MLOps와 DevOps의 개념과 차이점

MLOps와 DevOps의 개념과 차이점을 알아보자

 

 

인공 지능과 머신 러닝이 비즈니스에서 계속 널리 보급됨에 따라 이러한 모델의 배포를 최적화하는 것이 중요합니다. 여기에서 MLOps와 DevOps가 등장합니다. 둘 사이에 일부 겹치는 부분이 있지만 기계 학습 파이프라인에서 고유한 용도를 제공합니다.

 

MLOps란?

 

MLOps

MLOps 또는 Machine Learning Operations는 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 관리하는 데 사용되는 프로세스 및 기술을 나타냅니다. MLOps에는 DevOps와 동일한 원칙이 많이 있지만 기계 학습 모델을 배포하고 유지 관리하는 고유한 문제에 맞게 특별히 조정되었습니다.

MLOps에는 데이터 준비, 모델 교육 및 배포를 비롯한 다양한 작업이 포함됩니다. 또한 기본 인프라의 모델 성능 및 유지 관리에 대한 지속적인 모니터링도 포함됩니다. MLOps는 이러한 프로세스를 간소화하고 수작업을 줄이며 모델이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것을 목표로 합니다.

 

 

데브옵스란?

 

DevOps

DevOps 또는 Development Operations는 개발자와 운영 전문가 간의 협업을 강조하는 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. DevOps의 목표는 가능한 한 많은 소프트웨어 개발 프로세스를 자동화하여 배포 속도를 높이고 오류를 줄이는 것입니다.

DevOps에는 CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 전달), 자동화된 테스트, 코드형 인프라를 비롯한 다양한 사례가 포함됩니다. DevOps의 주요 목표는 코드 작성과 프로덕션 배포 사이의 시간을 줄이는 것입니다. 이를 통해 기업은 더 빠르게 혁신하고 변화하는 고객 요구에 대응할 수 있습니다.

 

 

MLOps와 DevOps의 차이점

 

MLOps와 DevOps 사이에는 일부 겹치는 부분이 있지만 둘 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 가장 큰 차이점은 MLOps는 기계 학습 모델을 배포하고 유지 관리하는 고유한 문제에 중점을 두는 반면 DevOps는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에 중점을 둔다는 점입니다.

또 다른 주요 차이점은 각 접근 방식과 관련된 작업의 특성입니다. MLOps에는 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 깊은 이해가 필요하고 DevOps에는 소프트웨어 개발 및 운영에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 기업이 MLOps 및 DevOps를 효과적으로 구현하기 위해서는 각 영역에 대한 전문 지식이 필요함을 의미합니다.

마지막으로 MLOps와 DevOps에서 사용되는 도구와 기술은 다릅니다. 일부 도구는 두 접근 방식 간에 공유되지만 MLOps에는 데이터 준비 및 모델 모니터링을 위한 도구와 같은 고유한 특수 도구 집합이 있습니다.

 

결론

결론적으로 MLOps와 DevOps 사이에는 약간의 중복이 있지만 기계 학습 파이프라인에서 고유한 목적을 수행합니다. MLOps는 기계 학습 모델을 배포하고 유지 관리하는 고유한 문제에 중점을 두는 반면 DevOps는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에 중점을 둡니다. 두 접근 방식을 효과적으로 구현하려면 기업은 각 영역에 대한 전문 지식을 보유하고 전문 도구와 공유 도구를 조합하여 사용해야 합니다.