MLOps: 머신러닝 생명주기 관리의 실천 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석, 인공지능, 머신러닝

대상자

데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, DevOps 전문가

• 난이도: 중급~고급 (ML과 DevOps 기본 지식 요구)

핵심 요약

• MLOps는 ML 생명주기를 관리하는 프레임워크로, DevOps 원칙을 ML 워크플로우에 적용하여 모델의 재현성, 확장성, 규제 준수를 보장
• 핵심 도구: Apache Airflow (데이터 파이프라인), MLflow (실험 추적), FastAPI + Docker (배포), Prometheus + Grafana (모니터링)
• 핵심 전략: 데이터 자동화, CI/CD 자동화, 실시간 모니터링 및 재학습 자동화

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 데이터 준비

• 목표: 실시간으로 90% 이상의 정밀도로 사기 거래 탐지
• 데이터 처리:

- 100만 건의 거래 데이터를 Apache Airflow 파이프라인으로 자동화

- 중복 제거, 중간값으로 결측치 채우기, 금액 정규화

- GDPR 준수: hashlib 라이브러리로 사용자 ID 애니모나이즈

- DVC (Data Version Control)로 데이터 버전 관리

2. 모델 개발

• 실험: 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost (정밀도 0.92 달성)
• 실험 추적: MLflow로 파라미터, 메트릭, 모델 버전 로깅
• 재현성 확보: 모든 실험 기록을 공유 및 복원 가능하게 관리

3. 모델 배포

• 배포 아키텍처:

- FastAPI로 REST API 구축

- Docker 컨테이너화, GitHub Actions CI/CD 파이프라인 자동화

- AWS Lambda에 배포하여 실시간 처리 성능 확보 (100ms 이내 예측 지연)

• 보안: 역할 기반 접근 제어 (RBAC)로 API 보호

4. 모니터링 및 재학습

• 모니터링: Prometheus + Grafana**로 실시간 정밀도 및 지연 추적
• 자동 재학습: 정밀도가 0.85 미만일 때 Airflow 파이프라인 자동 실행
• 사례: 연말 거래량 증가 시 새 사기 패턴 탐지 → 24시간 내 재학습으로 정밀도 0.91 회복

결론

• MLOps 실천 팁:

- 데이터 파이프라인 자동화 (Apache Airflow, DVC)

- CI/CD 도입 (GitHub Actions, Docker)

- 실시간 모니터링 + 자동 재학습 (Prometheus, Grafana, Evidently AI)

- 규제 준수 (GDPR 대응: 데이터 애니모나이즈, RBAC)

• 핵심 성과: 사기 탐지 모델의 정밀도 90% 달성, 규제 준수, 확장성 확보
• 요약: MLOps는 ML 생명주기를 자동화하고, 모델의 지속적인 신뢰성과 규제 준수를 보장하는 실무 중심 프레임워크입니다.