2번째 글# MLOps와 Kubernetes, Data pipeline

 

MLOps의 핵심 과제 중 하나는 머신 러닝 워크로드를 지원하는 데 필요한 인프라와 리소스를 관리하는 것입니다.

바로 여기에 Kubernetes가 등장합니다. Kubernetes는 조직이 컨테이너화된 애플리케이션과 워크로드를 배포, 확장, 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 조직은 MLOps와 Kubernetes를 결합하여 머신 러닝 워크로드를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

MLOps에 Kubernetes를 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 리소스를 동적으로 관리하고 확장할 수 있다는 점입니다. 이는 워크로드가 매우 예측하기 어렵고 리소스 집약적일 수 있는 머신 러닝에서 매우 중요합니다. 조직은 Kubernetes를 통해 온디맨드 방식으로 리소스를 할당하고 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있으므로 머신 러닝 워크로드가 항상 최고의 성능으로 실행되도록 보장할 수 있습니다.

또한, Kubernetes는 머신 러닝 애플리케이션과 서비스를 배포하고 관리하는 일관되고 표준화된 방법을 제공합니다. 따라서 배포 프로세스가 간소화되고 오류나 불일치의 위험이 줄어듭니다. 조직은 Kubernetes를 사용하여 머신 러닝 애플리케이션과 서비스를 더 빠르고 안정적으로 배포하여 변화하는 비즈니스 요구와 고객 요구에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다.

Kubernetes의 또 다른 장점은 워크로드를 모니터링하고 관리하기 위한 강력한 기능 세트를 제공합니다. ML Ops의 Lifecycle에서 발생할 수 있는 문제에 관한 도구뿐만 아니라 메트릭 및 로깅에 대한 지원이 포함됩니다. 조직은 Kubernetes를 사용하여 머신 러닝 워크로드의 성능을 보다 쉽게 추적하고 발생할 수 있는 모든 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

AI team에서 Data pipeline 역시 성공적인 모델링을 위해 중요합니다.

 

데이터 품질: AI 모델은 학습된 데이터만큼만 우수합니다. 따라서 데이터 파이프라인은 고품질의 관련성 있고 대표적인 데이터가 AI 모델에 공급되도록 보장하는 것이 필수적입니다. 잘 설계된 데이터 파이프라인은 이상값, 누락된 값 및 기타 불일치를 식별하고 제거하여 데이터가 깨끗하고 모델링에 사용할 준비가 되어 있는지 확인할 수 있습니다.

확장성: 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가함에 따라, 잘 설계된 데이터 파이프라인은 AI 팀이 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 관리하여 더 빠르게 반복하고 실험할 수 있도록 도와줍니다.

자동화: 좋은 데이터 파이프라인은 데이터를 정리, 변환, 모델링 플랫폼에 로드하는 등 데이터 처리와 관련된 반복적이고 시간이 많이 소요되는 많은 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 AI 팀은 모델 개발 및 실험과 같은 보다 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

협업: 효율적인 데이터 파이프라인은 팀원 간의 협업을 촉진하여 데이터를 쉽고 안전하게 공유하고 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 통해 모든 사람이 동일한 데이터로 작업하여 오류와 불일치의 위험을 줄일 수 있습니다.

비용 절감: 잘 설계된 데이터 파이프라인은 반복적인 작업을 자동화하고 리소스 사용을 최적화하여 데이터 처리 및 관리와 관련된 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하면, 데이터 파이프라인은 AI 모델이 고품질의 관련성 높은 데이터로 학습되도록 보장하고 협업, 확장성, 자동화 및 비용 절감을 촉진하기 때문에 AI 기술 팀 관리자에게 필수적입니다.