MLOps 도입 가이드

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10장 마케팅추천엔진

수 있는 여지도 제공할 수 있다.

단일 파이프라인을

4

천 개의 파이프라인으로 확장할 수 있는 이유는 데이터 세트의 범용 스키

마 때문이다. 클라이언트

A

의 데이터 세트에는

100

개의 열이 있는 반면 클라이언트

B

의 데이

터 세트에는

50

개의 열이 있거나, 클라이언트

A

의 ‘구매 항목 수’ 열이 정수인 반면 클라이언트

B

의 동일한 열은 문자열이라면, 서로 다른 사전 처리 파이프라인을 거쳐야 할 것이다.

하지만 클라이언트마다 자신의 고객 및 제품 데이터가 다르더라도, 이 데이터를 세일즈코어에

등록하고 나면 동일한 수의 열과 각 열에 대해 동일한 데이터 유형이 부여된다. 마켓클라우드

는 단일 파이프라인을

4

천 번만 복사하면 되므로 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있다.

4

천 개의 파이프라인에 내장된 각 추천 시스템은 각기 다른

API

종점

endpoint

을 가질 것이다. 겉

보기에는 사용자가 ‘상품 추천 표시’ 버튼을 클릭하면 세일즈코어가 추천 상품 목록을 표시하는

것처럼 보인다. 하지만 실제로 뒤에서 일어나는 일은 사용자가 버튼을 클릭함으로써 특정 고객

을 위한 상품 순위 목록과 관련된 특정

API

종점을 호출하는 것이다.

10.6

모니터링과 피드백

4

천 개의 추천 시스템을 유지하기는 쉽지 않다. 지금까지 많은

MLOps

고려 사항을 확인하였

으나, 아마도 이것이 가장 복잡한 부분일 것이다. 필요에 따라 각 시스템의 성능을 모니터링하

고 업데이트해야 한다. 이 모니터링 전략을 대규모로 구현하기 위해, 마켓클라우드는 모델 ...