머신러닝 기초: A/B 테스트
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능
대상자
- 대상자: 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, DevOps 전문가
- 난이도: 고급 (ML 시스템 설계 및 A/B 테스트 구현에 대한 이해 필요)
핵심 요약
- A/B 테스트는 ML 시스템의 핵심 피드백 루프: 모델 배포, 성능 모니터링, 정책 시행, 지속적 개선 등 전 과정에서 필수적
- 시스템 성능 향상과 위험 관리: MLflow, Kubernetes, Ray/Dask 등 도구를 활용한 자동화된 A/B 테스트 프레임워크 필요
- 통계적 유의성 vs. 반복 속도: 샘플 크기, 테스트 기간, 시스템 경계 정의가 핵심
섹션별 세부 요약
1. A/B 테스트의 중요성
- ML 시스템의 모델 배포, 정책 시행, 지속적 개선에 필수적
- 오프라인 평가(AUC, F1-score)와 달리 실제 비즈니스 영향 측정 가능
- 시간대 효과, 샘플 크기 부족, 특성 편향 등의 실수 예방 필요
2. 주요 구성 요소
- MLflow: 모델 버전 관리 및 실험 메타데이터 추적
- Kubernetes: 서비스 버전 배포 및 스케일링
- Feature Store (Feast, Tecton): 버전 간 특성 편향 최소화
- Ray/Dask: 분산 환경에서 모델 평가 및 특성 계산
- Airflow/Prefect: A/B 테스트 변형 생성 파이프라인 오케스트레이션
3. 구현 패턴
- 트래픽 분할: 사용자 기반 분할, 코호트 기반 분할, 비율 기반 분할
- Canary Rollout: 소규모 트래픽 시작으로 위험 최소화
- Python 예제:
```python
def route_traffic(user_id, variant_a_weight=0.5):
if random.random() < variant_a_weight:
return "variant_a"
else:
return "variant_b"
```
4. A/B 테스트 워크플로우
- 모델 훈련 및 MLflow 등록
- Kubernetes 배포 업데이트 (Argo/CD 자동화)
- 트래픽 분할 (Istio/Nginx)
- 인퍼런스 서비스 실행
- 모든 요청/예측 로깅
- 메트릭 대시보드 모니터링
- 성능 저하 시 롤백
5. 주요 도전 과제 및 대응 전략
- Stale Models: 자동 재학습 파이프라인 도입
- Feature Skew: 특성 모니터링 + 데이터 검증
- Latency Spikes: 성능 테스트 + 지연 임계값 기반 롤백
- Data Corruption: 체크섬 + 데이터 검증
- Traffic Splitter Failures: 여러 트래픽 분리기 사용 + 헬스 체크 자동화
6. 성능 최적화 요소
- 지연 최소화: P90/P95 지연 측정, 모델 크기 최적화, 네트워크 지연 개선
- 트루스루 최대화: 요청 배치 + 자동 스케일링
- 모델 정확도 vs. 인프라 비용: 성능-비용 균형 유지
- 캐싱: 자주 사용되는 특성 및 예측 캐시
7. 모니터링 및 도구
- Prometheus: 인퍼런스 서비스 및 트래픽 분리기 지표 수집
- Grafana: 대시보드 시각화
- OpenTelemetry: 분산 시스템 추적 표준화
- Evidently: 데이터 드리프트 및 모델 성능 모니터링
- Datadog: 종합 관측 플랫폼
8. 주요 지표
- 요청률, 오류율, 지연(P50, P90, P95)
- 모델 정확도(오프라인/온라인), 특성 분포, 비즈니스 지표(전환율, 수익)
- 알림 트리거: 기준선 성능 대비 유의미한 편차 시
9. 보안 및 인프라 고려 사항
- 모델/데이터 접근 제어: IAM + OPA 정책 강화
- 비밀 저장: Vault 사용
- ML 메타데이터 추적: 모델 및 데이터 라인리지 관리
- 자동화: GitHub Actions, Argo Workflows 사용
결론
- A/B 테스트는 ML 시스템의 핵심 피드백 루프로, MLflow, Kubernetes, Ray/Dask 등의 도구를 활용한 자동화 프레임워크 구축이 필수적
- 샘플 크기, 시간대 효과, 특성 편향 등의 실수를 방지하기 위해 데이터 모니터링 + 롤백 전략 강화
- 모델 성능과 인프라 비용의 균형을 유지하며 지연 최소화, 트루스루 최대화를 위한 최적화 필요