머신러닝 기초: A/B 테스트 프로젝트
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능
대상자
- 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, DevOps 전문가
- 난이도: 중간 (A/B 테스트 인프라 구축 및 ML 시스템 통합 이해 필요)
핵심 요약
- A/B 테스트는 ML 모델 개선 과정에서 필수적인 피드백 루프로, 데이터 수집부터 모델 폐기까지 전 생애주기에 적용됨.
- MLflow, Airflow, Kubernetes, Feature Store 등 주요 시스템과의 통합이 핵심이며, 스케일링, 지연, 통계적 정확성 사이의 트레이드오프를 고려해야 함.
- A/B 테스트 인프라는 모델 버전 관리, 실시간 모니터링, 실험 로깅을 통해 규제 준수 및 재현 가능한 결과를 보장해야 함.
섹션별 세부 요약
1. **사례: 데이터 드리프트로 인한 문제**
- Q3 2023년, 불필요한 false positive 증가로 인해 고객 서비스 문제가 발생.
- A/B 테스트 프레임워크의 통계적 검증력 부족과 실시간 모니터링 미비가 원인.
- ML 시스템 라이프사이클에 깊이 통합된 A/B 테스트 인프라의 필요성 강조.
2. **A/B 테스트의 역할과 범위**
- 모델 검증 단계를 넘어 데이터 수집, 특징 공학, 배포, 폐기까지 지속적인 피드백 루프로 작동.
- MLOps 실천의 핵심 요소로, 점진적 개선이 회귀를 유발하지 않도록 보장해야 함.
- 확장성, 지연, 통계적 검증을 고려한 트래픽 분배 및 canary 배포 필요.
3. **시스템 구성 요소 및 통합**
- MLflow: 모델 버전 관리, 실험 추적, 메타데이터 관리.
- Airflow/Prefect: A/B 테스트 워크플로우 오케스트레이션.
- Kubernetes: 모델 버전의 확장 가능한 배포.
- Feature Store (Feast, Tecton): 실험 중 모든 모델 버전 간 일관된 특징 값 제공.
- SageMaker, Vertex AI 등 클라우드 ML 플랫폼: 모델 호스팅 및 모니터링.
4. **기술적 구현 예시**
- Python 라우팅 로직:
```python
def route_traffic(user_id, model_versions, traffic_split):
hash_value = hash(user_id) % 100
if hash_value < traffic_split:
return model_versions[1] # Version B
else:
return model_versions[0] # Version A
```
- Kubernetes 배포 YAML:
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: model-a-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: model-a
template:
metadata:
labels:
app: model-a
spec:
containers:
- name: model-a-container
image: your-model-a-image:latest
ports:
- containerPort: 8080
```
5. **주요 위험 요소 및 대응 전략**
- Stale Models: 자동 재교육 및 검증 파이프라인으로 대응.
- Feature Skew: 특징 모니터링 및 데이터 검증으로 해결.
- Latency Spikes: 캐싱, 최적화 라우팅, 자동 확장 사용.
- Data Corruption: 데이터 검증 및 체크섬으로 예방.
- Statistical Flaws: 파워 분석 및 통계 전문가 검토 수행.
6. **성능 최적화 및 모니터링**
- Batching, Caching, Vectorization, Autoscaling 활용.
- Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Evidently, Datadog 등으로 모니터링 및 디버깅.
- P90/P95 지연, 처리량, 모델 정확도, 인프라 비용 등 핵심 지표 추적.
7. **보안 및 규제 준수**
- IAM 및 Vault를 통한 보안 모델/데이터 접근 제어.
- MLflow, Comet으로 실험 정보 중앙화 저장.
- 실험 로깅 및 재현 가능성 보장.
8. **CI/CD 통합 및 자동화**
- GitHub Actions, GitLab CI, Argo Workflows와의 통합.
- 배포 게이트로 미테스트된 모델 배포 방지.
- 자동 테스트로 실험 설정 및 지표 수집 검증.
- 자동 롤백 로직으로 실패 시 이전 안정 버전 복구.
결론
- A/B 테스트 인프라는 ML 시스템의 핵심 구성 요소로, MLflow, Kubernetes, Feature Store 등과의 통합을 통해 실시간 모니터링, 통계적 검증, 규제 준수를 보장해야 함.
- Python 라우팅, Kubernetes YAML, Bash 스크립트 등의 구체적 예시를 통해 실무 적용 시 기술적 구현 방법을 이해하고, 성능 최적화와 보안 고려사항을 반드시 반영해야 함.