모델 배포 시간을 70% 단축한 웹 기반 MLOps 플랫폼 구축

01 / THE CHALLENGE

문제의 출발점.

고객사를 위해 다수의 머신러닝 모델을 개발·운영하는 데이터 분석 기업. 모델 배포와 버전 관리가 수작업으로 이루어져 데이터 사이언티스트가 직접 서버에 접속해 모델 파일을 교체했고, 이 과정에서 배포 실수가 종종 발생했다. 실험 이력이 기록되지 않아 롤백이 어려웠고, 학습·평가·배포가 분리된 환경에서 수행되어 같은 코드와 데이터로도 결과가 달라지는 재현성 문제가 빈번했다. 프로덕션 모델의 성능 저하(데이터 드리프트)를 감지할 수단이 없었고, 모델 간 A/B 테스트 인프라도 부재했다. 모델 수가 늘면서 체계적인 MLOps 환경 구축이 시급했다.

02 / THE APPROACH

업무의 맥락부터, 설계에 담았습니다.

Docker 컨테이너 기반 파이프라인으로 학습, 평가, 배포의 전체 워크플로우를 표준화하고 모든 실험 환경을 컨테이너로 격리해 재현성 문제를 근본적으로 해결했다. 모델 레지스트리를 도입해 모델 아티팩트와 메타데이터를 체계적으로 버전 관리하고, 성능 지표를 지속 수집해 드리프트를 감지하는 모니터링 아키텍처를 설계했다. 웹 대시보드에서 실험 추적, 하이퍼파라미터 비교, 원클릭 배포가 가능하게 하고, 트래픽 분배 비율을 설정할 수 있는 A/B 테스트 기능을 구현했다. 입력 데이터 분포 변화와 예측 정확도 하락을 실시간 감지하는 드리프트 알림과 성능 저하 시 이전 안정 버전으로 즉시 전환하는 자동 롤백을 붙이고, CI/CD 파이프라인과 통합해 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 자동화했다.

03 / THE PROCESS

작은 검증을 쌓아, 작동하는 시스템으로.

1. 01

   Docker 컨테이너 기반 학습·평가·배포 워크플로우 표준화

2. 02

   모델 레지스트리 도입과 아티팩트·메타데이터 버전 관리 체계 수립

3. 03

   실험 추적·하이퍼파라미터 비교·원클릭 배포 웹 대시보드 구축

4. 04

   트래픽 분배형 A/B 테스트 기능 구현

5. 05

   드리프트 감지 알림과 자동 롤백 연동

6. 06

   CI/CD 통합으로 커밋부터 프로덕션 배포까지 자동화

04 / THE OUTCOME

숫자와 업무 방식에 남은 결과.

• 수일 걸리던 모델 배포가 70% 단축되어 몇 시간 내 완료
• 실시간 성능 모니터링과 자동 롤백으로 프로덕션 안정성 크게 향상
• 데이터 사이언티스트가 인프라 관리 부담에서 벗어나 모델 연구에 집중
• 플랫폼을 신규 고객사 프로젝트에 재활용해 회사 전체 ML 수행 역량 강화

05 / THE HANDOVER

인도 이후에도, 팀의 자산으로.

실험 추적, 원클릭 배포, A/B 테스트, 드리프트 모니터링, 자동 롤백을 갖춘 웹 기반 MLOps 플랫폼과 CI/CD 통합 파이프라인.