MLOps

데이터 관리 및 ML 시스템 개발과 서비스 운영(Operations)을 통합해 안정적으로 상품·서비스를 출시할 수 있도록 신속·유연한 개발을 추구하는 협업 방식

• MLOps 용어는 구글의 ‘ML 시스템에 숨겨진 기술 부채(Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems)’ 보고서(’15)에 처음 등장

• AIOps는 IT운영 최적화를 위해 사용할 수 있는 AI 기능 스펙트럼을 의미하여 ML 모델 운영에만 초점이 맞춰진 MLOps보다는 상위 개념(가트너, ’17)

• 개발, 통합, 테스트, 출시, 배포, 인프라 관리 등 ML 시스템 구성의 모든 단계에서 모델 재학습 자동화 및 모델 모니터링을 지원하며 ML 모델 라이프사이클을 관리