머신러닝 모델의 생애주기를 관리하는 ModelOps는 그동안 AWS Service Catalog 내의 복잡한 설정 문제로 인해 관리상의 어려움이 컸다. Amazon Web Services는 이러한 불편을 해소하기 위해 SageMaker AI Projects를 위한 S3 기반 템플릿을 새롭게 선보였다. 이에 따라 각 팀은 Amazon S3에서 직접 AWS CloudFormation을 통해 코드형 인프라(IaC)를 관리할 수 있게 됐다. 특히 S3의 고유 기능인 버전 관리를 활용하면 템플릿 변경 이력을 상세히 기록하고, 필요할 때마다 특정 시점의 환경을 손쉽게 복구하는 것이 가능하다.

이러한 변화는 데이터 과학 팀이 표준화된 환경을 구축하는 데 따르는 진입장벽을 획기적으로 낮춰준다. 실무자들은 더 이상 복잡한 권한 설정으로 고민할 필요 없이, 클릭 한 번으로 즉시 작동하는 머신러닝 환경을 구성할 수 있다. 무엇보다 눈에 띄는 특징은 CI/CD 파이프라인과의 통합으로, 이를 통해 코드 작성부터 자동화된 테스트를 거쳐 모델 배포까지의 과정을 매끄럽게 연결했다. 그 결과 운영 환경에 도달하기 전 데이터 준비 단계를 포함한 모든 모델 업데이트 과정에서 엄격한 검증을 거치게 된다.

보안과 거버넌스 역시 이번 워크플로우의 핵심적인 요소다. 시스템은 리소스 프로비저닝을 처리하기 위해 전용 실행 역할을 할당하며, 이를 통해 개별 데이터 과학자는 최소한의 권한만 가지고도 복잡한 인프라 설정을 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 직무 분리는 보안 태세를 강화할 뿐만 아니라 규제 준수를 위한 명확한 감사 추적 기능을 제공한다. 또한 S3 버킷에서 템플릿 관리를 중앙화함으로써 조직은 내부 표준을 엄격히 유지하면서도 여러 계정에 걸쳐 ModelOps 실무를 원활하게 확장할 수 있다.

머신러닝 모델의 생애주기를 관리하는 ModelOps는 그동안 AWS Service Catalog 내의 복잡한 설정 문제로 인해 관리상의 어려움이 컸다. Amazon Web Services는 이러한 불편을 해소하기 위해 SageMaker AI Projects를 위한 S3 기반 템플릿을 새롭게 선보였다. 이에 따라 각 팀은 Amazon S3에서 직접 AWS CloudFormation을 통해 코드형 인프라(IaC)를 관리할 수 있게 됐다. 특히 S3의 고유 기능인 버전 관리를 활용하면 템플릿 변경 이력을 상세히 기록하고, 필요할 때마다 특정 시점의 환경을 손쉽게 복구하는 것이 가능하다.

이러한 변화는 데이터 과학 팀이 표준화된 환경을 구축하는 데 따르는 진입장벽을 획기적으로 낮춰준다. 실무자들은 더 이상 복잡한 권한 설정으로 고민할 필요 없이, 클릭 한 번으로 즉시 작동하는 머신러닝 환경을 구성할 수 있다. 무엇보다 눈에 띄는 특징은 CI/CD 파이프라인과의 통합으로, 이를 통해 코드 작성부터 자동화된 테스트를 거쳐 모델 배포까지의 과정을 매끄럽게 연결했다. 그 결과 운영 환경에 도달하기 전 데이터 준비 단계를 포함한 모든 모델 업데이트 과정에서 엄격한 검증을 거치게 된다.

보안과 거버넌스 역시 이번 워크플로우의 핵심적인 요소다. 시스템은 리소스 프로비저닝을 처리하기 위해 전용 실행 역할을 할당하며, 이를 통해 개별 데이터 과학자는 최소한의 권한만 가지고도 복잡한 인프라 설정을 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 직무 분리는 보안 태세를 강화할 뿐만 아니라 규제 준수를 위한 명확한 감사 추적 기능을 제공한다. 또한 S3 버킷에서 템플릿 관리를 중앙화함으로써 조직은 내부 표준을 엄격히 유지하면서도 여러 계정에 걸쳐 ModelOps 실무를 원활하게 확장할 수 있다.