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카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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DevOps

대상자

• ML 엔지니어 및 DevOps 전문가
• 난이도: 중급 이상 (ML 시스템 배포 전략 이해 필요)

핵심 요약

• ML 시스템의 zero-downtime 배포는 전통적인 blue-green 전략과는 다른 복잡한 프로세스가 필요
• MLDeploymentOrchestrator 클래스를 통해 모델, 피처 파이프라인, 인퍼런스 서비스의 동시 업데이트를 관리
• gradual_rollout과 feature schema validation이 시스템 안정성 보장 핵심 요소

섹션별 세부 요약

1. 배포 실패 사례

• Black Friday 주간 모델 업데이트 시 6시간의 서비스 중단 발생
• T+8분: 예측 지연 25ms → 2.3초로 급증
• T+18분: 피처 파이프라인의 스키마 불일치로 예측 정확도 감소

2. 근본 원인 분석

• ML 모델의 점진적 롤아웃 전략 미구현
• 모델 버전 관리 시 피처 파이프라인 의존성 무시
• 자동 롤백 메커니즘 부재 및 성능 회귀 테스트 부족

3. 영향 및 교훈

• $1.8M의 사기 손실 발생
• ML 시스템 배포는 모델 로딩 시간, 예측 일관성, 피처 파이프라인 조율이 필수
• "prediction quality" 기반의 트래픽 이동 전략 필요

4. 핵심 배포 아키텍처

• ModelRegistry, FeaturePipelineManager, TrafficManager 등 6가지 핵심 컴포넌트로 구성
• pre_deployment_validation 및 post_deployment_validation 단계 통합
• RollbackManager를 통한 자동 롤백 기능 구현

결론

• ML 시스템 배포 시 MLDeploymentOrchestrator 패턴과 피처 스키마 검증, 점진적 롤아웃 전략을 반드시 적용
• 모델 버전 관리 시 피처 파이프라인 의존성을 명시적으로 처리해야 성공률 99.97% 달성 가능