MLOps 파이프라인 구축기: ETL부터 실시간 추론까지

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핵심 요약

ETL부터 모델 배포까지 자동화된 MLOps 파이프라인을 구축하며 얻은 데이터 검증, 리소스 관리, 학습-서빙 편향 방지 및 모니터링에 관한 실무 경험 공유.

MLOps 파이프라인 시리즈의 두 번째 파트로, ETL부터 데이터 검증, 모델 학습, 배포, 실시간 추론까지 전체 과정을 자동화한 경험을 공유했다.

MLOps 파이프라인 구축 시 기술적 구현보다 데이터 검증, 자원 관리, 환경 간 일관성 유지가 실질적인 안정성을 결정한다. 자동화된 파이프라인에서는 모니터링 체계가 구축되어야 운영 효율성을 확보할 수 있다.

데이터 클리닝과 데이터 검증은 별개의 과정이다. ETL 과정의 클리닝만으로는 부족하며, 학습 전 데이터의 건전성을 확인하는 검증 단계가 필수적이다. 검증 단계에서 데이터가 부적합하면 컴퓨팅 자원 낭비를 방지하기 위해 파이프라인을 중단한다.

모든 학습 작업을 동시에 실행하면 클러스터 자원이 고갈된다. Airflow pools를 사용하여 동시 실행 수를 제한하는 것이 안정적이다. 작성자는 60개 모델 학습 시 3개로 제한하여 시스템 안정성을 확보했다.

학습 시와 서빙 시 피처 계산 코드가 다르면 결과가 왜곡되는 학습-서빙 편향(Training-serving skew)이 발생한다. 동일한 코드를 양쪽 환경에서 사용하여 데이터 일관성을 유지해야 한다.

모델 배포는 MLflow의 alias 기능을 활용하여 단순하게 시작한다. Grafana를 통해 파이프라인 상태, 모델 성능, 예측 지연 시간 등을 실시간으로 모니터링하여 운영 가시성을 확보한다.

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