MLOps에서의 데이터 전처리: 모델 성능과 시스템 안정성을 위한 핵심 서비스로의 부상

핵심 트렌드

최근 FinTechCorp의 사례에서 보듯, 데이터 전처리는 ML 모델 학습의 단순한 준비 단계를 넘어, 모델 정확도와 시스템 안정성을 유지하는 핵심적이고 지속적으로 실행되는 서비스로 재정의되고 있습니다.

주요 변화 및 영향

• 데이터 전처리 서비스화: 단순 스크립트에서 버전 관리, 모니터링, 배포가 가능한 분산 서비스로 진화하고 있습니다.
• ML 생명주기 전반과의 통합: 데이터 수집, 특성 스토어 관리, 모델 서빙, 모델 폐기 등 ML 워크플로우의 모든 단계와 밀접하게 연관됩니다.
• 고성능 및 규제 준수 요구: 높은 처리량, 낮은 지연 시간의 추론과 엄격한 규제 준수 요구사항을 충족하기 위해 전처리 파이프라인의 견고성, 확장성, 관찰 가능성이 필수적입니다.
• 특성 스토어 활용 증대: 온라인 모델 서빙 시 훈련과 추론 간 일관성을 보장하고 지연 시간을 줄이기 위해 특성 스토어(Feast, Tecton 등)와의 통합이 중요해지고 있습니다.
• 트레이드오프 관리: 기능 사전 계산을 통한 추론 지연 시간 감소는 저장 및 컴퓨팅 비용 증가로 이어지므로, 실시간 전처리와의 비용 대비 효과를 고려한 균형 잡힌 접근이 필요합니다.
• 명확한 시스템 경계: 데이터 품질, 스키마 진화, 누락/유효하지 않은 데이터 처리에 대한 책임 소재를 명확히 하는 것이 중요합니다.

트렌드 임팩트

데이터 전처리 과정을 ML 시스템의 핵심 요소로 인식하고 관리함으로써 모델 성능 저하 및 시스템 장애를 사전에 예방하고, 지속적인 ML 서비스의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 이는 곧 비즈니스 의사결정의 정확성 향상 및 운영 효율성 증대로 이어집니다.

업계 반응 및 전망

현대 ML 인프라는 전처리 파이프라인을 ML 프로젝트의 성공을 좌우하는 핵심 구성 요소로 간주하며, MLOps 성숙도 향상과 함께 전처리 자동화, 모니터링, 버전 관리 기술에 대한 투자가 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 복잡하고 동적인 ML 시스템에서는 필수 불가결한 요소로 자리매김할 것입니다.