[MLOps] (1) MLOps란? MLOps 배경, 소개, 전망에 대한 이야기

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MLOps 과정이 커리큘럼에 포함된 데이터 부트캠프는 ‘모두의 연구소’가 유일했고, 이는 내가 이곳을 선택한 결정적인 이유였다.

2025년 상반기 데이터 직무 채용 공고를 살펴보면, 특히 ‘MLOps 실무 역량’을 우대하는 공고가 눈에 띄게 많았다.

이를 보며 MLOps 역량은 물론, AI를 잘 다룰 수 있는 개발자로 성장해야겠다는 필요성을 느껴 부트캠프에 참여하게 되었다.

부트캠프에서 다룬 MLOps 강의 내용을 중심으로, 관련 직무로 나아가기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념과 기술을 정리해보았다.

우선, MLOps가 무엇인지 소개하는 글로 시작해보려 한다.

 

 

 

 

 

 

  ML/DL, 비즈니스를 만나 MLOps가 되기까지의 여정  

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인공지능 시대가 가속화되면서 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 기술은 우리 삶 깊숙이 자리 잡았다.

이세돌 기사와 알파고의 대결을 시작으로 인간의 뇌를 모방한 딥러닝의 발전, 그리고 이미지 및 자연어 처리 기술을 넘어 생성형 AI에 이르기까지, ML/DL은 다양한 문제 해결의 핵심 열쇠가 되었다.

 

"이 뛰어난 ML/DL 기술을 과연 비즈니스에 어떻게 성공적으로 도입하고,
나아가 효율적으로 운영하여 실제로 '돈'이 되게 할 수 있을까?"

 

이러한 물음과 함께, 도입 비용과 시간을 절약하고 모델을 최적화하며 저렴하게 운영하는 방법에 대한 깊은 고민 속에서 바로 MLOps가 탄생했다.

 

 

  1. MLOps, 왜 필요할까  

ML/DL 모델을 비즈니스에 적용하고 운영하는 과정은 단순히 모델을 개발하는 것 이상의 복잡성을 가진다.

현업에서는 다음과 같은 다양한 고민에 직면하게 된다.

• 모델 코드와 데이터 관리: 학습시킨 모델과 데이터는 어디에 체계적으로 저장되어 있을까
• 오류 및 문제 해결: 모델 운영 중 발생하는 오류는 누가, 어떻게 해결해야 할까
• 모델 버전 관리: 최신 모델 데이터는 어떻게 형상 관리되고 있을까
• 성능 검증: 모델의 성능이 서비스에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 어떻게 입증할까

 

이런 고민들은 결국 '어떻게 하면 ML/DL 기술을 더 효율적으로 비즈니스에 도입하고 잘 운영할 수 있을까?'라는 질문으로 귀결된다.

Machine Learning, Data Engineering, DevOps 세 가지 토픽의 교차점에서 그 해답을 찾아가는 과정이 바로 MLOps라고 할 수 있다. 이 세 가지 영역을 모두 이해하는 것이 MLOps 전문가에게 중요할 것이다.

 

 

  2. MLOps란 무엇일까  

MLOps는 "ML/DL 기술을 제품에 적용하고 운영하는 단계에서 필요한 모든 기술과 프로세스"를 의미한다.

효율적인 모델 운영과 비용 절감을 위한 고민으로부터 시작된 만큼, 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 모니터링, 재학습에 이르는 전체 라이프사이클을 자동화하고 관리하는 방법론이라고 할 수 있다.

MLOps의 목표는 모델 개발의 속도를 높이고, 안정적으로 운영하며, 비즈니스 가치를 극대화하는 것이다.

 

 

  3. MLOps 생태계 소개  

MLOps는 다양한 도구와 기술들의 조합으로 이루어진 풍부한 생태계를 가지고 있다. 주요 컴포넌트들을 정리해 보았다.

• 모델 저장 및 공유
  • Hugging Face: 다양한 오픈소스 모델(LLaMA, Gemma 등)을 공유하고 활용할 수 있는 플랫폼
• 클라우드 기반 MLOps 플랫폼
  • Google Cloud (Vertex AI, BigQuery): 구글 클라우드 환경에서 ML 모델 개발부터 배포, 모니터링까지 통합적으로 지원하는 Vertex AI와 대규모 데이터 분석에 특화된 BigQuery가 대표적
  • Databricks (Spark, MLflow): 대용량 데이터 처리 엔진인 Apache Spark와 모델 실험 추적, 재현성 및 배포를 돕는 MLflow. MLflow는 모델을 레지스트리에 등록하고 관리하는 데 중요한 역할
• 오픈소스 도구
  • PyTorch: 딥러닝 모델 개발을 위한 인기 있는 프레임워크
  • Airflow: 데이터 파이프라인을 프로그래밍 방식으로 작성, 스케줄링, 모니터링하는 데 사용. 최근에는 DBT와 함께 데이터 파이프라인 자동화에 많이 채택
  • Ray: 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 특히 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 ML 워크로드를 효율적으로 처리하는 데 유용

이러한 도구들은 데이터를 잘 받아오고, 모델을 효율적으로 학습시키며, 배포 환경을 안정적으로 관리하는 데 필수적인 요소들이다. 마치 백엔드 개발자와 데브옵스 엔지니어의 협업처럼, ML 엔지니어와 MLOps 전문가의 협업이 매우 중요하다고 한다.

 

 

  4. MLOps의 실제 구현: 파이프라인 자동화  

MLOps의 핵심은 모델 개발 및 배포 과정을 파이프라인으로 구성하고, 이를 점진적으로 자동화하는 데 있다.

• 수동 프로세스 (Orchestrated Experimentation): 초기 단계에서는 데이터 과학자가 모델을 개발하고 실험하는 과정이 수동으로 진행된다. 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 전처리하며, 여러 번의 실험을 통해 최적의 모델을 찾게 된다. 아직은 '수정'이 많이 필요한 단계이다. 이 단계에서는 '모델의 동작이 실제 서비스에 도움이 되는지'를 끊임없이 검증한다.
• 파이프라인화: 모델이 어느 정도 검증되어 서비스에 배포할 가치가 있다고 판단되면, 수동으로 진행되던 과정을 정형화된 'ML 파이프라인'으로 구성하기 시작한다. 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 각 단계를 모듈화하고 순서대로 연결하는 것이다.
• 파이프라인 자동화 (Automated Pipeline): 여기서 한 걸음 더 나아가, 파이프라인의 각 유닛(단계)들이 독립적으로 테스트되고 커버리지를 확보하게 되면, 전체 파이프라인을 자동화할 수 있다. 이를 통해 모델 배포 과정에서 발생하는 수작업을 최소화하고, 일관되고 신속한 모델 업데이트가 가능해진다.
• CI/CD를 통한 완벽한 자동화: 최종적으로는 이 파이프라인 자체의 변경 관리까지 자동화하는 CI/CD(연속 통합/연속 배포) 개념을 도입하게 된다. 파이프라인 정의나 환경 설정의 변경이 있을 때도 자동으로 반영되고 배포되는 수준에 이르면, MLOps가 완벽하게 구축되었다고 할 수 있다. 

결국 MLOps는 머신러닝의 핵심인 '실험'을 많이 하고, 그 결과를 효율적으로 제품에 반영하기 위한 고민의 집약체라고 볼 수 있다. 

 

 

  5. MLOps의 미래 전망  

MLOps는 비교적 최근에 등장한 개념이지만, 그 중요성은 날이 갈수록 커지고 있다.

ML/DL 기술이 더욱 고도화되고 비즈니스에 필수적인 요소가 됨에 따라, 모델을 효율적이고 안정적으로 운영하는 MLOps 전문가의 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다.

일각에서는 머신러닝 엔지니어보다 MLOps 엔지니어의 전망이 더욱 밝을 것이라는 관측도 나오고 있다고 한다.