ML 시스템의 필수 요소: 이상 탐지 프로젝트 구축 및 MLOps 연동 전략

핵심 기술: 머신러닝 시스템의 안정적인 운영을 위한 이상 탐지 프로젝트의 개념과 MLOps 파이프라인 통합 방안을 제시합니다. 이는 모델 성능 저하, 데이터 드리프트, 인프라 문제 등 다양한 이상 상황에 대한 사전 탐지 및 대응을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* 이상 탐지 프로젝트의 정의: 데이터, 피처, 모델 예측, 인프라 메트릭 전반의 예상치 못한 패턴을 식별하는 포괄적인 시스템.
* MLOps 통합: MLflow (버전 관리), Airflow/Prefect (오케스트레이션), Ray/Dask (분산 컴퓨팅), Kubernetes (배포), Feature Stores (피처 모니터링), 클라우드 ML 플랫폼 (SageMaker, Vertex AI) 등과의 연동.
* 구현 패턴: 통계적 방법 (Z-score, IQR), 머신러닝 기반 접근법 (Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoders), 규칙 기반 시스템.
* 활용 사례: A/B 테스트 검증, 모델 배포 모니터링, 정책 위반 감지, 피드백 루프 무결성 확인, 인프라 상태 모니터링.
* 워크플로우: 학습 → 라이브 추론 → 모니터링 → 알림 → 대응 (롤백, 수동 조사 등).
* 재현성 및 테스트: Git, Docker, MLflow를 통한 재현성 확보 및 단위/통합 테스트.
* 잠재적 문제 및 완화 방안: 오래된 모델, 피처 스큐, 지연 시간 급증, 오탐 증가, 데이터 포이닝 방지.
* 안정성 기법: 서킷 브레이커, 자동 롤백, 트래픽 쉐이핑, 카나리 배포.
* 성능 최적화 기법: 배치 처리, 캐싱, 벡터화, 오토스케일링, 프로파일링.
* 모니터링 도구: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Evidently, Datadog.
* 보안 및 감사: 감사 로깅, 재현성, 보안 모델/데이터 접근, OPA, IAM, Vault.

개발 임팩트: ML 시스템의 가용성과 신뢰성을 크게 향상시키고, 운영 중 발생할 수 있는 문제를 조기에 감지하여 다운타임을 최소화합니다. 또한, 규정 준수 및 모델 리스크 관리를 강화하는 데 기여하며, 확장 가능한 프로덕션 ML 서비스 운영을 지원합니다.

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