머신러닝 인프라스트럭처를 마스터하는 Azure

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, DevOps 전문가
• 중간~고급 수준 (AI 모델 배포 및 모니터링 경험 필요)

핵심 요약

• Azure ML Service, Databricks, AKS, Azure Monitor 등의 서비스를 통해 AI/ML 모델의 전 생애주기 관리 가능
• Blob Storage, Data Lake, SQL Database 등 다양한 데이터 저장소를 활용한 스케일 가능한 데이터 관리
• 실시간 모니터링과 자동 확장 기능으로 생산성 향상 및 모델 성능 최적화

섹션별 세부 요약

1. AI/ML 인프라스트럭처 정의

• AI/ML 인프라스트럭처는 데이터 수집, 모델 훈련, 배포, 모니터링까지 전 생애주기를 지원하는 클라우드 기반 도구와 컴퓨팅 리소스
• Azure는 대규모 데이터 처리와 협업형 ML 개발을 위한 통합 환경 제공

2. Azure의 핵심 서비스

• Azure ML Service
• No-code UI 및 SDK 지원
• 모델 버전 관리 및 REST API 배포 기능
• Azure Databricks
• 데이터 레이크와의 통합을 통해 빠른 데이터 클리닝 및 훈련 가능

3. 실제 사례 활용

• 은행은 Azure ML을 통해 실시간 사기 탐지 모델 배포 (초당 수천 건의 트랜잭션 분석)
• 의료 기관은 Databricks를 사용해 의료 영상 분석을 통한 초기 질병 탐지 모델 개발

4. 데이터 관리 솔루션

• Blob Storage: 비구조화 데이터 저장
• Data Lake: 스케일 가능한 분석 지원
• SQL Database: 구조화 데이터 관리

5. AKS를 통한 모델 배포

• AKS (Azure Kubernetes Service)로 컨테이너화된 모델 배포
• 고가용성 및 자동 확장 기능 제공

6. 모델 모니터링

• Azure Monitor를 통해 지연 시간, 데이터 드리프트, 모델 정확도 추적
• 계절성 또는 사용자 트렌드에 따른 모델 조정 가능

결론

• Azure ML, Databricks, AKS, Azure Monitor 등의 도구를 활용해 프로토타입에서 생산 환경으로의 원활한 전환 가능
• 실시간 모니터링과 자동 확장 기능을 통해 모델 성능 최적화 및 운영 효율성 향상
• 데이터 과학자와 DevOps 팀의 협업을 통해 스케일 가능한 AI 인프라스트럭처 구축이 핵심