MLOps란 무엇인가?

MLOps는 기계 학습(ML) 시스템의 개발과 배포를 통합하는 프레임워크입니다. 이는 ML 모델을 지속적으로 생산에 투입하기 위해 표준화하고 간소화하는 역할을 합니다. MLOps의 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 데이터 추출: 다양한 출처에서 데이터 통합
2. 탐색적 데이터 분석: 데이터의 기본 속성 이해
3. 데이터 준비: ML 솔루션 실행을 위한 데이터 정제
4. ML 모델/솔루션 생성: ML 알고리즘을 사용하여 모델 생성 및 훈련
5. 모델 평가 및 검증: 테스트 데이터 세트에서 모델 성능 검증
6. 모델 배포: 생산 환경에 ML 모델 배포

MLOps는 DevOps 원칙을 기반으로 하지만 ML 모델과 시스템에 특화된 추가적인 레이어를 포함합니다.

AIOps란 무엇인가?

AIOps는 "Artificial Intelligence for IT Operations"의 약어로, IT 운영 과정을 자동화하기 위해 대규모 데이터와 기계 학습을 결합합니다. AIOps의 핵심 요소는 다음과 같습니다:

1. 기계 학습: IT 데이터에서 패턴 발견
2. 이상 감지: 시스템의 비정상적인 행동 감지
3. 예측적 통찰력: IT 문제 예측 및 사전 대응
4. 자동화된 근본 원인 분석: 다중 시스템 관련 문제의 근본 원인 자동 분석

AIOps는 IT 운영 프로세스를 자동화하기 위해 빅 데이터와 머신 러닝을 결합합니다. 이는 IT 인프라에서 발생하는 다양한 데이터를 효과적으로 관리하고, 실시간 통찰력과 예측 분석을 제공하여 IT 팀이 문제에 효율적으로 대응하도록 돕습니다.

MLOps vs AIOps

MLOps와 AIOps는 서로 다른 영역에 속하지만, 종종 혼동됩니다. 기본적인 차이점은 다음과 같습니다:

• MLOps:

  • ML 시스템 개발 과정 표준화
  • 팀 간 협업 강화
  • AI 및 데이터 과학을 규모 있고 반복 가능한 방식으로 배포하는데 중요

• AIOps:

  • IT 운영 및 시스템 자동화
  • 자동화된 근본 원인 분석 및 해결
  • 대규모 데이터 처리 및 관리

결론

MLOps와 AIOps는 효과적이고 확장 가능하며 지속 가능한 시스템을 만드는 데 도움이 되는 중요한 도구입니다. MLOps는 ML 모델의 구축과 배포를, AIOps는 실시간으로 애플리케이션 데이터에 대응하는데 사용됩니다. 이 두 도구는 ML 모델 구축 및 IT 운영 자동화에 필요한 기능을 모두 제공하기 때문에 함께 사용될 수 있습니다.