MLOps란 무엇인가요?
MLOps 정의
머신 러닝 운영(MLOps)은 머신 러닝 모델과 워크플로의 개발, 배포 및 지속적인 유지 관리를 간소화하는 일련의 관행입니다. 인공 지능(AI)의 하위 분야인 MLOps는 머신 러닝(ML), 개발 운영(DevOps) 및 데이터 엔지니어링의 교차점에 있습니다. 엔드투엔드 머신 러닝 모델 개발과 머신 러닝 시스템 배포 및 운영을 결합합니다. 이 관행은 데이터 과학자, DevOps 엔지니어, IT 간의 협업으로 머신 러닝 시스템이 안정적이고 안전하며 확장성을 갖출 수 있도록 보장합니다.
머신 러닝 시스템은 이제 대부분의 기술 분야에서 보편화되어 있습니다. 예측 분석을 가능하게 하고, 의사 결정을 자동화하며, 통합 가시성부터 사이버 보안 및 사용자 지정에 이르기까지 모든 분야에서 수행하는 역할을 통해 산업 전반의 생산성과 혁신을 촉진합니다. 머신 러닝 모델을 배포하려면 강력한 운영 프레임워크가 필요하며, 바로 이 점이 MLOps가 필요한 이유입니다.
머신 러닝이란 무엇인가?
머신 러닝은 인간이 학습하는 방식과 유사하게 데이터와 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 명시적 프로그래밍 없이 학습하고 개선할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다. 머신 러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 처리하여 패턴을 찾아냅니다. 이를 통해 쿼리 시 정확한 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 훈련합니다.
머신 러닝 알고리즘은 추천 엔진, 알림 자동화, 사기 탐지, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 데이터 양이 계속 증가함에 따라 머신 러닝 시스템은 모든 규모의 기업이 특정 작업을 자동화하고, 데이터를 처리하며, 성장하고, 혁신하는 데 도움을 줍니다.
MLOps 프레임워크란 무엇인가요?
MLOps 프레임워크를 사용하면 조직 내에서 머신 러닝 시스템을 개발 및 배포할 수 있습니다. MLOps 수명 주기는 데이터 준비에서 시작됩니다. 그런 다음 이 데이터를 머신 러닝 모델에 입력하여 학습하고 검증합니다. 그런 다음 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 버전 제어, 모델 모니터링 및 데이터 거버넌스라는 DevOps 원칙을 사용하여 모델을 배포, 모니터링 및 재학습합니다. MLOps의 목표는 머신 러닝 모델 수명 주기를 보다 효율적이고 확장 가능하며 안전하게 만드는 것입니다.
소프트웨어 개발에서 MLOps의 역할
소프트웨어 개발에서 MLOps는 머신 러닝과 소프트웨어 애플리케이션의 릴리스 주기를 통합하는 데 도움이 됩니다. MLOps는 머신 러닝 모델을 프로덕션 시스템에 통합하는 데 중요한 역할을 합니다. 전통적인 소프트웨어 개발은 코드에 중점을 두지만, 머신 러닝 모델은 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 리소스에 대한 세심한 관리도 필요합니다. 모델 배포, 모니터링 및 반복에 대한 구조화된 접근 방식을 제공함으로써 MLOps는 머신 러닝 모델을 기존 소프트웨어와 함께 배포하여 일관된 성능과 최소한의 다운타임을 보장합니다.
통합 가시성, 사이버 보안 및 사용자 지정과의 교차점
MLOps는 두 가지 측면에서 통합 가시성, 사이버 보안 및 사용자 지정과 교차합니다. 통합 가시성, 사이버 보안 및 사용자 지정은 알림 자동화, 예측 분석, 계획 및 최적화를 비롯한 다양한 작업을 위해 머신 러닝 기능을 사용합니다. 반대로 MLOps는 통합 가시성, 사이버 보안 및 사용자 지정에 의존하여 조직에 머신 러닝 모델의 모든 이점을 제공합니다.
- 통합 가시성: MLOps에 적용되는 통합 가시성 관행은 예측의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 데이터 드리프트 또는 모델 성능 저하와 같은 문제를 감지하는 데 도움이 됩니다.
- 사이버 보안: 디지털 생태계의 모든 측면과 마찬가지로 MLOps 파이프라인은 다양한 위협에 취약할 수 있습니다. MLOPS 라이프사이클에 사이버 보안 관행을 구현한다는 것은 데이터를 보호하고, 데이터 무결성을 검증하고, 모델을 보호하기 위한 강력한 액세스 제어를 구현하는 것을 의미합니다.
- 사용자 지정: MLOps에서 사용자 지정에는 데이터 선택 및 전처리부터 모델 선택, 배포 전략에 이르기까지 특정 비즈니스 문제 또는 업계 규정에 맞게 ML 파이프라인을 조정하는 작업이 포함됩니다. 조직은 MLOps 워크플로우에 사용자 지정을 통합함으로써 머신 러닝 솔루션이 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 업계 표준 및 모범 사례를 준수하도록 보장할 수 있습니다.
통합 가시성, 사이버 보안, 사용자 지정 및 MLOps의 교차점을 이해하면 궁극적으로 모델 정확도, 보안 및 안정성이라는 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
MLOps의 구성 요소
MLOps 수명 주기에는 머신 러닝 모델의 성공적인 반복과 배포를 촉진하는 여러 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이러한 구성 요소에는 지속적인 통합, 데이터 준비, 피처 엔지니어링, 모델 학습 및 평가, 배포, 모니터링, 거버넌스가 포함됩니다.
지속적인 통합
지속적 통합(CI)은 코드 변경 사항의 통합을 자동화하고 이를 소스 코드에 병합하는 핵심 DevOps 관행입니다. 머신 러닝 프로젝트의 맥락에서 지속적 통합에는 데이터 및 모델에 대한 변경 사항의 자동화된 통합도 포함됩니다. CI를 사용하면 머신 러닝 모델을 항상 배포할 수 있고 안정적으로 작동할 수 있습니다.
데이터 준비 및 피처 엔지니어링
첫 번째 핵심 MLOps 구성 요소는 데이터 준비입니다. 여기에는 머신 러닝 모델의 목표에 적합한 형식으로 원시 데이터를 정리, 변환 및 구성하는 작업이 포함됩니다. 데이터 준비에는 집계 및 중복 정리와 같은 프로세스도 포함될 수 있습니다.
피처 엔지니어링은 데이터 준비 프로세스의 확장으로, 원시 데이터를 지도 머신 러닝에 사용되는 피처로 변환하는 작업, 더 넓게는 학습에 사용되는 작업을 포함합니다. 피처는 모델이 데이터 요소 간의 관계를 생성하고 궁극적으로 예측을 생성하는 데 도움이 되는 새로운 변수입니다. 피처 엔지니어링은 머신 러닝 모델의 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.
모델 학습, 튜닝 및 평가
모델 학습은 알고리즘에 데이터를 입력하여 알고리즘이 데이터의 관계나 패턴을 매핑하고 최종적으로 예측을 생성할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 학습은 지도식, 비지도식 또는 반지도식일 수 있습니다. 지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요하지만, 비지도 학습 모델에는 레이블이 지정되지 않습니다. 반지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트와 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트 모두에 의존하여 알고리즘을 학습합니다.
모델 튜닝은 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 개선하는 프로세스입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정을 제어하는 '최상위 수준' 또는 인코딩 값입니다.
모델을 평가한다는 것은 새로운 데이터에 대해 모델을 테스트하고 의도한 사용 사례에 맞게 모델을 검증하는 것을 의미합니다. 모델이 배포되기 전에 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인합니다.
모델 배포
머신 러닝 모델이 학습되고 검증되면 프로덕션 환경에 배포됩니다. 거기서 환경의 새로운 데이터를 처리하여 실시간 예측을 수행합니다. 배포 프로세스에는 부하가 걸릴 때에도 모델이 의도한 대로 수행되는지 확인하기 위한 지속적인 모니터링이 포함됩니다.
지속적인 모니터링 및 통합 가시성
통합 가시성 관행은 예측 정확도, 지연 시간 및 시스템 상태와 같은 메트릭에 의존하여 모델의 성능을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 또한 통합 가시성은 사용 리소스와 기술 부채를 추적하여 생태계에 대한 모델의 통합에 대한 더 넓은 관점을 얻는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 엔지니어는 전반적인 시스템 성능을 개선하기 위해 모델을 조정할 수 있습니다.
데이터 중심 관리 및 데이터 드리프트
데이터 중심 관리는 머신 러닝 프로젝트에 사용되는 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 데 중점을 두는 중요한 MLOps 구성 요소입니다. 입력 데이터의 통계적 속성 및 특성이 변경되면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 이것이 데이터 드리프트입니다. 데이터 드리프트 모니터링은 최적의 모델 성능을 보장하기 위해서도 필요하지만, 데이터 무결성이 손상되지 않도록 보장하기 위해서도 필요합니다.
실험
하나의 비즈니스 문제에는 여러 가지 머신 러닝 솔루션이 있을 수 있습니다. 특정 환경 내에서 주어진 비즈니스 문제에 적합한 모델을 이해하려면 실험이 필요합니다. DevOps와 마찬가지로 이는 MLOps의 기본 원칙이며, 문제 해결에 대한 접근 방식은 반복적이며 지속적인 개선을 추구합니다.
거버넌스
데이터가 있는 곳에 거버넌스가 있습니다. 모든 조직은 규제 요건과 윤리 기준을 준수하는 정책과 절차에 따라야 합니다. MLOps 파이프라인 모니터링에는 실험을 추적하고 모델 버전을 관리하여 머신 러닝 모델이 규정 요구 사항을 충족하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
MLOps 문제점
머신 러닝 프로젝트 관리에 있어 MLOps는 매우 중요하지만 비용, 인력, 리소스 관점에서 보면 어려울 수 있습니다.
초기 설정 비용
MLOps의 초기 설정에는 상당한 비용이 수반되며, 조직은 올바른 인프라, 도구 및 인력에 투자해야 합니다. 이러한 리소스를 확보하고 나면 조직은 시간과 관련된 비용 문제도 해결해야 하는데, 초기 데이터 준비는 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 과정일 수 있습니다.
도구 선택
머신 러닝 프로젝트에 적합한 도구를 찾으려면 전문 지식과 시간이 필요합니다. 다양한 옵션을 감안할 때 확장성, 통합 기능 및 사용 편의성을 최우선으로 고려합니다.
기술 요구 사항
MLOps는 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 전문가의 전문 지식에 의존하는 협업 프로세스입니다. 머신 러닝 모델을 구축하고 관리하려면 전문 기술이 필요하므로 조직은 필요한 인력과 교육에 투자해야 합니다.
유지 관리 및 확장성
특히 조직에서 모델과 데이터 원본의 수가 늘어나는 경우, MLOps 파이프라인을 유지 관리하는 일은 복잡할 수 있습니다. 머신 러닝 모델을 확장하는 것은 직원과 시스템 모두에 리소스 집약적일 수 있습니다. 적합한 플랫폼과 도구 세트를 찾는 것이 모든 차이를 만들 수 있습니다.
MLOps 이점
MLOps의 이점은 머신 러닝 통합을 찾는 이유를 설명할 수 있습니다. MLOps는 조직에 향상된 통합 가시성, 향상된 사이버 보안, 향상된 효율성, 간편한 모델 사용을 제공합니다.
향상된 통합 가시성
MLOps는 프로세스에 모니터링을 통합하여 통합 가시성 도구에 중요한 데이터를 추가로 제공합니다. 성능과 리소스 사용을 모니터링하여 조직이 운영 상황을 보다 명확하게 파악할 수 있도록 합니다.
개선된 사이버 보안
머신 러닝 모델의 개발 주기에 보안 관행을 통합함으로써 MLOps는 전반적으로 향상된 사이버 보안을 보장합니다.
효율성 향상
MLOps는 데이터 과학자, DevOps 엔지니어, IT 팀에게 머신 러닝 모델의 배포 및 통합을 위한 신뢰할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 자동화와 함께 효율성이 향상되어 팀은 더 빠르고 민첩하게 작업할 수 있습니다.
사용 용이성
MLOps 관행은 머신 모델 관리를 간소화하여 조직이 대규모로 모델을 배포하고 유지 관리하기 쉽게 해줍니다. 결과적으로 MLOps는 데이터 과학자, DevOps 엔지니어 및 IT 팀의 부담을 줄여 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다.
MLOps 모범 사례
머신 러닝 모델을 시스템에 효과적으로 구현하려면 MLOps 모범 사례를 준수하는 것이 중요합니다. MLOps 모범 사례에는 작업 자동화, 지속적인 학습 및 유효성 검사 구현, 모델 성능 및 데이터 품질 모니터링이 포함됩니다.
구현 전략
MLOps 구현의 핵심 전략은 자동화입니다. 데이터 준비, 모델 학습, 배포, 모니터링 등 MLOps 파이프라인의 많은 부분을 자동화함으로써 엔지니어는 수동 오류를 줄이고, MLOps 수명 주기를 단축하며, 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.
최적화 기회
MLOps 수명 주기에는 특히 모델 성능 및 리소스 사용과 관련하여 많은 최적화 기회가 있습니다. 엔지니어는 머신 러닝 모델을 지속적으로 모니터링함으로써 최적화 기회를 파악하고 재학습과 검증을 통해 이를 해결할 수 있습니다. 피처 모니터링은 대기 시간 또는 처리량 병목 현상과 같은 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 적극적으로 최적화를 추구하면 모델이 정확성을 유지하고 관련성 있는 결과물을 생성할 수 있습니다.
위험 및 규정 준수
MLOps의 맥락에서 위험 관리에는 강력한 보안 프로토콜 구현, 정기적인 감사 실시, 모든 머신 러닝 프로세스에 대한 포괄적인 문서화 유지가 포함됩니다. 모델 계보와 버전을 추적함으로써 조직은 규제 요건을 준수하고 머신 러닝 시스템의 보안을 유지할 수 있습니다.
통합 가시성 요구 사항
MLOps에서 통합 가시성은 최적의 모델 성능을 유지하는 데 필수적입니다. 통합 가시성 도구는 데이터 드리프트, 모델 정확도, 공정성, 편향성뿐만 아니라 지연 시간 및 처리량과 같은 시스템 수준의 메트릭을 모니터링해야 합니다. 또한 통합 가시성 관행은 MLOps 수명 주기가 DevOps 주기와 어떻게 통합되는지, 그리고 비즈니스 성과에 어떤 영향을 미치는지 밝혀줍니다.
Elastic을 사용한 MLOps
Elastic의 강력한 관찰 도구, 실시간 분석 및 머신 러닝을 통합한 강력한 검색 기능을 통해 느린 응답 시간을 식별하고, 비정상적인 동작을 발견하고 위협을 평가하고, 이상 탐지를 사용자 지정하고, 팀과 고객의 검색 경험을 향상시킬 수 있습니다.
데이터를 어떻게 활용해야 할지 막막하신가요? Elastic의 개방형 공통 데이터 모델인 Elastic Common Schema(ECS)는 모든 데이터를 쉽게 수집, 저장 및 시각화할 수 있는 유연성을 제공합니다.