머신러닝 시스템 설계

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머신러닝 시스템 설계

습니다. 예를 들어, 경고가

mlops

-

monitoring

@[회사 이메일 도메인]과 같은 이메일

주소로 전송되도록 구성하거나, #

mlops

-

monitoring

과 같은 슬랙

Slack

채널 또는 페

이저듀티

PagerDuty

에 게시합니다.

경고 설명

경고를 받은 사람이 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 설명은 다

음과 같이 가능한 한 상세해야 합니다.

## 추천

모델

정확도 90% 미만

${timestamp}: 이 경고는 ${service-name} 서비스에서 발생했습니다.

경고를 받을 대상에 따라 경고 처리에 도움이 될 만한 반복 수행 절차와 작업 모음인 완

화 지침 또는 런북

65

을 제공할 필요가 있습니다.

앞서 논의했듯 경보 피로

alert

fatigue

는 실제로 발생하는 현상입니다. 경보 피로는 사기를 꺾을 수

도 있습니다. 아무도 본인 책임 밖의 일 때문에 한밤중에 일어나고 싶지 않을 겁니다. 또한 사

소한 경고에 계속 노출되면 사람들이 중요한 경고에 둔감해질 수 있다는 점에서 몹시 위험합니

다. 중요한 경고만 될 수 있도록 조건을 의미 있게 설정하는 것이 중요합니다.

8.3.3 8.3.3

관찰 가능성관찰 가능성

2010

년대 중반부터 업계에서는 ‘모니터링’ 대신 ‘관찰 가능성’이라는 용어를 사용하기 시작했습

니다. 모니터링은 ...