머신러닝 시스템 설계

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머신러닝 시스템 설계

ML

엔지니어는 데이터가 이미 부분적으로 처리된 데이터 웨어하우스에서만 데이터를 질의할

수 있습니다. 원시 입력 모니터링은 데이터 과학 팀이나

ML

팀이 아닌 데이터 플랫폼 팀이 담

당하는 경우가 많으므로 이 책에서는 다루지 않습니다.

지금까지 다양한 모니터링 지표를 살펴봤습니다. 지표에는 소프트웨어 시스템에 일반적으로

사용되는 운영 지표부터

ML

모델 상태를 추적하는 데 유용한

ML

관련 지표에 이르기까지 다

양한 유형이 있습니다. 이어서 지표 모니터링에 사용할 수 있는 도구 상자를 알아봅니다.

8.3.2 8.3.2

모니터링 도구모니터링 도구

복잡한 시스템에 대한 지표를 측정, 추적, 해석하기는 쉽지 않으며 엔지니어는 모니터링에 다

양한 도구를 활용합니다. 업계에서는 일반적으로 지표, 로그, 추적 등 세 가지를 모니터링의 큰

기둥으로 여깁니다. 하지만 필자는 셋을 구별하기가 모호하다고 생각합니다. 모니터링 시스템

을 개발하는 사람 관점에서 만들어진 것 같습니다. 추적은 로그의 한 형태이고 지표는 로그에

서 계산할 수 있습니다. 여기서는 모니터링 시스템 ‘사용자’ 관점으로 도구 집합을 살펴봅시다.

도구 집합에는 로그, 대시보드, 경고가 있습니다.

로그

전통적인 소프트웨어 시스템은 로그를 사용해 런타임에 발생한 이벤트를 기록합니다. 이벤트 ...