MLOps 사례 연구: MLOps로 이익 증대

비즈니스를 위한 MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

실제 사례 연구

$$

$$

사례 연구

$$

• 실제 사례
• 전체 내용 정리

사례 연구: 냉각수 수요와 가용성

$$

비즈니스 질문:

향후 2주간 필요 및 가용 냉각수량 예측

잠재적 생산 병목에 대비

$$

냉각수 모델링

$$

냉각수 예측 범위

• 시간 단위
• 향후 2주

$$

24시간 * 14일 = 336개 예측(시간별)

$$

대시보드로 제시

• 경영진과 엔지니어 대상

냉각수 모델링

$$

예측 근거

• 내부 데이터
  • 센서
  • 생산 계획

$$

• 외부 데이터
  • 일기예보

$$

팀

$$

팀 구성:

• 데이터 사이언티스트
• 데이터 엔지니어
• 데이터 아키텍트
• 백엔드 엔지니어(간헐적)

소프트웨어 엔지니어 없음

협업

$$

$$

협업

$$

• 개발과 운영의 분리 없음
• 자율적
• 돌발 상황에 신속 대응

프로젝트 진행

1. 초기 몇 주
   • 명확한 비즈니스 목표
   • 데이터 파이프라인
   • 베이스라인 모델

$$

1. 중기
   • 더 나은 데이터
   • 더 나은 모델

$$

프로젝트 진행 - 인프라

1. 초기 몇 주
   • 명확한 비즈니스 목표
   • 데이터 파이프라인
   • 베이스라인 모델
   • 예비 인프라

$$

1. 중기
   • 더 나은 데이터
   • 더 나은 모델
   • 더 나은 인프라

$$

결론

$$

프로젝트는 성공

• 비즈니스 목표 달성
• 중요 시기에 유의미한 정보 제공

$$

하지만

• 몇 차례 다운타임 발생
• 애플리케이션 간소화 미흡

$$

우리의 MLOps 성숙도

$$

레벨	설명	하이라이트
0	MLOps 없음	사일로형 팀, 수동 프로세스
1	DevOps, MLOps 없음	사일로형 팀, 데이터 수집 자동화, 초기 자동 테스트
2	학습 자동화	협업 향상, 재현성, 배포 용이
3	배포 자동화	우수한 협업, 완전한 재현성, 추적 가능성, 자동 테스트
4	재학습 자동화	완전한 협업, 운영 숙련, 매우 적은 다운타임

¹ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/mlops/mlops-maturity-model

Let's practice!

비즈니스를 위한 MLOps