
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    MLOps란?

    MLOps는 Production 단에서 ML 모델과 AI 모델의 배치/관리를 최적화하는 것을 목표로 하는 ML 모델 관리에 대한 새로운 접근 방식입니다.

    기존에 사용되던 DevOps의 모범 사례와 ML의 고유한 요구사항을 결합하여 조직에서 AI 모델의출시 시간을 단축하고 모델 정확도를 개선하며 거버넌스 및 규정을 준수하는 데에 효과가 있죠.

     

     

    MLOps의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

    • 데이터 관리(Data Management): MLops를 사용하려면 조직에서 데이터를 체계적이고 안전한 방식으로 관리하고 저장해야 하므로 ML 모델을 교육하고 배포하는 데 데이터에 접근하고 사용하기가 더 쉽습니다.

     

    • 모델 관리(Model Management): MLops에는 버전 제어, 테스트 및 배포를 포함하여 운영 중인 ML 모델을 관리하기 위한 다양한 도구와 프로세스가 포함되어 있습니다.

     

    • 배포(Deployment): MLOps는 ML 모델의 배포를 자동화하여 새 모델과 업데이트를 배포하는 데 필요한 시간과 노력을 줄입니다.

     

    • 모니터링 및 관리: MLOps는 조직이 실시간으로 운영 중인 모델의 성능을 파악할 수 있도록 지원하므로, 시간이 지남에 따라 모델의 정확성과 성능을 추적하고 모니터링할 수 있습니다.

     

    MLOps는 왜 각광 받게 되었나?

    MLOps는 (1) AI 모델의 출시 시간을 단축하고 (2) 모델 정확도를 개선하며 (3) 거버넌스 및 규정 준수를 개선하고자 하는 조직에 매우 중요합니다. ML 모델의 구축 및 관리를 자동화함으로써 조직은 모델이 정확하고 효율적이며 관련 규정 및 데이터 보호 정책을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 그럼, MLOps와 자주 언급되는 DevOps는 무엇인지 한번 살펴보시죠.

     

     

     

     

     

    그럼, DevOps는 뭔가요?

    DevOps는 데이터 분석(or 인공지능 개발이 아닌) 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스를 최적화하여 조직이 시장 출시 기간을 단축하고 소프트웨어 품질을 개선하는 것을 목표로 하는 소프트웨어 개발 방법입니다. 소프트웨어 개발의 모범 사례와 운영의 모범 사례를 결합하여 개발 팀과 운영 팀 간의 Silo(사일로)를 해체하고자 하죠.

    소프트웨어 개발에 있어서 시간 단축보다 중요한 것은 없을 정도죠...
    소프트웨어 개발에 있어서 시간 단축보다 중요한 것은 없을 정도죠...

     

    DevOps의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

    • CI/CD(Continuous Integration and Continuous Delivery): DevOps는 소프트웨어 개발 및 구축 프로세스를 자동화하여 조직에서 소프트웨어 업데이트와 새로운 기능을 보다 빠르고 효율적으로 구현할 수 있도록 지원합니다.

     

    • IAC(Infrastructure as Code): DevOps를 사용하면 조직에서 인프라를 코드로 관리할 수 있으므로 인프라를 보다 쉽게 자동화하고 관리할 수 있습니다.

     

    • 모니터링 및 관리: 조직은 DevOps를 통해 소프트웨어의 성능을 실시간으로 파악할 수 있으므로 시간 경과에 따라 소프트웨어를 추적 및 모니터링하고 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

     

    왜 DevOps가 중요할까요?

    DevOps는 소프트웨어 출시 시간을 단축하고 소프트웨어 품질을 개선하고자 하는 조직에 매우 중요하죠. 소프트웨어 개발 및 구축 프로세스를 자동화함으로써 조직은 소프트웨어 업데이트 및 새로운 기능을 구현하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

     

     

     

     

     

    MLOps와 DevOps 간 차이점

    MLOps와 DevOps는 모두 개발/구축 프로세스를 최적화하려는 목표를 갖지만, 둘 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다.

     

    MLOps와 DevOps의 유사점

    • 자동화: MLOps와 DevOps는 모두 모델과 소프트웨어의 배포/관리를 자동화하여 업데이트와 새로운 모델 또는 소프트웨어 배포에 필요한 시간과 노력을 줄이는 것을 목표로 합니다.

    • 지속적인 개선: MLOps와 DevOps는 조직이 프로세스와 시스템을 지속적으로 개선하여 경쟁에서 앞서고 변화하는 고객의 요구사항을 충족할 수 있도록 지원합니다.

     

    MLOps와 DevOps의 차이점

    • 초점(Focal Point): MLOps는 ML 모델의 배포/관리를 최적화하는 데 초점을 맞추는 반면, DevOps는 소프트웨어의 배포/관리를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.

    • 데이터 관리(Data Management): MLOps는 데이터 관리에 중점을 두어 조직이 안전하고 체계적인 방식으로 데이터를 관리하고 저장할 수 있도록 합니다. 반면, DevOps는 특별히 데이터 관리에 중점을 두지는 않으나 기업이 효율적인 방식으로 데이터를 운영/전달할 수 있도록 파이프라인을 관리합니다.

    • 모델 관리: MLops에는 인공지능 모델의 Version 제어, 테스트 및 배포를 포함하여 운영 중인 ML 모델을 관리하기 위한 다양한 도구와 프로세스가 포함되어 있죠. 반면, DevOps는 특별히 모델 관리에 중점을 두지는 않아요. 그러나 기업이 소프트웨어를 체계적/효율적으로 관리하는 데에 큰 관심을 둡니다.

    • 배포: MLOps는 ML 혹은 AI 모델의 배포를 자동화하여 신규 모델을 자동으로 출시하고 업데이트를 배포하는 데 필요한 시간과 노력을 감소시킵니다. 반면, DevOps는 소프트웨어 배포를 자동화하여 조직이 소프트웨어 업데이트와 새로운 기능을 보다 빠르고 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다.

    프로그래머들이 밤새워 협업하는 사진

     
     
     

     

     

    MLOps 도입의 특장점 3가지

    MLOps를 구현하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다:

    • 인공지능 모델 출시 기간 단축: MLops는 ML 모델의 구축을 자동화하여 새로운 모델과 업데이트를 구축하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 조직이 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원합니다.

    • 모델 정확도 향상: MLops에는 프로덕션에서 ML 모델을 관리하기 위한 다양한 도구와 프로세스가 포함되어 있으므로 조직은 모델이 정확하고 효율적인지 확인할 수 있습니다.

    • 거버넌스 및 컴플라이언스 개선: MLOps는 조직이 데이터를 체계적이고 안전한 방식으로 관리 및 저장해야 하므로 모델이 관련 규정 및 데이터 보호 정책을 보다 쉽게 준수하도록 보장할 수 있습니다.

     

    반면, MLOps의 당면 과제도 존재하죠

    MLOps는 조직에 다양한 이점을 제공하지만, MLOps를 이를 성공적으로 구현하기 위해 조직이 극복해야 하는 몇 가지 과제 또한 지닙니다.

    • 기업 내 전문성 부족: MLOps를 구현하려면 ML과 DevOps를 모두 잘 이해해야 하므로 두 분야 모두에 대한 전문 지식이 부족하다면 구현이 어렵죠. 특히 전문가 영입/보유가 어려워요.

    • 기존 시스템과의 통합/관리 난점: MLOps를 기존 시스템과 통합하는 것은 특히 DevOps 또는 기타 IT 시스템에 이미 투자한 조직에게 어려운 과제가 될 수 있습니다. MLOps를 고려하지 않고 전통적으로 설계된 IT 시스템이 많다면, 참으로 어려운 일이에요.

    • 데이터 관리 어려움: 특히 대량의 데이터를 보유한 조직의 경우 체계적이고 안전한 방식으로 데이터를 관리하고 저장하는 것이 어려울 수 있습니다.

    • 모델 관리 난점: 특히 복잡한 모델이나 모델 수가 많은 조직에서는 프로덕션에서 ML 모델을 관리하는 것이 어려울 수 있습니다.

     

     

     

     

     

    글로벌 기업의 MLOps 활용 사례는?

    MLOps를 성공적으로 구현하고 그 혜택을 누리고 있는 글로벌 기업은 상당히 많죠.

    • Amazon: 아마존은 MLOps를 사용하여 ML 모델을 관리하고 배포하여 정확하고 최신 상태를 유지합니다. MLOps를 통해 Amazon은 발생할 수 있는 모든 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있으므로 모델이 최적의 성능을 발휘하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
    • Google: 구글은 MLOps를 사용하여 크고 복잡한 ML 모델을 관리함으로써 새로운 모델을 더 빨리 시장에 출시하고 기존 모델의 정확도를 향상시킬 수 있었죠. MLOps를 사용하면 Google은 ML 모델 관리 프로세스를 자동화하여 모델을 생산하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이고 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.
    • Netflix: 넷플릭스는 MLops를 사용하여 사용자에게 영화와 TV 프로그램을 추천하는 데 사용되는 ML 모델을 관리하고 배포합니다. MLOps를 통해 Netflix는 모델이 최신 데이터에 대해 교육을 받고 성능이 실시간으로 모니터링되도록 보장하여 정확성을 향상시키고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있었죠.
    • Uber: 우버는 MLOps를 사용하여 부정 행위 감지, 수요 예측, 드라이버 매칭 등 다양한 작업에 사용되는 ML 모델을 관리하고 배포합니다. MLOps를 사용하면 Uber는 ML 모델 관리 프로세스를 자동화하여 모델을 생산하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이고 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

    이는 글로벌 기업이 ML 모델 관리 프로세스를 개선하고 경쟁에서 앞서 나가기 위해 MLOps를 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 예입니다. 대기업이든 스타트업이든 MLOps는 목표를 달성하고 경쟁에서 앞서 나가도록 돕는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

     

     

     

    정리하며…

    MLOps는 DevOps의 모범 사례와 ML의 고유한 요구 사항을 결합한 ML 모델 관리에 대한 새로운 접근 방식입니다. 이를 통해 조직은 보다 빠른 시간 내 목표를 달성할 수 있습니다.

     

    구현에 난점도 존재하지만, 구글, 아마존, 넷플릭스와 같은 여러 글로벌 기업이 이미 MLOps를 성공적으로 구현했고 그 혜택을 누리고 있습니다. ML이 다양한 산업에서 점점 더 중요한 역할을 수행함에 따라 ML 모델 관리 프로세스를 최적화하고 경쟁 우위를 유지하고자 하는 조직에 MLops는 필수적인 접근 방식이 되고 있습니다.

     

    결론적으로, MLOps는 조직이 Production 수준에서 ML 모델을 관리하고 배치하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 유망한 접근 방식이라는 점을 강조하고 싶네요. MLOps는 DevOps의 모범 사례와 ML의 고유한 요구사항을 결합하여 조직이 경쟁에서 앞서고 변화하는 고객의 요구사항을 충족할 수 있도록 구조화되고 효율적인 모델 관리 접근방식을 제공한다는 점 기억하시고요! 여러분의 조직에도 DevOps를 넘어, MLOps까지 구현하는 꿈을 꾸고 행동으로 옮겨보시죠. :)

     

    사람의 형상을 한 인공지능 로봇 사진

     

     

     

     

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