Q
[질문] AI 모델 개발과 운영은 일반적인 DevOps 파이프라인보다 복잡하며, 데이터 버전 관리, 실험 추적, 재현성, 배포 후 모니터링까지 고려해야하며, AI 기반 서비스의 CI/CD를 DevOps 환경에 자연스럽게 통합(MLOps)하면서, 운영 효율을 확보하고 장애를 최소화할 수 있는 구체적인 구성 방안이 필요되는데, AI-PaaS 플랫폼을 실제 DevOps 환경에 적용할 때, 모델 개발과 운영(MLOps)의 연계는 어떻게 구성되며, 이를 통한 운영 효율성 향상 사례가 있나요?
A
안녕하세요. AI-PaaS 플랫폼은 MLflow 실험 추적, Kubeflow 파이프라인 자동화를 결합해 개발부터 배포·모니터링까지 일관된 MLOps 워크플로우를 제공합니다. 하반기 출시 예정이라 운영 효율성 향상 관련해서는 구체적인 사례는 추후 공유드릴 수 있을 것 같습니다.