제목

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

머신러닝

대상자

- 대상자: 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, DevOps/운영 담당자

- 난이도: 중급~고급 (ML 모델 배포 및 운영 경험 필요)

핵심 요약

• 아키텍처 분리: Feature Engineering Service와 Model Inference Service를 분리하여 독립적인 확장 및 테스트 가능
• 기능 검증: FeatureValidator를 통해 데이터 품질 문제 감지, 89%의 무음 실패 감소
• 멀티 모델 서빙: Canary Deployment 및 ModelRouter를 통해 점진적 롤아웃과 모델 성능 모니터링

섹션별 세부 요약

1. **배포 과정의 주요 문제점**

• 성능 저하: 테스트 환경(50ms) vs. 운영 환경(3초 이상)의 응답 시간 차이
• 자원 고갈: 동시 요청 시 메모리 사용량 증가로 인한 시스템 충돌
• 예측 드리프트: 사용자 행동 변화로 인한 모델 정확도 94% → 67% 감소

2. **아키텍처 설계: Feature Engineering & Model Inference 분리**

• FeatureEngineeringService

- RedisCache를 사용한 기능 캐싱

- FeatureStore에서 사용자 및 컨텍스트 기능 추출

• ModelInferenceService

- FeatureValidator로 기능 검증 수행

- Model.predict() 결과를 post_process_prediction()으로 최종 예측값 생성

3. **기능 검증 구현**

• FeatureValidator

- 스키마 검증, 분포 분석, 비즈니스 규칙 검증 3단계로 구성

- 예: 범주형 특성(feature_name)이 참조 통계(ref_stats['common_values']) 범위 외일 경우 경고

• 성과: 89%의 무음 실패 감소 및 데이터 품질 문제 조기 경고

4. **멀티 모델 서빙 및 롤아웃 전략**

• ModelRouter

- select_model_version()을 통해 유저 해시 기반 트래픽 분배

- canary_percentage 설정으로 점진적 롤아웃

• ModelDeploymentManager

- deploy_canary()로 새로운 모델 배포 후 성능 모니터링

- 성공 기준: 예측 지연(10% 이내), 오류율(0.1% 이하), 비즈니스 지표(5% 이내)

5. **다층 모니터링 시스템**

• ModelMonitor

- 기술 지표: 지연, 처리량, 오류율, 자원 사용량

- 데이터 품질 지표: 특성 완성도, 분포 변화, 이상치 탐지

- 모델 행동 지표: 예측 신뢰도, 출력 분포, 특성 중요도

- 비즈니스 영향 지표: 전환율, 사용자 참여도, 수익 영향

• ModelRetrainingOrchestrator

- 드리프트 메트릭과 성능 메트릭 기반 재학습 트리거

결론

• 핵심 팁:

- 모델 추론과 기능 엔지니어링 분리는 확장성과 안정성을 보장

- 기능 검증을 통해 데이터 품질 문제를 사전에 감지

- Canary Deployment와 다층 모니터링으로 점진적 롤아웃 및 모델 성능 유지를 실현

• 실무 적용 예시: FeatureValidator.validate() 사용으로 89%의 무음 실패 감소, ModelRouter.select_model_version()으로 유저 기반의 트래픽 분배 최적화