최근 인공지능 기술의 발전과 함께, 소프트웨어 개발 및 운영 분야에서 다양한 'Ops'라는 용어가 등장하며 많은 관심을 받고 있습니다. DevOps, MLOps, AIOps, 그리고 LLMOps는 각기 다른 목표와 특징을 가지고 있으며, 이들을 명확히 이해하는 것은 효율적인 시스템 구축과 운영에 필수적입니다. 본 글에서는 각 용어의 개념과 차이점을 심층적으로 비교 분석하고, 실제 활용 사례를 통해 그 중요성을 살펴보겠습니다.
X-Ops는 왜 나왔을까?
이전의 IT 시스템의 체계적 운영을 위한 DevOps 환경에서 각 서비스 들이 AI를 도입함에 따라 이를 포함해야 할 필요성이 발생하게 되었습니다. 이러한 이유로 MLOps, LLMOps가 필요해 졌습니다. AIOps는 이러한 IT 운영환경을 자동화하는 최적의 방법을 찾는 방법론으로 구분할 수 있습니다.

DevOps, LLMOps, MLOps 개념 (출처: Dataroots)
1. DevOps
정의: DevOps는 소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(Operations)을 통합하여 소프트웨어의 신속하고 안정적인 배포를 가능하게 합니다.
목표: 개발 및 운영 팀 간 협업을 강화하고, 소프트웨어 개발 주기를 단축하며 시스템 안정성과 품질을 보장.
주요 활동: 지속적 통합(CI), 지속적 배포(CD), 자동화된 테스트, 코드로 관리하는 인프라(IaC).
응용 분야: 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 클라우드 서비스.
도구: Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible.

DevOps 관리범위 (출처 : soumendrak.com)
2. DataOps
정의: DataOps는 데이터 관리와 분석 파이프라인의 개발, 배포, 운영을 자동화하고 최적화하는 방법론으로, DevOps와 Agile 원칙을 데이터 라이프사이클에 적용하여 데이터 품질과 제공 속도를 개선합니다
목표: 데이터의 품질, 일관성, 신뢰성을 향상시키고 데이터 제공 속도를 가속화하며, 데이터 팀과 비즈니스 팀 간의 협업을 강화
주요 활동: 데이터 파이프라인 자동화(ETL/ELT), 데이터 품질 관리 및 유효성 검사, 데이터 버전 관리 및 모니터링, 실시간 데이터 처리와 오류 탐지, 데이터 보안 및 규정 준수 관리
응용 분야: 금융(사기 탐지, 리스크 관리), 소매(고객 분석, 맞춤형 마케팅), 헬스케어(진단 지원, 환자 데이터 관리), 제조(공급망 최적화), 공공기관(데이터 기반 정책).
도구: Apache NiFi, Airflow, Talend, Snowflake, Databricks, Great Expectations, Collibra, LakeFS.

DataOps 관리범위 (출처 : soumendrak.com)
3. MLOps
정의: DevOps의 원칙을 머신러닝 워크플로우에 적용한 방법론으로, 머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링에 초점.
목표: 머신러닝 모델의 엔드투엔드 라이프사이클을 최적화하여 확장성과 지속적인 성능 유지 보장.
주요 활동: 데이터 파이프라인 자동화, 모델 및 데이터셋 버전 관리, 드리프트 탐지, 모델 재훈련.
응용 분야: 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템.
도구: MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended(TFX), DataRobot.
4. AIOps
정의: IT 운영을 개선하기 위해 인공지능을 활용하여 문제를 자동으로 탐지하고 해결하는 방법론.
목표: IT 시스템의 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 높이며, 장애를 예측하고 예방.
주요 활동: 실시간 로그 분석, 이상 탐지, 이벤트 상관 관계 분석, 예측 유지보수.
응용 분야: IT 인프라 모니터링, 네트워크 최적화, 사고 관리.
도구: Splunk, Dynatrace, Datadog, Moogsoft.

AIOps 적용범위 (출처 : soumendrak.co)
5. LLMOps
정의: 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 운영, 최적화를 전문적으로 다루는 방법론.
목표: 대규모 언어 모델의 효율적 개발, 배포, 모니터링을 통해 모델의 크기와 복잡성 문제를 해결.
주요 활동: 사전 학습 및 미세 조정, 인프라 최적화, 윤리적 고려, 모델 성능 모니터링.
응용 분야: 챗봇, AI 기반 글쓰기 도구, 번역, 콘텐츠 생성.
도구: Hugging Face, LangChain, OpenAI API, Weights & Biases(W&B)

LLMOps 적용범위 (출저 : https://sreent.medium.com/)
주요 비교
특징 | DevOps | MLOps | AIOps | LLMOps |
초점 | 소프트웨어 개발 및 운영 | 머신러닝 워크플로우 | IT 운영에서 AI 활용 | 대규모 언어 모델 라이프사이클 |
주요 활동 | CI/CD, IaC, 모니터링 | 데이터 파이프라인, 재훈련 | 이상 탐지, 자동화 | 미세 조정, 추론 최적화 |
응용 분야 | 웹/모바일 앱 | 추천 시스템, NLP | IT 시스템 관리 | 챗봇, AI 콘텐츠 생성 |
도구 | Docker, Kubernetes, Terraform | MLflow, Kubeflow, TFX | Splunk, Datadog, Moogsoft | Hugging Face, LangChain |
복잡성 수준 | 낮음~중간 | 중간~높음 | 높음 | 매우 높음 |
진화와 관계
DevOps: 자동화와 협업을 강조하며 현대 개발/운영 프레임워크의 기반 제공.
MLOps: DevOps 원칙을 데이터 중심의 머신러닝 워크플로우로 확장.
AIOps: 인공지능을 활용해 IT 운영 문제를 해결하며 복잡한 IT 환경 관리.
LLMOps: MLOps의 하위 개념으로, 대규모 언어 모델 관리에 특화.
실질적인 활용 방안
DevOps: 협업과 자동화가 필요한 일반 소프트웨어 프로젝트.
MLOps: 데이터 기반 솔루션을 제공하는 ML 모델 운영 프로젝트.
AIOps: IT 환경의 복잡성을 줄이고 자동화를 필요로 하는 프로젝트.
LLMOps: 대규모 언어 모델을 사용하는 팀에서 확장성과 비용 관리를 목표로 적용.