MLOps vs AIOps: 차이점 알아보기

두 개념 모두 AI와 ML을 활용하지만, 그 목적과 적용 범위가 다릅니다. DevOps도 있지만 이 내용은 다음에 다루겠습니다.

MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps는 머신러닝 모델의 전체 수명 주기를 관리하는 데 중점을 둡니다.

(그림 1) 데이터, ML, app 엔지니어링간의 관계도

주요 특징:

• 목표: ML 모델 개발 및 배포 프로세스의 효율성, 확장성, 신뢰성 개선

• 중점 영역: 데이터 준비, 모델 학습, 검증, 배포, 모니터링

• 주요 사용자: 데이터 과학자, ML 엔지니어

MLOps의 핵심 요소:

1. 데이터 및 모델 버전 관리

2. 자동화된 테스트 및 검증

3. CI/CD 파이프라인 통합

4. 모델 성능 모니터링

   

   MLOps의 생애주기(Lifecycle)

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

AIOps는 IT 운영 및 인프라 관리에 AI/ML을 적용하는 더 넓은 범위의 접근 방식입니다.[AIOps 개념을 시각화한 이미지가 여기에 들어갑니다]

주요 특징:

• 목표: IT 시스템, 애플리케이션, 네트워크 등의 관리와 모니터링 개선

• 중점 영역: 대규모 IT 운영 데이터 분석, 이상 감지, 자동화된 문제 해결

• 주요 사용자: IT 운영 팀, 시스템 관리자

AIOps의 핵심 요소:

1. 실시간 데이터 수집 및 분석

2. 이상 감지 및 예측 분석

3. 자동화된 인시던트 대응

4. IT 서비스 관리 통합

MLOps vs AIOps: 주요 차이점

특성	MLOps	AIOps
주요 목적	ML 모델 라이프사이클 관리	IT 운영 최적화
적용 범위	ML 워크플로우	전체 IT 인프라
주요 사용자	데이터 과학자, ML 엔지니어	IT 운영 팀
핵심 기술	ML 모델 개발 도구	빅데이터 분석, AI 기반 예측

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