MLOps, DataOps, AIOps란?

MLOps, DataOps, AIOps란 무엇인지 알아보겠습니다.

 

ChatGPT에게 컴퓨터공학 전공자 수준으로 3줄 요약을 부탁해보았습니다.

MLOps:
MLOps는 기계 학습 프로젝트를 개발, 배포 및 관리하는 프로세스와 도구의 결합을 의미합니다. 소프트웨어 개발의 워크플로우와 기계 학습 모델의 라이프사이클을 통합하여 효율적인 모델 관리와 협업을 실현합니다. CI/CD, 자동화된 모델 배포, 모델 모니터링 및 유지보수가 MLOps의 주요 요소입니다.

DataOps:
DataOps는 데이터 파이프라인 및 데이터 관리 프로세스를 개발 및 운영하기 위한 방법론입니다. 소프트웨어 개발과 유사한 방식으로 데이터 통합, 전처리, 저장 및 분석을 자동화하며, 팀 간 협업과 데이터 품질 향상을 목표로 합니다. CI/CD, 자동화된 데이터 워크플로우, 데이터 모니터링이 DataOps의 특징입니다.

AIOps:
AIOps는 인공 지능을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 전략입니다. 대규모 IT 시스템의 모니터링, 이상 탐지, 장애 예측 및 자동 복구에 인공 지능과 기계 학습을 적용하여 효율성을 극대화합니다. 데이터 분석을 통해 시스템 상태를 지속적으로 개선하는 것이 AIOps의 목표입니다.

Q. MLOps, DataOps, AIOps가 무엇인지 고등학생에게 설명해줘
A. 
MLOps:
MLOps는 기계 학습을 이용해서 컴퓨터가 스스로 배우고 문제를 해결할 수 있게 하는 기술을 개발하고 관리하는 방법이야. 마치 학습을 하는 로봇을 만들어내는 과정과 도구들을 사용해서 로봇을 계속 키우고 갱신해 나가는 것처럼 생각하면 돼!

DataOps:
DataOps는 데이터를 모으고 다듬고 분석하는 과정을 효율적으로 만들기 위한 방법이야. 데이터를 처리하는데 필요한 도구와 절차를 정리해서 팀원들이 쉽게 협력하며 데이터를 사용할 수 있게 돕는 거라고 생각하면 돼!

AIOps:
AIOps는 인공 지능을 이용해서 컴퓨터 시스템을 더 스마트하게 관리하는 방법이야. 컴퓨터 시스템이 이상한 동작을 하거나 고장이 날 때 빨리 알아차리고 자동으로 고치는 기술을 뜻해. 컴퓨터 시스템을 똑똑하게 운영하는 마법 같은 기술이라고 생각하면 돼!

 

MLOps, DataOps, AIOps의 공통점과 차이점을 표로 그려달라고 했습니다.

	MLOps	DataOps	AIOps
공통점	- IT 영역에서의 개발과 운영 통합 - 자동화와 지속적인 개선 - 팀 간 협업 강화	- 데이터 관리 및 파이프라인 자동화 - 데이터 품질 관리 - 팀 간 협업 강화	- IT 운영 자동화 및 개선 - 인공 지능과 기계 학습 활용 - 시스템 모니터링 및 예측
주요 차이점	- 기계 학습 모델 라이프사이클 관리 - 모델 배포 및 모니터링 - 예측 분석 중심	- 데이터 통합 및 처리 프로세스 중심 - 데이터 품질 관리와 워크플로우 - 데이터 중심 분석 중심	- IT 운영 자동화와 최적화 중심 - 이상 탐지 및 장애 예측에 AI 활용 - 시스템 상태 개선 중심

 

이번에는 조금 더 이해하기 쉬운 예를 들어달라고 해보겠습니다.

Q. MLOps, DataOps, AIOps의 차이점을 쇼핑몰을 운영하는 회사라고 생각하고 예를들어 설명해줘

A.

MLOps:
쇼핑몰을 운영하는 회사에서 MLOps는 제품 추천 시스템을 개발하고 관리하는 데 적용될 수 있습니다. MLOps를 활용하여 고객의 구매 이력 및 행동 데이터를 수집하고, 기계 학습 모델을 훈련하여 개인화된 제품 추천을 제공합니다. 개발한 모델을 지속적으로 갱신하고 배포하여 최신 정보로 고객 경험을 향상시키며, 모니터링을 통해 모델의 성능과 정확도를 관리합니다.

DataOps:
DataOps는 쇼핑몰에서 데이터 관리 및 분석 프로세스를 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 주문, 재고, 고객 데이터 등을 효율적으로 수집하고, 데이터 품질을 관리하여 정확한 분석 결과를 얻습니다. 또한, 주문 처리, 재고 예측 등과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 팀 간 데이터 공유를 원활하게 합니다.

AIOps:
쇼핑몰을 운영하는 회사에서 AIOps는 IT 시스템 및 고객 서비스의 안정성을 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트의 성능 모니터링을 위해 AIOps를 사용하여 실시간으로 데이터를 수집하고 이상 현상을 감지합니다. 서버 부하가 증가하거나 장애가 예상될 경우, 인공 지능을 활용하여 자동으로 리소스를 조정하거나 백업 시스템으로 전환하여 원활한 서비스를 유지합니다.

이렇게 생각해보면, 각 개념이 쇼핑몰 운영과 관련하여 어떻게 활용될 수 있는지 감을 잡을 수 있을 것입니다. MLOps는 제품 추천과 같은 기계 학습 모델 관리에, DataOps는 데이터 관리와 분석 프로세스에, 그리고 AIOps는 IT 시스템의 안정성과 서비스 품질에 중점을 둡니다.




이번엔 구글링을 통해 다른 사람들이 정리한 정의를 알아보겠습니다.

MLOps:
MLOps는 머신 러닝 운영의 약자입니다. MLOps는 머신 러닝 엔지니어링의 핵심 기능으로, 머신 러닝 모델을 프로덕션에 적용하고 유지 관리 및 모니터링하는 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 
출처: databricks.com/glossary/mlops

MLOps란 머신 러닝(Machine Learning)과 운영(Operations)을 합친 용어로 프로덕션 환경에서 머신 러닝(ML) 모델이 지속적이고 안정적으로 배포되도록 유지, 관리, 모니터링 해주는 것입니다. MLOps는 머신러닝 모델 개발과 운영을 통합해 ML 시스템을 자동으로 유지, 관리, 운영합니다. MLOps의 대상은 머신 러닝 모델을 개발하는 것뿐만 아니라 데이터를 수집하고 분석하는 단계와 학습하여 배포하는 과정, 즉 전체 AI 생애 주기가 포함됩니다.

또한 MLOps에는 머신 러닝(ML)과 소프트웨어 개발 및 운영(DevOps), 데이터 엔지니어링(DE)이 모두 포함됩니다. 즉 ML, DevOps, DE 세 기술의 교차 지점을 MLOps라고 볼 수 있습니다.
출처: https://elice.io/newsroom/whats_mlops

DataOps:
DataOps는 품질, 속도 및 협업을 개선하고 데이터 분석 영역에서 지속적인 개선 문화를 촉진하기 위해 애자일 소프트웨어 엔지니어링의 자동화 및 방법과 데이터에 대한 통합 및 프로세스 지향 관점을 결합한 일련의 관행, 프로세스 및 기술입니다
출처: https://en.wikipedia.org/wiki/DataOps

DataOps 는 적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 가져올 수 있는 프로세스를 자동화 함으로써 데이터를 활용하는 역량을 최대한 발휘하도록 하는 전략적인 실행 방법 및 관리 프로세스 입니다. 
출처: https://www.ibm.com/downloads/cas/QNLPJB1W

AIOps:
Gartner가 만든 용어인 AIOps(artificial intelligence for IT operations)는 운영 워크플로우를 자동화 및 효율화하기 위해 자연어 처리 및 머신 러닝 모델과 같은 인공지능(AI) 기능을 응용하는 것을 말합니다.
출처: https://www.ibm.com/kr-ko/topics/aiops

IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)은 빅데이터 및 머신 러닝을 활용하여 이상 징후 탐지, 이벤트 상관 관계, 수집, 운영 데이터 처리를 비롯한 IT 프로세스를 자동화합니다.
AIOps를 통해, 팀은 규모에 맞게 인시던트를 탐지, 이해, 조사 및 해결하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 문제 해결 시간을 절약할 수 있기 때문에 IT 팀은 보다 가치 있는 작업 및 프로젝트에 집중할 수 있습니다.
출처: https://www.elastic.co/kr/what-is/aiops

 

 

조금 더 디테일하게 들어가봅시다.

Q. MLOps, DataOps, AIOps 직원을 구하는 jd를 작성해줘 쇼핑몰을 운영하는 회사라고 생각하고 5년차 이하의 직원을 구할거야 공통 조건과 각 직군별 조건을 나눠서 작성해줘

A.
직원 채용 공고 (Job Description)
직무 제목: 데이터 및 인공 지능 운영 담당자

공통 조건:

학사 학위 이상의 컴퓨터 공학, 데이터 과학 또는 관련 분야 전공
쇼핑몰 운영 및 데이터 처리에 대한 이해와 관심
팀 협업과 커뮤니케이션 능력
문제 해결 및 자체 주도적인 업무 처리 능력

	MLOps	DataOps	AIOps
업무 내용	기계 학습 모델의 라이프사이클 관리 및 배포 CI/CD 파이프라인 구축 및 유지보수 모델 성능 모니터링 및 성능 향상 작업	데이터 통합 및 전처리 파이프라인 설계 및 개발 데이터 품질 관리 및 모니터링 시스템 구축 데이터 워크플로우 자동화 및 지속적인 개선	IT 시스템 모니터링 및 이상 탐지 시스템 개발 장애 예측 및 자동 복구 시스템 설계 및 구현 데이터 분석을 통한 시스템 최적화 작업
자격 요건	기계 학습 모델 관리 경험 또는 관련 프로젝트 수행 경험 Python, TensorFlow, PyTorch 등의 기계 학습 프레임워크 경험 모델 버전 관리 시스템(Git 등) 이용 경험	대용량 데이터 처리 경험 및 ETL 도구 활용 능력 데이터베이스 관리 및 SQL 쿼리 작성 능력 Airflow, Jenkins 등의 워크플로우 자동화 도구 경험	인공 지능 및 머신러닝 이해와 관련 경험 시스템 모니터링 및 로그 분석 도구 사용 경험 대규모 시스템 운영 경험 및 IT 인프라 이해 우대 사항: 오픈 소스 프로젝트 참여 경험 클라우드 플랫폼 (AWS, Azure, GCP) 경험

Q. MLOps, DataOps, AIOps 가 하고싶은 컴퓨터 공학을 전공한 3년차 백앤드 개발자야 어떤 것을 공부하면 좋을지 기술 이름위주로 로드맵을 그려줘

A.
MLOps 로드맵:

기계 학습 기본 개념:

지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 기본 개념 이해
특징 추출, 모델 평가, 과적합 등 기본 용어 이해
파이썬 및 라이브러리:

NumPy, Pandas, Scikit-Learn 등의 라이브러리 활용법 익히기
모델 배포 및 관리:

Docker를 활용한 컨테이너화된 모델 배포
REST API 또는 gRPC를 이용한 모델 엔드포인트 설정
버전 관리:

Git을 이용한 모델 코드와 데이터의 버전 관리
지속적인 통합 및 배포 (CI/CD):

Jenkins, CircleCI 등의 도구를 이용한 CI/CD 파이프라인 구축
모델 모니터링:

Prometheus, Grafana 등을 사용하여 모델 성능 모니터링 및 경고 설정

DataOps 로드맵:

데이터 저장소 및 관리:

SQL 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL) 및 NoSQL 데이터베이스 (MongoDB, Redis) 활용법 익히기
데이터 파이프라인:

Apache Kafka, Apache NiFi 등의 데이터 흐름을 관리하는 도구 사용
데이터 품질 관리:

데이터 품질 모니터링 도구 (DataRobot, Talend) 활용하여 데이터 품질 유지
워크플로우 자동화:

Apache Airflow 등의 워크플로우 관리 도구로 데이터 처리 자동화

AIOps 로드맵:

인공 지능 기본 개념:

머신러닝, 딥러닝의 기본 개념 및 용어 이해
데이터 수집 및 전처리:

로그 데이터 수집 및 정제를 위한 도구 활용 (ELK 스택, Fluentd)
이상 탐지 및 예측 모델:

이상 탐지 및 예측을 위한 기본적인 머신러닝 모델 학습
시스템 모니터링:

Grafana, Prometheus 등을 사용하여 시스템 상태 모니터링 구축
자동화된 조치 및 복구:

Ansible, Puppet 등을 이용하여 이상 상황에 대한 자동화된 조치 설정

 

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이번에는 어떤 내용을 추가로 작성하면 좋을지 물어봤습니다.

Q. MLOps, DataOps, AIOps란 무엇인가에 대해 블로그 글을 작성중이야
위에 질문했던 내용 말고 추가로 질문하면 좋을 내용이 뭐가 있을까?

A. 
1. 사례 연구 및 실제 적용 예시: 각 분야(MLOps, DataOps, AIOps)에서 실제로 어떻게 이용되는지, 성공 사례 및 실무 경험을 공유하여 실제 적용 가능성을 보여줍니다.

2. 도구 및 기술 스택: 각 분야에서 사용되는 주요 도구 및 기술 스택을 소개하고, 어떤 도구를 사용하면 좋을지 판단 기준과 선택 요령을 제시합니다.

3. 현업 전문가 인터뷰: MLOps, DataOps, AIOps 분야의 전문가나 실무자에게 인터뷰를 통해 그들의 경험과 조언을 나누어보세요. 이는 독자들에게 실무적인 관점에서의 인사이트를 제공합니다.

4. 성공적인 도입 전략: 각 분야에 대한 도입 전략을 제시하고, 초보자부터 숙련자까지 차근차근 역량을 쌓을 수 있는 계획을 소개합니다.

5. 업계 동향 및 발전 가능성: 각 분야의 현재 업계 동향과 미래 전망을 조사하여 작성하면, 독자들이 해당 분야의 중요성과 가치를 더 잘 이해할 수 있습니다.

6. 자주 묻는 질문 (FAQ): 독자들이 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공하면서, 초기 학습자부터 전문가까지 다양한 수준의 독자들을 위해 도움이 될 수 있습니다.

7. 실습과 예제: 각 분야에서 실제로 직접 실습할 수 있는 예제 코드나 과제를 제공하여, 독자들이 이론을 실제로 적용하며 학습할 수 있도록 도와줍니다.

8. 자유롭게 의견 나누기: 글 하단에 댓글 섹션을 열어 독자들과 의견을 나눌 수 있는 기회를 제공하면서, 더 많은 정보를 공유하고 소통할 수 있도록 유도합니다.

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Q. MLOps, DataOps, AIOps가 무엇인지 위 질문들을 통해 블로그를 작성했어
네가 MLOps, DataOps, AIOps 전문가라고 생각하고
블로그를 읽고 해당 분야로 진로를 정하고 싶은 주니어 개발자들에게 질문을 해줘

A.
1. 어떤 분야에 관심을 가지고 블로그를 읽게 되었나요? MLOps, DataOps, AIOps 중에서 어느 분야에 특별한 흥미를 느꼈는지 알려주세요.

2. 그 분야가 왜 흥미로운지 설명해주세요. 해당 분야가 왜 중요하고, 어떤 문제를 해결하거나 혁신을 가져올 수 있는지 생각을 나눠보세요.

3. 이 분야에서 어떤 기술과 도구들이 사용되는지 어떻게 느꼈나요? MLOps, DataOps, AIOps에서 사용되는 주요 기술과 도구에 대해 어떤 생각을 가지셨는지 알려주세요.

4. 블로그에서 다룬 내용 중에서 무엇이 가장 인상 깊었나요? 블로그에서 언급된 사례 연구, 실제 적용 사례, 또는 개념 중에서 어떤 부분이 더 관심을 끌었는지 말씀해주세요.

5. 선택한 분야에서 어떤 학습 계획을 가지고 있나요? 해당 분야에 대한 더 깊은 이해와 역량을 키우기 위해 어떤 학습과 실습 계획을 가지고 계신지 알려주세요.

6. 이 분야에서 진로를 쌓아 나가면서 어떤 도전을 예상하고 어떻게 극복하려고 생각하나요? 선택한 분야에서는 어떤 어려움이 있을 수 있을지 그리고 그 도전을 어떻게 극복하려는 계획이 있는지 공유해주세요.

7. 커뮤니티나 온라인 자료를 통해 해당 분야에 대해 더 알아보고 있는지요? 커뮤니티 참여, 블로그, 온라인 강의 등을 통해 해당 분야에 대한 정보를 더 얻고 있는지 알려주세요.

8. 선택한 분야에서 자기 자신을 어떻게 발전시키고 전문가로 성장시키고 싶은지요? 미래에 해당 분야의 전문가로 발전하고 싶은 이유와 그 방향에 대해 나눠보세요.

작성자 코멘트: 이 질문은 별로였던거 같네요

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Q. MLOps, DataOps, AIOps가 무엇인지 위 질문들을 통해 블로그를 작성했어
블로그를 읽고 해당 분야로 진로를 정하고 싶은 주니어 개발자가
당장 해볼 수 있는 액션 아이템을 3개씩 작성해줘

A. 
물론, 주니어 개발자가 MLOps, DataOps, AIOps 분야로 진로를 탐색하고 싶을 때 즉시 시작할 수 있는 액션 아이템을 아래에 제시해보겠습니다.

MLOps 분야:

Kaggle 대회 참여: 기계 학습 경진대회에 참여하여 실전 데이터 분석과 모델링 경험을 쌓아보세요. 문제 해결을 통해 MLOps 분야의 기본 원리를 실제로 적용해볼 수 있습니다.

모델 배포 연습: 단순한 모델을 만들어서 Docker나 Heroku 같은 플랫폼에 배포하는 연습을 해보세요. 모델 배포의 개념과 과정을 익힐 수 있습니다.

CI/CD 파이프라인 구축: GitHub와 Travis CI 또는 Jenkins를 사용하여 간단한 CI/CD 파이프라인을 구축해보세요. 코드 변경 시 자동으로 테스트와 배포가 이루어지는 경험을 쌓을 수 있습니다.

DataOps 분야:

ETL 프로세스 개발: 실제 데이터를 가공하고 저장하는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 개발해보세요. 데이터 흐름과 품질 관리에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

데이터 품질 검사: Python과 Pandas를 활용하여 데이터 품질을 검사하고 정제하는 스크립트를 작성해보세요. 데이터 품질 유지에 중요한 역할을 하는 부분입니다.

Airflow를 이용한 워크플로우 설계: Apache Airflow를 사용하여 데이터 처리 워크플로우를 자동화하고 시각화하는 연습을 해보세요. 데이터 처리의 자동화와 관리를 경험할 수 있습니다.

AIOps 분야:

시스템 로그 분석: 실제 시스템 로그를 수집하고 분석해보세요. Logstash나 Elasticsearch를 활용하여 로그 분석에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

이상 탐지 모델 학습: 간단한 예제 데이터를 사용하여 이상 탐지 모델을 학습시켜보세요. Anomaly Detection에 대한 기본 개념과 모델을 경험할 수 있습니다.

클라우드 환경에서 인프라 모니터링: AWS CloudWatch나 Azure Monitor를 사용하여 클라우드 인프라를 모니터링하고 경고를 설정해보세요. IT 시스템 모니터링의 기본을 익힐 수 있습니다.

 

마지막 질문이 괜찮았던거 같아서 여기까지 작성해보겠습니다.

쓰다보니 프롬프트 엔지니어가 된 기분이네요.

여러분의 질문도 언제든지 댓글로 남겨주세요.