Seldon Core(셀던 코어)

개요

Seldon Core는 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에 안정적이고 확장 가능하게 배포(서빙)할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. REST/gRPC API, A/B 테스트, Canary 배포, 모델 해석성(Explainability) 등 다양한 기능을 제공하며, 다양한 프레임워크와 언어의 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 본 글에서는 Seldon Core의 핵심 기능, 아키텍처, 활용 전략을 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

Seldon Core는 컨테이너화된 머신러닝 모델을 Kubernetes 상에서 배포하고, 서빙하며, 운영할 수 있는 MLOps 인프라입니다. 모델을 마이크로서비스로 감싸고, 서비스 메쉬 및 모니터링 도구와 통합하여 프로덕션 수준의 배포 자동화, 트래픽 제어, 지표 수집 기능을 제공합니다.

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2. 특징

구분	설명	예시
모델 프레임워크 독립성	Python, R, Java, TensorFlow, PyTorch 등 지원	다양한 언어 기반의 모델 통합 가능
트래픽 제어 기능	A/B 테스트, Canary 배포 지원	신규 모델 점진적 배포 시 적용
서비스 메쉬 통합	Istio, Ambassador 등과 연동 가능	보안 및 라우팅 정책 정교화
모델 해석성 지원	SHAP, LIME 기반 Explainability 제공	규제 환경에서의 모델 신뢰성 확보

Seldon Core는 머신러닝 서빙의 실제 운영을 위한 통합 플랫폼임.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 역할
SeldonDeployment	모델 배포 리소스 정의(K8s CRD)	YAML 기반으로 서빙 워크로드 구성
Predictor Graph	모델, 전처리, 후처리 등 구성 흐름	DAG 형태 구성 가능 (Ensemble, Router 등)
Explainer	모델 결과 해석 기능 제공	SHAP, Anchor 등과 통합 가능
Metrics Server	Prometheus 기반 메트릭 수집	요청 수, 응답 시간, 예측 정확도 추적

각 구성 요소는 Kubernetes의 기본 기능과 긴밀히 연동되며 자동 확장 가능.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	관련 기술
Kubernetes CRD	사용자 정의 리소스를 통한 모델 선언	SeldonDeployment YAML 구성
서비스 메쉬	보안, 트래픽 분산, 인증 처리	Istio, Linkerd 등과 통합 가능
모니터링 스택	메트릭 수집 및 대시보드 구성	Prometheus, Grafana
CI/CD 연동	GitOps 기반 자동 배포 가능	ArgoCD, Tekton, JenkinsX 등

Seldon Core는 DevOps와 MLOps 통합 관점에서도 유연성을 제공함.

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5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
배포 자동화	Kubernetes와 네이티브하게 통합	배포 시간 단축 및 오류 감소
모델 운영 신뢰성 확보	해석성, 트래픽 제어, 로깅 내장	실시간 대응력 향상
확장성과 이식성	컨테이너 기반 구성	멀티 클라우드, 하이브리드 환경 대응 가능

엔터프라이즈 환경에서 안정적인 ML 서빙의 기준 플랫폼으로 부상 중.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
이커머스 추천 시스템	A/B 테스트로 모델 효과 검증	사용자 피드백 반영 자동화 필요
금융 AI 시스템	예측 모델 해석성 요구 충족	컴플라이언스 대응 위한 로깅 설정 필수
스마트 팩토리 이상 탐지	실시간 서빙 및 알림 트리거 구성	노드/리소스 스케일링 전략 필요

Seldon Core 도입 시, Kubernetes 운영 경험과 ML 파이프라인 설계가 병행되어야 함.

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7. 결론

Seldon Core는 머신러닝 모델을 실제 서비스로 안전하고 유연하게 운영할 수 있게 하는 최적의 서빙 플랫폼입니다. 다양한 기능과 오픈소스 생태계를 활용하여 복잡한 ML 시스템의 배포를 표준화하고 자동화할 수 있으며, 특히 대규모 프로덕션 환경에서의 실시간 예측 및 성능 관리를 필요로 하는 조직에 적합한 선택입니다.