AWS에서 SageMaker와 Kubernetes를 이용해서 MLOps 파이프라인을 구현하려면 어떻게 해야 하나요?

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현재 저히 팀은 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 지속적이고 안정적으로 배포하기 위해, 체계적인 MLOps 파이프라인을 구축하려 합니다. 모델 학습과 서빙에는 AWS SageMaker를 활용할 예정이며, 데이터 준비 및 전체 파이프라인 오케스트레이션은 Kubernetes 기반의 Amazon EKS를 중심으로 운영하려고 계획하고 있습니다.

이 과정에서 다음과 같은 부분에 대한 전문적인 조언이 필요합니다:

  • AWS SageMaker와 Kubernetes를 함께 활용할 때, 실무에서 권장되는 Best Practice 아키텍처는 어떤 형태인지 궁금합니다.
  • 모델 학습, 검증, 배포 과정을 완전히 자동화하려면 추가로 고려해야 할 서비스나 도구(예: Feature Store, Model Registry 등)는 무엇이 있을지 알고 싶습니다.
  • SageMaker Pipelines를 활용해 전체 MLOps 프로세스를 관리하는 것이 좋은지, 아니면 Kubernetes 네이티브 워크플로우 도구(예: Argo Workflows)를 사용하는 것이 더 적합한지 비교 조언이 필요합니다.
  • 이러한 하이브리드 아키텍처를 실제 운영할 때 주로 발생하는 문제점이나 주의해야 할 사항에는 어떤 것들이 있을까요?
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최근 MLOps 환경에서는 AWS SageMaker와 Kubernetes(EKS)를 함께 활용하는 하이브리드 아키텍처가 점점 표준처럼 자리 잡아가고 있습니다. 저 역시 실무 경험을 바탕으로 다음과 같은 방향을 추천드립니다.

아키텍처 개요

  • 데이터 준비 및 파이프라인 오케스트레이션: Amazon EKS 클러스터 상에서 Argo Workflows나 Kubeflow Pipelines를 사용해 유연하고 확장성 있는 데이터 파이프라인을 구성합니다.
  • 모델 학습 및 서빙: SageMaker Training을 통해 대규모 학습을 처리하고, 실시간 추론은 SageMaker Endpoint를 통해 안정적으로 제공합니다.
  • 모델 등록 및 버전 관리: AWS SageMaker Model Registry를 활용하거나, 필요에 따라 Kubernetes 환경 내에 자체 모델 레지스트리를 구축하는 것도 고려할 수 있습니다.

추가로 고려해야 할 서비스 및 도구

  • AWS Step Functions: 복잡한 SageMaker 작업 흐름을 조합하거나, MLOps 파이프라인을 보다 단순하게 관리할 때 유용합니다.
  • Amazon ECR: 커스텀 트레이닝 및 서빙 컨테이너 이미지를 저장하기 위한 필수 서비스입니다.
  • Amazon S3: 데이터셋, 학습 결과, 모델 아티팩트 등을 저장하는 기본 스토리지로 반드시 필요합니다.

SageMaker Pipelines vs Argo Workflows 선택 가이드

  • SageMaker Pipelines는 AWS 환경에 최적화되어 있어, 빠르게 통합하고 관리 복잡도를 낮추고자 할 때 이상적입니다.
  • 반면, Argo Workflows는 오픈소스 기반으로, 복잡한 데이터 준비, 다양한 서드파티 연동, 멀티 클라우드 워크로드를 다루어야 하는 경우 더욱 유연하고 강력한 선택지입니다. Kubernetes 친화적인 조직이라면 Argo의 도입을 추천합니다.

운영 시 주의해야 할 점

  • IAM 및 네트워크 권한 설정: EKS와 SageMaker 간 OIDC 연동, ServiceAccount 권한 설계 등 보안 구성을 세밀하게 관리해야 합니다.
  • 비용 최적화: SageMaker와 EKS를 동시에 사용할 경우 리소스 과다 사용을 방지하기 위해 인스턴스 자동 종료(spot instance 활용 등) 설정이 중요합니다.
  • 모니터링 체계 구축: AWS CloudWatch 외에도 EKS 내 Prometheus + Grafana 스택을 통해 전체 시스템의 상태를 세밀하게 모니터링할 필요가 있습니다.

요약 SageMaker의 매니지드 서비스 기능을 최대한 활용하면서, Kubernetes의 유연성과 오케스트레이션 역량을 조화롭게 결합하는 것이 가장 현실적이고 안정적인 전략입니다.