MLOps 시대, '데이터 전처리 프로젝트'의 재정의: 지속 가능한 ML 시스템 구축의 핵심
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MLOps 엔지니어, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트, IT 아키텍트, 프로덕트 매니저
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핵심 트렌드
머신러닝 시스템의 성숙과 함께, '데이터 전처리'가 단순한 일회성 스크립트에서 벗어나 버전 관리되고 능동적으로 모니터링되는 독립적인 '데이터 전처리 프로젝트'라는 생산 서비스로 재정의되어야 함을 강조합니다.
주요 변화 및 영향
- 전처리의 역할 확장: 데이터 수집, 모델 학습, 배포, 폐기까지 ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 지속적인 구성 요소로 자리 잡습니다.
- 모델 성능 직접 영향: 부정확한 스케일링, 특징 드리프트 등으로 인해 모델 정확도 저하 및 추론 지연 시간이 발생할 수 있습니다.
- 현대 MLOps의 필수 요소: 자동화되고 관측 가능한 전처리 파이프라인은 MLOps의 핵심 요구사항입니다.
- 시스템 상호작용: MLflow, Airflow, Ray, Kubernetes, Feature Stores 등 다양한 MLOps 도구 및 플랫폼과의 긴밀한 연계가 필요합니다.
- 실시간 vs. 사전 계산 장단점: 추론 지연 시간 단축을 위한 사전 계산된 특징 제공(Feature Store)과 리소스 요구 사항이 높은 실시간 전처리 간의 트레이드오프를 고려해야 합니다.
- 책임 명확화: 데이터 품질에 대한 책임 소재(데이터 엔지니어링 팀 vs. ML 팀)를 명확히 정의해야 합니다.
트렌드 임팩트
데이터 전처리 프로젝트를 서비스화함으로써 ML 시스템의 재현성, 확장성, 신뢰성을 확보하고, 모델 성능 저하 및 규정 준수 문제를 사전에 방지하는 데 기여합니다. 이는 ML 시스템의 안정적인 운영과 비즈니스 가치 창출에 직결됩니다.
업계 반응 및 전망
업계는 아드혹 스크립트 방식에서 벗어나 파이프라인 자동화, 코드화, 관측 가능성에 중점을 두는 방향으로 나아가고 있으며, Feature Store와 같은 솔루션의 도입이 증가하는 추세입니다. 데이터 전처리에 대한 전략적 투자가 ML 성공의 핵심 동인으로 부상하고 있습니다.
📚 실행 계획
데이터 전처리 로직을 버전 관리되는 코드 베이스로 관리하고, MLflow 등을 통해 전처리 단계 및 피처 정의를 추적하는 시스템을 구축합니다.
전처리 파이프라인 구축
우선순위: 높음
Airflow, Prefect 또는 유사 도구를 사용하여 전처리 파이프라인의 스케줄링, 의존성 관리, 자동화된 실행을 구현합니다.
자동화 및 오케스트레이션
우선순위: 높음
Ray, Dask 등 분산 처리 프레임워크를 활용하여 대규모 데이터셋에 대한 전처리 작업의 성능과 확장성을 확보합니다.
성능 및 확장성
우선순위: 중간