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IT 및 금융 산업에서 "Ops"가 붙은 용어들은 점점 더 중요해지고 있습니다. DevOps, MLOps, ModelOps는 단순한 기술 유행어가 아니라, 실제 서비스 운영과 데이터 기반 의사결정의 핵심 기반이 되는 워크플로우입니다. 각각은 목적과 적용 범위가 다르며, 실무에서는 이들을 적절히 조합해 조직의 생산성과 안정성을 높입니다. 이 글에서는 DevOps, MLOps, ModelOps의 차이점과 실무 적용 워크플로우를 3가지로 나눠 알아봅니다.
🔧 DevOps: 개발과 운영의 장벽을 허무는 자동화 전략
DevOps(Development + Operations)는 개발팀과 운영팀 사이의 협업을 자동화 및 통합하는 접근 방식입니다. 소프트웨어가 더욱 빠르고 안정적으로 배포되기 위한 일련의 프로세스와 도구들을 포함하죠. 일반적인 DevOps 워크플로우는 다음과 같은 단계로 구성됩니다: 코드 작성 → 빌드(Build) → 테스트(Test) → 릴리즈(Release) → 배포(Deploy) → 운영(Operate) → 모니터링(Monitor).
핵심은 CI/CD(지속적 통합 및 배포)이며, Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI 등이 자주 활용됩니다. 예를 들어, 핀테크 기업이 신용카드 앱에 결제 기능을 추가하고자 할 때, Git에 코드를 푸시하면 Jenkins가 자동으로 테스트와 빌드를 실행하고, QA 서버에 배포합니다. QA가 완료되면 Blue-Green 또는 Canary 방식으로 프로덕션 서버에 무중단 배포됩니다.
또한 Prometheus, Grafana 등의 도구를 활용해 시스템 성능을 실시간으로 모니터링하며, 오류가 발생하면 Slack이나 PagerDuty로 알림을 보낼 수 있습니다. DevOps는 단순한 배포 자동화가 아니라, “사일로를 없애고 개발-테스트-운영이 하나의 파이프라인으로 흐르도록 하는 조직 문화 변화”를 지향합니다.
🤖 MLOps: 머신러닝 모델의 라이프사이클을 자동화하는 핵심
MLOps(Machine Learning + Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 운영까지 전 주기를 효율적으로 관리하기 위한 워크플로우입니다. MLOps는 특히 데이터 사이언스 팀과 엔지니어링 팀 사이의 협업을 강화하고, 모델 운영의 재현성과 안정성을 확보하는 데 초점을 둡니다.
MLOps의 대표적인 워크플로우는 다음과 같습니다: 데이터 수집 및 전처리 → 모델 개발 및 학습 → 검증 및 실험 추적 → 모델 등록(Model Registry) → 배포(Serving) → 성능 모니터링 및 재학습 자동화.
예를 들어, 현대캐피탈과 같은 금융사는 자동차 대출 리스크 예측 모델을 MLOps 구조로 관리합니다. Airflow로 데이터 파이프라인을 구축하고, MLflow로 실험을 추적합니다. 최종 선정된 모델은 SageMaker에 등록 후 API 형태로 서빙되고, 프로덕션 환경에서 AUC, KS와 같은 성능 지표가 지속적으로 모니터링됩니다. 성능이 저하되면 경고가 발생하고, 필요시 자동으로 재학습이 트리거됩니다.
MLOps는 특히 모델 리프레시 주기 단축, 배포 속도 향상, 모델 품질 향상에 효과적이며, 재현 가능한 모델 실험 관리와 함께 버전 관리, 로깅, 알림 기능까지 포함한 엔드투엔드 플랫폼 통합을 지향합니다.
🧾 ModelOps: 모델 거버넌스와 규제 준수의 핵심 프레임워크
ModelOps는 AI/ML 모델뿐만 아니라, 통계 모델, 규칙 기반 모델까지 포함해 기업 내 모든 모델의 운영, 승인, 규제 대응을 통합적으로 관리하는 개념입니다. 특히 금융, 보험, 헬스케어 등 규제가 강한 산업에서 주로 활용되며, Model Risk Management(MRM) 또는 모델 거버넌스 체계라고도 불립니다.
ModelOps의 전형적인 워크플로우는 다음과 같습니다: 모델 개발 → 독립적 검증 → 문서화 및 컴플라이언스 확인 → 승인위원회 보고 → 프로덕션 배포 → 성능 및 정책 기준 모니터링.
예를 들어, 금융권에서는 소비자 대출 손실예측 모델을 개발하면, MRM 팀에서 SR11-7 기준에 맞게 모델을 독립 검증합니다. 이 검증 결과는 모델 리스크 위원회(RCC)에 제출되어 최종 승인 절차를 거칩니다. 승인 후 운영 환경에 배포되며, KSOX 요구사항에 따라 UAT와 프로덕션 결과가 일치하는지도 확인해야 합니다.
ModelOps는 단순한 기술이 아니라 규제 대응, 문서화, 감사 이력 관리까지 포함한 체계적 프레임워크입니다. 실무에서는 SharePoint, GitHub, Jira, Confluence를 활용해 모델 변경 이력과 관련 문서를 관리하고, 감사에 대응할 수 있는 기반을 마련합니다. MLOps와 DevOps가 기술 중심이라면, ModelOps는 리스크와 신뢰 기반의 운영 중심입니다.