안녕하세요~~!
2025년, 소프트웨어와 인공지능은 더 이상 분리된 영역이 아닙니다. 대부분의 디지털 서비스는 이제 코드와 함께 머신러닝 모델을 포함하며, 그 결과 소프트웨어 개발 라이프사이클과 AI 모델 운영 프로세스가 충돌하거나 분리되어 운영되는 문제에 직면하고 있습니다.
이제 개발자와 머신러닝 엔지니어가 함께 DevOps와 MLOps를 통합해 하나의 통합된 소프트웨어 공급망을 설계해야 할 때입니다.
1. 왜 DevOps와 MLOps는 갈라져 있었을까?
DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 경계를 허물고, CI/CD(지속적 통합/배포)를 통해 빠른 피드백 루프를 제공하는 문화입니다.
반면, MLOps는 머신러닝 모델을 개발 → 학습 → 평가 → 배포 → 모니터링하는 전체 파이프라인을 의미합니다. 문제는 이 두 체계가 서로 다른 리듬, 툴, 책임 주체를 가지고 있다는 점입니다.
- DevOps: 코드 중심, 주로 Git, Jenkins, Docker, Kubernetes 기반
- MLOps: 데이터 중심, Jupyter, MLflow, SageMaker, TensorFlow, Airflow 등
이로 인해 같은 팀 내에서도 모델 배포는 지연되고, 운영 자동화가 제대로 되지 않으며, AI 기능이 코어 기능과 따로 노는 문제가 빈번하게 발생합니다.
2. 왜 이제는 ‘통합된 공급망’이 필요한가?
① AI가 단순 기능이 아니라 ‘핵심 인프라’가 되었기 때문
예전에는 AI가 부가 기능이었다면, 지금은 AI가 제품의 본질을 정의합니다. 예: 추천 시스템, 챗봇, 보안 탐지, 이미지 인식 등
② 병렬 개발 → 병렬 장애
ML팀과 Dev팀이 각자의 방식으로 작업하면, 모델은 학습되지만 운영환경에서 동작하지 않거나, 데이터 버전 충돌이 발생합니다.
③ 하나의 팀, 하나의 파이프라인
CI/CD만으로는 충분하지 않습니다. Data/Model/Code를 모두 포함한 통합된 공급망이 필요합니다.
3. DevOps + MLOps 통합을 위한 핵심 전략
✅ 공통 CI/CD 파이프라인 설계
- 모델 학습, 검증, 배포를 코드 배포와 동일한 방식으로 자동화
- 예: GitHub Actions + MLflow + Docker + Kubernetes 연동
✅ Feature Store 구축
- 모델 학습과 실시간 예측에서 동일한 Feature를 사용하기 위한 관리 시스템
- Feast, Tecton 등의 오픈소스 활용 가능
✅ 모니터링 일원화
- Model Drift, Data Drift, Serving Latency, Resource Usage 등 실시간 통합 모니터링
- Prometheus + Grafana + Custom ML Metrics 대시보드 구성
✅ 인프라 통합 관리
- ML 모델도 Microservice로 간주 → Istio, Envoy 등 서비스 메쉬에 포함
- 컨테이너화 및 버전 관리로 모델 롤백/AB테스트 가능
4. 실제 기업 사례 ⭐
📌 Netflix
수많은 모델을 실시간 추천, 콘텐츠 태깅, 트래픽 예측에 사용 중. 모델 배포와 A/B테스트를 DevOps와 동일한 파이프라인에서 관리.
📌 Uber
‘Michelangelo’라는 자체 MLOps 플랫폼을 구축하여 모델 개발부터 실시간 추론까지 자동화 → 소프트웨어/AI 공급망 완전 통합
📌 Spotify
‘Backstage’ 기반 개발 플랫폼에서 DevOps + MLOps 전 과정 통합 → 데이터 엔지니어, 개발자, MLE가 동일한 툴셋으로 협업
5. 통합의 결과: 더 빠르게, 더 안전하게, 더 유연하게
- 속도: 모델 학습 후 즉시 배포, 실험 사이클 획기적 단축
- 신뢰성: 버전 관리 + 테스트 자동화로 에러 감소
- 협업력: Dev팀과 ML팀의 경계 제거 → 책임 공유
이러한 통합은 단순 기술적 개선이 아니라, AI 중심 제품 시대에 맞는 조직문화와 프로세스 혁신입니다.
결론: Dev + ML = 진짜 소프트웨어 혁신의 시작
이제 DevOps만으로는 부족합니다. AI 기능도 코드처럼 관리되어야 하고, 모델도 마치 함수처럼 배포되어야 하며, 데이터도 코드의 일부처럼 통합되어야 합니다.
DevOps와 MLOps를 통합하는 개발자는 단순한 엔지니어를 넘어, 제품의 품질과 속도, 신뢰를 동시에 책임지는 아키텍트가 됩니다.
2025년 이후, 가장 빛나는 개발자는 AI와 코드, 데이터와 프로덕트를 하나로 연결하는 사람일 것입니다.
저희 빠르게 변화하는 트렌드에 적응해보죠!