클라우드와 데이터 중심 서비스가 보편화되면서 조직은 더 빠르게 기능을 출시하고, 더 안정적으로 운영하며, 더 정확한 예측을 제공해야 하는 상황에 놓였습니다. 이때 개발과 운영의 협업 문화를 자동화로 실현하는 DevOps와, 데이터·모델 생애주기를 통제 가능한 프로세스로 만드는 MLOps가 핵심 프레임워크로 떠오릅니다. 두 접근은 모두 자동화, 표준화, 관측 가능성을 추구한다는 점에서 닮았지만, 다루는 대상과 실패 모드가 달라 설계 관점과 운영 초점이 분명히 갈립니다.
1. DevOps란 무엇인가
DevOps는 개발(Dev)과 운영(Ops)의 경계를 허물고, 코드가 저장소에 병합되는 순간부터 빌드, 테스트, 배포, 모니터링까지 이어지는 흐름을 자동화하는 체계입니다. 목표는 배포 주기를 단축하면서 품질을 유지하는 것으로, CI/CD 파이프라인을 중심에 두고 IaC로 인프라를 선언적으로 관리하며, 로그·메트릭·트레이스를 활용해 시스템 상태를 상시 관찰합니다. 잘 설계된 DevOps는 코드 변경이 작은 단위로 빈번하게 통합되도록 유도하고, 실패를 조기에 감지해 빠르게 복구하는 문화까지 포함합니다.
2. MLOps란 무엇인가
MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포와 운영, 그리고 재학습에 이르는 전 과정을 표준화하고 자동화하는 방법론입니다. 데이터 수집과 정제, 피처 설계, 학습과 실험 관리, 모델 검증과 승인, 온라인 배포와 A/B 실험, 서비스 중 성능과 편향·드리프트 모니터링, 임계치 초과 시 재학습 트리거까지 하나의 파이프라인으로 연결합니다. 핵심은 모델 파일만이 아니라 데이터와 피처 정의, 실험 메타데이터까지 버전으로 관리해 재현성을 확보하고, 훈련 환경과 서빙 환경의 일관성을 보장하는 데 있습니다.
3. DevOps와 MLOps의 공통점
두 접근 모두 수작업을 최소화하는 자동화를 통해 릴리즈 신뢰도를 높이고, 변경 사항을 코드와 구성으로 기록해 감사 가능성과 롤백 용이성을 제공합니다. 파이프라인 각 단계의 품질 게이트를 명시해 기준 미달인 변경이 프로덕션에 도달하지 않도록 하고, 관측 도구로 지표를 수집해 피드백 루프를 구축한다는 점도 같습니다. 무엇보다 팀 간 사일로를 줄이고 표준 워크플로를 공유함으로써 협업 비용을 낮추는 문화적 전환을 전제로 합니다.
4. DevOps와 MLOps의 핵심 차이
차이는 데이터와 모델이라는 축에서 발생합니다. DevOps가 주로 애플리케이션 아티팩트와 인프라 상태를 다룬다면, MLOps는 입력 데이터 분포가 바뀌는 순간 모델 품질이 급격히 떨어질 수 있다는 전제를 끌어안습니다. 그래서 MLOps에서는 정확도·AUC 같은 오프라인 지표뿐 아니라 실서비스에서의 예측 분포, 라벨 지연을 고려한 온라인 성능, 데이터 품질과 편향 지표까지 함께 감시합니다. 배포 전략도 달라져, DevOps의 블루/그린이나 카나리 방식을 기반으로 하되 MLOps는 섀도 배포, 챔피언·챌린저 운영, 온라인 실험의 의사결정 규칙까지 포함해 모델 교체 리스크를 관리합니다.
5. DevOps 기본 파이프라인
DevOps 파이프라인은 코드 커밋이 트리거가 되고, 자동 빌드와 테스트가 연쇄적으로 실행되며, 품질 기준을 통과한 아티팩트만 스테이징에 배포된 뒤 점진적 롤아웃을 거쳐 프로덕션에 반영됩니다. 이 과정에서 IaC가 인프라 변화를 코드로 관리하고, 모니터링 시스템이 에러율·지연시간·사용량을 수집하여 이상 징후를 경보로 전환합니다. 실패 시에는 자동 롤백이나 이전 릴리즈로의 신속한 전환을 지원해 평균 복구 시간을 줄입니다.
6. MLOps 기본 파이프라인
MLOps 파이프라인은 데이터가 먼저입니다. 수집 단계에서 스키마와 결측·이상치 검사를 통과한 데이터만 학습 파이프라인에 진입하고, 피처 스토어에 정의된 규격을 기준으로 훈련과 서빙이 동일 계산식을 사용합니다. 학습 과정은 실험 관리 도구가 하이퍼파라미터와 결과를 추적해 최적 모델을 선정하고, 승인된 모델은 레지스트리에 버전으로 올라갑니다. 이후 온라인 엔드포인트나 배치 잡으로 배포되며, 예측 분포와 입력 데이터 통계를 지속적으로 비교해 드리프트를 감지하고, 임계값을 넘으면 재학습이나 롤백이 자동으로 실행되도록 연결됩니다.
7. 도구 스택 비교(개념 소개)
DevOps 영역에서는 GitHub 또는 GitLab을 저장소와 CI 엔진으로 활용하고, Jenkins·GitHub Actions 같은 워크플로가 컨테이너 이미지를 빌드해 레지스트리에 저장합니다. 배포는 Kubernetes와 Helm 또는 Argo CD가 담당하며, 인프라는 Terraform과 같은 IaC로 선언적으로 관리합니다. 관측은 Prometheus·Grafana와 OpenTelemetry로 표준화합니다. 반면 MLOps에서는 MLflow나 Weights & Biases로 실험과 모델 레지스트리를 운영하고, Airflow·Kubeflow로 학습과 데이터 파이프라인을 스케줄링하며, Feast 같은 피처 스토어로 훈련·서빙 일관성을 담보합니다. 서빙은 KServe나 Seldon이 맡고, 데이터 품질과 드리프트는 Great Expectations나 Evidently로 점검합니다. 조직의 성숙도와 클라우드 환경에 따라 관리형 서비스로 대체할 수도 있습니다.
8. 조직 적용 전략
도입의 출발점은 역할을 분명히 가르는 것입니다. 플랫폼·파이프라인 안정성에 책임을 지는 DevOps 엔지니어, 데이터·피처·모델 품질을 담당하는 ML 엔지니어·데이터 사이언티스트, 그리고 양 영역을 연결하는 MLOps 엔지니어의 책임 경계를 문서화해야 합니다. 다음으로 데이터 계약과 피처 정의, 모델 승인 기준, 배포·롤백 정책을 코드와 문서로 표준화하고, 감사 가능한 변경 이력을 남깁니다. 초기에는 단일 유즈케이스를 파일럿으로 삼아 끝단까지의 자동화를 완성한 뒤, 재사용 가능한 템플릿과 공통 컴포넌트로 다른 팀에 확산하는 방식이 비용 대비 효과적입니다. 무엇보다 온라인 성능과 편향, 재현성 같은 지표를 KPI에 포함시켜 운영의 초점을 제품 목표와 일치시키는 것이 중요합니다.
9. 언제 DevOps만으로 충분하고, 언제 MLOps가 필요한가
규칙 기반 로직이 중심이고 데이터 분포 변화가 결과에 거의 영향을 주지 않는 서비스라면, 애플리케이션 배포 자동화만으로 충분합니다. 반대로 추천·수요예측·이상탐지처럼 데이터가 성능을 좌우하고 모델이 주기적으로 교체되어야 한다면, DevOps 위에 MLOps 계층을 얹어 데이터·모델 버전관리, 드리프트 모니터링, 재학습 오케스트레이션을 갖춰야 합니다. 특히 라벨 지연이 있는 도메인에서는 오프라인 평가와 온라인 지표를 함께 관리하지 않으면 품질 저하를 뒤늦게 확인하는 함정에 빠지기 쉽습니다.
10. 결론
DevOps는 소프트웨어 배포의 속도와 안정성을 높이는 운영 체계이고, MLOps는 데이터와 모델의 불확실성을 다루며 성능을 지속적으로 유지하는 운영 체계입니다. 두 접근의 철학은 유사하지만, 관리 대상과 위험 요인이 다르기에 설계 원칙과 모니터링 지표가 달라집니다. 이상적인 구조는 DevOps로 CI/CD와 IaC 기반을 단단히 세운 뒤, 모델이 비즈니스 핵심인 영역에 한해 MLOps를 추가해 데이터·피처·모델의 생애주기를 자동화하는 것입니다. 이렇게 하면 배포 속도와 예측 품질을 동시에 끌어올릴 수 있고, 변화가 빠른 환경에서도 일관된 재현성과 책임 있는 운영을 보장할 수 있습니다.