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ai 운영 자동화 2

ModelOps(Model + Operations)

개요ModelOps(Model + Operations)는 AI 및 머신러닝(ML) 모델의 운영과 배포를 최적화하는 접근 방식입니다. 이는 모델 개발에서 배포, 모니터링, 유지보수까지의 라이프사이클을 자동화하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 ModelOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ModelOps란 무엇인가?ModelOps는 머신러닝 및 AI 모델을 운영 환경에서 효과적으로 관리하기 위한 프로세스를 의미합니다. DevOps, MLOps와 유사하게 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 성능 모니터링, 규제 준수를 포함한 모델 운영 자동화를 지원합니다.1.1 기존 AI/ML 운영 방식과 ..

Topic 2025.03.11

NoOps(No Operations)

개요NoOps(No Operations)는 IT 운영을 완전히 자동화하여 개발자가 운영 부담 없이 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있도록 하는 개념입니다. 클라우드 서비스, 서버리스(Serverless), AI 기반 운영 자동화 등의 기술이 발전하면서 NoOps는 점점 현실화되고 있으며, DevOps의 다음 단계로 평가받고 있습니다. 본 글에서는 NoOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. NoOps란 무엇인가?NoOps는 운영팀의 개입 없이 IT 시스템이 자동으로 운영 및 유지보수되는 환경을 의미합니다. 이를 위해 클라우드 네이티브 서비스, 서버리스, 자동화된 배포 및 모니터링 기술이 결합됩니다.1.1 기존 운영 방식과 NoOps 비교 항목 ..

Topic 2025.03.11
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