MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝(ML) 시스템이 현대 비즈니스 환경에서 증가하는 데이터 복잡성과 빠르게 변화하는 요구사항에 효과적으로 대응하기 위해 등장했습니다. 초기의 ML 시스템은 연구 및 실험 수준에서 사용되었으나, 비즈니스 적용이 확대되면서 운영 단계에서의 문제들이 부각되었습니다. 이러한 문제에는 데이터의 변화로 인한 모델 성능 저하, 예측 서비스의 불안정성, 수동 관리로 인한 운영 부담 등이 포함됩니다. 특히, ML 시스템 운영의 핵심 과제는 다음과 같습니다.데이터의 변화에 대한 적응성데이터는 시간에 따라 변화하거나 품질에 문제가 생길 수 있습니다. 이를 무시하면 모델 성능 저하로 이어질 가능성이 큽니다.운영 효율성데이터 준비, 모델 학습, 검증, 배포 ..
