MLOps, 도대체 뭐고 왜 써야 할까?

기술 노트 | 작성자: 하승연 | 2025.06.24

안녕하세요, 크레플 비전 파트의 하승연 연구원입니다. 오늘은 MLOps가 도대체 뭔지, MLOps를 왜 알아야 하고, 왜 써야 하는지에 대해 이야기해보려고 합니다.

솔직히 말씀드리면, 저도 처음에 ‘MLOps’, ‘DevOps’라는 말을 들었을 때 “뭔가 있어 보이긴 한데, 그래서 정확히 뭘 말하는 거지?” 하는 생각이 들었습니다. 누가 설명을 해줘도 머릿속에 그림이 그려지지 않았고, “이걸 몰라도 모델은 잘 학습되는데, 굳이 알아야 해?”라는 의문도 들었어요.

그런데 실제로 업무를 하다 보니, 이걸 모르면 반복되는 지옥을 살게 되고, 알게 되면 편-안한 자동화 세계가 펼쳐진다는 걸 알게 됐습니다. 그래서 저희 팀도 지금은 아직 도입 초기 단계이지만, 이런 이유들로 인해 MLOps를 본격적으로 적용하려고 준비 중입니다.

혹시 저처럼 처음 접하셨거나, MLOps가 구체적으로 뭔지 모르겠는 분들을 위해 오늘의 기술노트를 아주 쉽게 풀어보려고 합니다. 가보자고!

DevOps부터 알아보자: 개발과 운영의 환상적인 짝꿍!

MLOps를 이해하려면 먼저 DevOps라는 개념부터 알아야 합니다.
이름 그대로 Development(개발)와 Operations(운영)의 합성어예요.

예전에는 개발팀과 운영팀이 마치 벽을 사이에 두고 일하는 것처럼 따로 놀았어요.
개발팀은 "짠! 버그 없는 코드 완성!" 하고 던져주고,
운영팀은 "이게 뭐야! 왜 또 안 돌아가?!" 하고 받아치는 식이었죠.
그러다 보니 배포는 느려지고, 문제 발생 시 책임 소재는 불분명해지고… 총체적 난국이었습니다.

DevOps는 이런 문제점을 해결하기 위해 등장했습니다.
개발팀과 운영팀이 긴밀하게 소통하고 협력하며,
자동화된 도구들을 활용해서 소프트웨어 개발부터 배포, 운영까지의
모든 과정을 효율적으로 만드는 문화이자 방법론이에요.

마치 개발자와 운영자가 손을 잡고 함께 목표를 향해 달려가는 모습이라고 생각하면 쉽습니다.

그럼 MLOps는 뭘까? AI 모델을 위한 DevOps!

DevOps 개념을 이해했다면, MLOps는 훨씬 쉽게 다가옵니다.
MLOps는 Machine Learning(머신러닝)과 Operations(운영)의 합성어로, 쉽게 말해 머신러닝 모델을 위한 DevOps라고 생각하시면 됩니다.

우리가 만든 AI 모델도 소프트웨어처럼:

• 학습하고
• 배포하고
• 모니터링하고
• 필요하면 다시 학습시켜야 하죠.

이 모든 과정을 수동으로 처리하면:

• 시간이 오래 걸리고
• 실수가 잦고
• 반복 작업이 많습니다.

그래서 MLOps가 필요합니다.
MLOps는 데이터 수집 → 모델 학습 → 검증 → 배포 → 성능 모니터링 → 재학습까지
머신러닝의 생애 주기를 자동화하고 통합 관리하는 방법론이자 문화입니다.

DevOps와 MLOps는 왜 따로 필요할까?

머신러닝은 일반 소프트웨어 개발과는 성격이 다릅니다.

표에서 보듯 DevOps와 MLOps는 서로 다른 과제를 다루므로, 따로 구분되어야 합니다.

이게 꼭 필요한가? 왜? AI 모델도 관리가 필요해!

"굳이 이렇게까지 해야 해?.. 모델만 잘 만들면 되는 거 아니야?"라고 생각할 수 있습니다.
하지만 MLOps가 꼭 필요한 이유는 다음과 같습니다.

• 빠른 배포와 업데이트: AI 모델은 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 새로운 데이터가 들어오거나 환경이 바뀌면 계속해서 업데이트해야 합니다. MLOps를 통해 이 과정을 자동화하면 훨씬 빠르게 모델을 배포하고 개선할 수 있습니다.
• 안정적인 운영: 모델이 실제 서비스에 적용되면 예측 불가능한 상황이 발생할 수 있습니다. MLOps는 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하여 문제가 발생하면 즉시 파악하고 대응할 수 있도록 돕습니다.
• 재현성과 투명성: 어떤 데이터로 학습했고, 어떤 버전의 모델을 사용했는지 기록하고 관리하기 어렵다면, 나중에 문제가 생겼을 때 원인을 파악하기가 매우 힘듭니다. MLOps는 이러한 과정을 투명하게 기록하여 모델의 재현성을 확보하고 문제 해결을 용이하게 합니다.
• 협업의 효율성: 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 운영팀 등 다양한 사람들이 함께 AI 프로젝트를 진행할 때, MLOps는 이들 간의 효율적인 협업을 가능하게 합니다.

예를 들어,

• “그때 그 모델 뭐였더라?” → 파일 이름만 10개
• “어떤 데이터셋으로 학습했지?” → 까먹음
• “다시 재현해보자” → 환경부터 다시 셋업
• “운영 모델이 갑자기 성능이 떨어졌어요” → 이유 추적 불가

위와 같은 이런 문제들이 반복되면 팀은 지치고, 중요한 작업보다 반복 업무에 시간을 쓰게 됩니다.
그래서 MLOps가 필요한 것입니다.

• 실험 자동 기록 및 비교
• 모델과 데이터 버전 관리
• 환경 일관성 유지
• 운영 성능 모니터링
• 필요시 자동 재학습까지

결론적으로, MLOps는 AI 모델을 실제 서비스에 성공적으로 적용하고 지속적으로 발전시키기 위한 필수적인 요소입니다.
AI 모델을 개발하는 것만큼 중요한 것이 바로 "제대로 관리"하는 것이죠!

어떻게 활용해야 잘 쓴다고 소문이 날까?

우리의 현실 & 변화 시도

기존에는:

• best_model.pth, final_model.pth, … 헷갈리는 파일명
• 실험 경로 수동 설정
• 어떤 데이터로 학습했는지 기억 안 남

그래서 지금은:

• MLOps 도구를 점진적으로 도입 중
• 반복되는 수작업을 줄이고 체계적인 관리 체계를 만들어가는 중

결론: MLOps는 AI 시대의 필수템!

MLOps는 단순한 도구가 아니라, AI 모델의 생애 주기 전체를 관리하는 핵심 프레임워크입니다.

• 데이터 변경에도 유연하게 대응
• 실험 결과를 체계적으로 쌓아 팀의 지식 자산화
• 빠르고 안정적인 모델 개발 가능

우리가 만든 AI 모델이 빛을 발하려면, MLOps를 통한 체계적인 운영이 뒷받침되어야 합니다.

마무리하며

저 역시 처음에는

“MLOps가 대체 뭐지?”
“이게 정말 필요한 걸까?”
하는 생각에 낯설고 어렵게 느껴졌지만,

지금은
"앞으로 꼭 도입해야 할 필수 요소다!"
라는 확신이 들었습니다.

아직은 도입 초기 단계이지만, 앞으로 우리의 개발 및 운영 프로세스에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 지속적으로 고민하고 정착시켜 나가려 합니다.

앞으로도 크레플 비전 파트의 기술 노트에 많은 관심 부탁드립니다!