AI 통합 운영을 위한 MLOps 플랫폼의 개념과 필요성, 아키텍처, 플랫폼 구성 및 적용 사례를 설명한다. MLOps는 머신러닝 오퍼레이션의 약자로, ML, DevOps, Ops가 융합된 개념이다. 이는 데이터 관리부터 모델 생성, 배포, 테스트, 성능 모니터링 및 유지보수까지 AI 자동화를 실현시키는 인프라를 의미한다.
MLOps 플랫폼의 적용 필요성은 디지털 혁신 가속화에 따라 더욱 증대되고 있다. 데이터 분석가에게는 AI 개발 효율성, 비용 최적화, 협업 개선을 제공하며, 실무 담당자에게는 AI 시스템 도입 용이성과 업무 자동화를 지원한다. MLOps 플랫폼은 90년대 수동 개발에서 시작하여 DevOps의 등장으로 협업 문제가 해결되었고, 이후 ML 프레임워크와 툴의 발전으로 가속화되어 2010년대 이후 ML 수명 주기 관리를 자동화하는 통합 플랫폼으로 발전했다. 2020년대 이후에는 생성형 AI의 등장으로 LLMOps와 MLOps가 통합되는 AI Ops로 발전하는 추세이다. 해외 선진 기업들은 MLOps 도입 사례가 증가하고 있으며, 국내는 대기업 중심으로 도입이 활발하나 중소/중견 기업 및 공공 기관은 아직 미흡한 상황이다.
MLOps 아키텍처는 인프라 구축 및 데이터 가공, 빅데이터 분석 및 모델 고도화, 인사이트 도출 및 지속 가능한 학습의 전체 프로세스로 구성된다. 세부적으로는 분석 전략 수립, 데이터 연계 및 전처리, 모델링 학습 및 운영 효율화, 지속적 통합/배포(CI/CD), 학습 모델 관리 및 지속 가능한 학습이 포함된다. MLOps 플랫폼은 AI 자동화를 돕는 인프라로, 다양한 데이터를 통합하고 가공하여 맞춤형 서비스, 모델 결과 시각화, KPI를 제공한다. 이는 시스템 운영자와 데이터 분석가를 위한 분석 플랫폼과 기업/기관 실무 담당자를 위한 대시보드 플랫폼으로 구성된다.
MLOps 플랫폼 활용의 기대 효과는 데이터 분석가에게 학습 속도 및 민첩성 향상, 코드/모델 개보 추적 용이성, 재현성 확보, 협업 및 커뮤니케이션 개선을 제공한다. 실무 담당자에게는 지속적인 모니터링 가능성, 비용 절감, 신속한 의사 결정 지원이 가능하다. 라이브 커머스, 모바일 쇼핑 플랫폼, 뷰티 산업, 온라인 프리랜서 플랫폼, 통신사 등 다양한 분야에서 MLOps를 적용하여 실시간 소통 지원, 개인화 추천 서비스, 초개인화 서비스, 데이터 분석 시간 단축 및 고객 경험 개선 등의 혁신 사례를 만들어냈다.
출처:KMAC TV [케이맥TV]
