MLOps 구현을 위한 모범 사례
MLOps를 구현할 때 따라야 할 몇 가지 모범 사례가 있습니다. 그 혜택은 다음과 같습니다:
1. 명확한 커뮤니케이션 채널 구축
데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 및 운영 팀 간의 개방적인 커뮤니케이션을 촉진합니다. 협업 도구 및 플랫폼을 사용하여 업데이트, 인사이트 및 피드백을 효과적으로 공유하세요. 목표, 진행 상황 및 도전과제에 맞춰 교차 직무 회의를 정기적으로 실시합니다.
2. 포괄적인 문서 작성
데이터 전처리, 모델 개발 및 배포 프로세스를 포함한 전체 머신러닝 파이프라인을 문서화합니다. 재현성을 위해 종속성, 구성 및 버전 정보를 명확하게 설명합니다. 인프라 설정, 구축 단계 및 모니터링 절차에 대한 문서를 유지 관리합니다.
3. IaC 수용
인프라 구성 요소(예: 서버, 데이터베이스)를 코드로 정의하여 개발, 테스트 및 프로덕션 환경 전반에서 일관성을 보장합니다. Terraform 또는 Ansible과 같은 도구를 사용하여 인프라 변경을 프로그래밍 방식으로 관리하세요.
4. 모델 모니터링의 우선 순위 지정
모델 성능을 추적하고, 드리프트를 감지하며, 이상을 식별하기 위한 강력한 모니터링 메커니즘을 구축합니다. 로깅 관행을 구현하여 문제 해결 및 감사를 위한 머신러닝 워크플로우의 각 단계에서 관련 정보를 캡처합니다.
5. 자동화 테스트 구현
MLOps 파이프라인에 유닛 테스트, 통합 테스트 및 성능 테스트를 포함시킵니다.
다양한 환경에서 모델 동작을 테스트하여 문제를 조기에 파악하고 구축 전반에서 일관성을 보장합니다.
6. 재현성 지원
ML 파이프라인에 사용되는 라이브러리, 종속성 및 구성의 버전을 기록하고 추적합니다. Docker와 같은 컨테이너화 툴을 사용하여 전체 환경을 캡슐화하여 다양한 시스템에서 재현할 수 있습니다.
7. 보안 우선 순위 지정
데이터 처리, 모델 스토리지 및 네트워크 통신을 위한 보안 모범 사례를 구현합니다. 종속성을 정기적으로 업데이트하고, 보안 감사를 수행하며, 액세스 제어를 시행합니다.
8. 책임감 있는 확장
MLOps 워크플로우를 설계하여 증가하는 데이터 볼륨과 모델 복잡성을 처리할 수 있도록 수평으로 확장하세요. 확장 가능한 인프라와 병렬 처리 기능을 위해 클라우드 서비스를 활용하세요. 퓨어스토리지의 Portworx®와 같은 서비스를 통해 클라우드 워크로드를 최적화하세요.
MLOps와 AIOps 비교
AIOps(IT 운영을 위한 인공지능) 및 MLOps(머신러닝 운영)는 기술 및 데이터 관리 분야에서 서로 다른 개념과 관련이 있습니다. 이들은 인공지능과 머신러닝의 운영 측면을 다루지만, 다음과 같은 다양한 초점과 목표를 가지고 있습니다.
AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)
- 집중: AIOps는 주로 인공지능 및 머신러닝 기법을 사용하여 IT 운영 및 인프라 관리의 성능, 안정성 및 효율성을 최적화하고 개선하는 데 중점을 둡니다.
- 목표: AIOps의 주요 목표는 작업 자동화, IT 사고 예측 및 예방, 시스템 상태 모니터링, 리소스 할당 최적화, 전반적인 IT 인프라의 성능 및 가용성 향상입니다.
- 활용 사례: AIOps는 네트워크 관리, 시스템 모니터링, 로그 분석, 사고 탐지 및 대응 등의 작업을 위해 IT 환경에서 일반적으로 사용됩니다.
MLOps(머신러닝 운영)
- 집중: 반면 MLOps는 머신러닝 모델의 운영과 머신러닝 개발 수명 주기의 엔드-투-엔드 관리에 특히 중점을 둡니다.
- 목표: MLOps의 주요 목표는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 개발, 배포, 모니터링 및 유지하는 프로세스를 간소화하는 것입니다. 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 및 운영팀 간의 협업을 강조합니다.
- 활용 사례: MLOps는 머신러닝 모델이 프로덕션 환경에서 원활하게 배포되고 실행되도록 하는 데 사용됩니다. 모델 버전 관리, ML용 CI/CD, 모델 모니터링 및 모델 재교육과 같은 작업이 포함됩니다.
AIOps와 MLOps는 모두 운영 환경에서 인공지능과 머신러닝을 사용하지만, 각기 다른 중점 영역을 가지고 있습니다. AIOps는 AI를 사용하여 IT 운영 및 인프라 관리를 최적화하고 자동화하는 것을 목표로 하며, MLOps는 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 관리 및 배포에 중점을 둡니다. AIOps는 기본 인프라가 MLOps 관행을 지원하도록 지원할 수 있지만, 기술과 운영의 다양한 측면을 다루기 때문에 일부 경우에 보완적입니다.
퓨어스토리지가 MLOps를 지원하는 이유
MLOps 관행을 채택하는 것은 오늘날의 머신러닝 프로젝트에서 성공을 거두는 데 매우 중요합니다. MLOps는 ML 프로젝트의 효율성, 확장성 및 재현성을 보장하여 장애 위험을 줄이고 전반적인 프로젝트 결과를 향상시킵니다.
그러나 MLOps를 성공적으로 적용하려면 먼저 완벽하게 준비된 AI 인프라가 필요합니다. AI 퓨어스토리지는 AI 워크로드의 방대한 데이터 수요를 충족하는 데 필요한 제품과 솔루션을 제공합니다. 퓨어스토리지를 활용하면 더 빠르고 효율적이며 안정적인 모델 트레이닝을 통해 MLOps 구현을 개선할 수 있습니다. 퓨어스토리지 기술의 통합은 전반적인 머신러닝 파이프라인을 최적화하는 데 기여하여 데이터 기반 이니셔티브에 참여하는 조직의 성능과 생산성을 향상시킵니다.
