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1
장
MLOps 세상으로 초대
머신러닝 모델이 실제 운영에 투입되기 어려운 근본적인 이유는 데이터 과학 산업이 아직 충분
히 성숙하지 못했기 때문이라고 정리할 수 있다. 소프트웨어 업계가 서비스 운영의 미성숙성을
타파하기 위해
DevOps
를 채택했듯 이제는 머신러닝 커뮤니티가
MLOps
를 수용하고 있다.
MLOps
가 어떻게 수용되고 있는지 알아보도록 하자.
1.3
DevOpsDevOps
와 와
MLOpsMLOps
DevOps
는 고품질 소프트웨어를 빠르게 출시하는 것을 조직의 목표로 삼는 곳에서 사용되는
일련의 기술 및 관리 전반을 일컫는다. 다음과 같은 모범 사례를 준수하는
DevOps
를 통해 속
도, 안정성, 확장성, 보안 등 다양한 이점들을 얻을 수 있다.
지속적 통합지속적 통합
지속적 통합
Continuous
Integration
(
CI
)은 소프트웨어 프로젝트를 지속적으로 테스트하고, 테스
트 결과를 바탕으로 소프트웨어의 품질을 향상시키는 프로세스이다. 테스트 자동화
automated
testing
라고도 불리는 이 프로세스는 오픈 소스,
SaaS
빌드 서버(예: 깃허브 액션
GitHub
Actions
,
젠킨스
Jenkins
, 깃랩
Gitlab
, 서클
CI
CircleCI
), 클라우드 네이티브 빌드 시스템(예:
AWS
코드 빌
드
Code
Build
)을 이용한다.
지속적 배포지속적 배포
다양한 지속적 배포
Continuous
Deployment
(
CD
) 방법을 통해 사람의 개입 없이 새로운 환경에
코드를 전달할 수 있다.
CD
는 코드형 ...