《디지털서비스 이슈리포트 2025-02호》- NIA 한국진흥정보사회진흥원
이 리포트는 AI 서비스의 실제 적용 및 확산을 위한 핵심 인프라인 MLOps와 GPUaaS, 그리고 클라우드 전략에 대한 인사이트를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
1. MLflow – 오픈소스 MLOps 플랫폼의 진화
- MLflow는 Databricks에서 개발된 엔드투엔드 머신러닝 실험 관리 도구로, 실험 추적, 모델 관리, 배포 자동화 등을 지원합니다.
- 사용자 유형별 활용 사례:
- 데이터 사이언티스트: 실험 로깅 자동화 및 하이퍼파라미터 튜닝
- MLOps 엔지니어: 모델 배포 파이프라인 자동화 및 데이터 드리프트 대응
- 매니저: 실험 현황 모니터링 및 성능 비교로 팀 운영 효율화
- 프롬프트 엔지니어: 다양한 프롬프트 실험 및 비교 관리
- 도입 사례:
- 클라우드플레어: 엣지 AI 배포 자동화
- 토스: 실시간 CTR 예측 모델 자동 업데이트, 피처 스토어와 통합된 추론
2. GPUaaS – AI 시대 GPU 인프라의 변화
- GPU as a Service는 클라우드 기반의 GPU 자원 임대 모델로, 초기 투자 없이 AI 연산을 유연하게 수행 가능
- 주요 이점:
- 탄력적 자원 할당, 고성능 GPU 선택, 종량제 과금, 다양한 프레임워크 지원
- 주요 제공 업체:
- 람다(Lambda): 국내 SKT와 협력해 한국 리전 개설
- 페이퍼스페이스, 코어위브, 키네시스 등: 경쟁력 있는 가격, 환경친화적 운영 방식 제공
3. 하이브리드 & 수직화 클라우드 전략
- 하이브리드 클라우드는 퍼블릭과 프라이빗 클라우드의 장점을 조합하여 보안성과 확장성 확보
- 수직화 클라우드는 금융, 의료, 제조 등 산업별 규제와 특화 니즈를 충족하는 맞춤형 클라우드 전략
- 글로벌 벤더(AWS, Azure, GCP)들도 산업별 솔루션을 강화하며 락인 전략 가속
4. 스마트팩토리와 클라우드 기반 용어 해설
- ERP, MES, SCADA, PLM, WMS, SCM 등 주요 제조 시스템 용어 정리
- 산업용 통신 프로토콜 (Modbus, OPC, MQTT 등)에 대한 실무적 이해 제공
결론
AI가 비즈니스 핵심으로 자리 잡는 시대, MLOps와 GPUaaS는 선택이 아닌 필수 인프라입니다.
MLflow와 같은 오픈소스 플랫폼, GPU 유연성을 제공하는 클라우드 인프라, 그리고 수직화된 클라우드 전략은 AI를 "현실화"하는 데 중요한 역할을 합니다.
기업은 조직의 기술 성숙도, 데이터 전략, 보안 요구사항 등을 기반으로 MLOps 환경을 설계하고, 맞춤형 클라우드 도입을 고려해야 합니다.
[출처] NIA 한국진흥정보사회진흥원