MLOps 기존 방식의 한계점 - 2025년 학습 정리
📋 문서 개요
목적: 기존 머신러닝 개발 방식의 한계점을 정리하여 MLOps 도입의 필요성을 이해하고 개선 방안 수립
작성일: 2025년
상태: 완료 (참고용)
⚠️ 주요 한계점
1. 재사용 불가능한 아티팩트 개발
문제점
- 일회성 코드: 프로젝트별로 개발된 코드가 다른 프로젝트에서 재사용 불가
- 표준화 부족: 공통된 인터페이스나 규약 없이 개발
- 문서화 미흡: 코드 재사용을 위한 충분한 문서 부족
구체적 사례
- 데이터 전처리 코드의 중복 개발
- 모델 평가 메트릭의 반복 구현
- 유사한 기능의 유틸리티 함수 재작성
해결 방안 (현재 적용 중)
- 재사용 가능한 라이브러리 구축
- 공통 인터페이스 정의 및 표준화
- 모듈식 설계 적용
2. 통합 불가능한 요소들
문제점
- 서로 다른 환경: 개발, 테스트, 운영 환경의 불일치
- 의존성 관리 부재: 라이브러리 버전 충돌 및 환경 차이
- 데이터 파이프라인 분리: 각 단계별 도구와 프로세스가 연결되지 않음
구체적 사례
- 개발 환경에서 동작하는 모델이 운영 환경에서 실패
- 서로 다른 팀이 개발한 컴포넌트 간 인터페이스 불일치
- 데이터 수집-전처리-모델링-서빙 단계 간 연결 고리 부족
해결 방안 (현재 적용 중)
- 컨테이너화 (Docker) 적용
- 통합 파이프라인 구축
- 표준화된 워크플로우 정의
3. 잘못된 데이터 인지 불가 문제
문제점
- 학습은 성공, 성능은 저하: 잘못된 데이터로도 모델 학습이 완료됨
- 데이터 품질 검증 부재: 입력 데이터의 품질을 사전에 확인하지 않음
- 조용한 실패: 명확한 오류 없이 모델 성능이 저하됨
구체적 사례
- 데이터 수집 오류로 인한 왜곡된 학습 데이터
- 스키마 변경으로 인한 데이터 타입 불일치
- 시간에 따른 데이터 분포 변화 미감지
해결 방안 (현재 적용 중)
- 데이터 검증 파이프라인 구축
- 데이터 드리프트 감지 시스템
- 데이터 품질 모니터링 대시보드
4. 모델 오류 파악의 어려움
문제점
- 출력만으로는 판단 불가: 모델이 결과를 출력하면 정상으로 인식
- 성능 저하 조기 감지 실패: 점진적 성능 저하를 감지하지 못함
- 비즈니스 로직 검증 부재: 도메인 지식을 반영한 검증 부족
구체적 사례
- 모델이 예측값을 출력하지만 정확도가 현저히 떨어짐
- 데이터 분포 변화로 인한 성능 저하를 늦게 발견
- 비즈니스 규칙에 어긋나는 예측 결과 생성
해결 방안 (현재 적용 중)
- 실시간 모델 성능 모니터링
- 비즈니스 규칙 기반 검증 로직
- A/B 테스트를 통한 성능 비교
5. 코드 복붙 문제
문제점
- 중복 코드 증가: 유사한 기능의 코드가 여러 곳에 산재
- 유지보수 어려움: 버그 수정 시 모든 복사본을 찾아 수정 필요
- 일관성 부족: 동일한 기능이지만 구현 방식이 다름
구체적 사례
- 데이터 로딩 코드의 반복 구현
- 모델 저장/로드 로직의 중복
- 로깅 및 모니터링 코드의 산재
해결 방안 (현재 적용 중)
- 공통 라이브러리 개발
- 추상화 및 모듈화
- 코드 리뷰 및 리팩토링
6. 일부 개선 시 명확한 틀의 부재
문제점
- 전체적 가이드라인 부족: 특정 부분만 개선하려 할 때 전체 시스템 영향 파악 어려움
- 의존성 불투명: 컴포넌트 간 의존 관계 불명확
- 변경 영향 범위 불분명: 작은 변경이 예상치 못한 영향 초래
구체적 사례
- 모델 일부 수정 시 전체 파이프라인 재검토 필요
- 데이터 전처리 변경으로 인한 하위 모듈 영향 파악 어려움
- 하이퍼파라미터 변경의 전체 시스템 영향 불분명
해결 방안 (현재 적용 중)
- 명확한 아키텍처 설계 및 문서화
- 컴포넌트 간 인터페이스 정의
- 변경 영향 분석 도구 도입
📊 한계점 분석 결과
공통 원인
- 표준화 부족: 팀 간, 프로젝트 간 일관된 방법론 부재
- 모니터링 체계 부재: 문제 발생을 조기에 감지할 수 있는 시스템 없음
- 문서화 미흡: 시스템 이해를 위한 충분한 문서 부족
- 테스트 부족: 종합적인 테스트 전략 및 자동화 부재
비즈니스 영향
- 개발 속도 저하: 반복적인 작업으로 인한 비효율성
- 품질 관리 어려움: 일관된 품질 보장 불가
- 유지보수 비용 증가: 기술 부채 누적으로 인한 비용 상승
- 확장성 제약: 시스템 규모 확대 시 관리 복잡도 급증
💡 교훈 및 개선 방향
핵심 교훈
- 파이프라인 도입의 필수성: 단편적 접근이 아닌 전체적 관점 필요
- 소프트웨어 공학 원칙 적용: 기존 소프트웨어 개발 모범 사례 활용
- 지속적 모니터링: 배포 후 관리의 중요성
- 표준화 및 자동화: 일관된 프로세스를 통한 효율성 향상
개선 방향
- MLOps 파이프라인 구축: 체계적인 개발 및 운영 프로세스
- 도구 통합: 전체 라이프사이클을 지원하는 통합 도구 체계
- 문화 변화: 협업 및 품질 중심의 개발 문화 조성
- 지속적 학습: 새로운 도구 및 방법론 도입
🔗 관련 문서
완료 상태: ✅ 분석 완료
참고 목적: 향후 MLOps 도입 및 개선 방안 수립 시 활용
보관 이유: 문제 인식 및 해결 과정 기록
다음 단계: 1-2, 2, 3 단계별 구체적 개선 방안 수립