플랫폼이란 무엇이고

마지막 업데이트: 2022년 7월 14일 | 0개 댓글
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스트리밍 데이터 플랫폼의 데이터 아키텍처 | 작성자의 이미지

소비자 산업의 정의

경제학자와 시장 분석가가 사용하는 "소비자 산업"이라는 용어는 소비자 산업을 구성하는 경제의 고유 한 하위 단위를 조사하고 분류하면 더 잘 이해 될 수 있습니다. 간단히 말해서, 소비자 산업은 소비자에게 제품과 서비스를 직접 판매합니다. 자본재 산업, 다른 회사에 판매 할 상품을 제조합니다.

TL; DR (너무 길어 읽지 않음)

경제의 소비자 부문은 상품이 소비를 위해 고객에게 직접 판매되는 하위 단위를 의미합니다.

소비재 산업의 정의

재배자가 제조업체 또는 공급 업체에게 판매하는 가공되지 않은 밀은 결국 구운 식품이 될 것이기 때문에 자본재의 한 예입니다. 개인이 빵집에 들어가 빵 한 덩어리를 구입하면 그녀는 최종 제품을 구입하는 것입니다. 따라서 소비자에게 직접 판매되는 제품을 소비재 또는 "최종"제품이라고합니다. 일반 소비자가 구매하는 모든 것, 현지 시장의 사과에서 노트북 컴퓨터, 세탁기에 이르기까지 소비자 비즈니스 산업의 일부입니다.

소비자 비즈니스 산업 하위 범주

소비재 부문을 구성하는 제품 및 서비스는 필수 소비재와 임의 소비재 (또는 주기적) 제품 및 서비스로 나눌 수 있습니다. 필수 소비재에는 식음료 제품, 가정 용품 및 일반적인 사용으로 인해 일반적으로 정기적으로 교체해야하는 기타 품목이 포함됩니다. 즉, 플랫폼이란 무엇이고 필수품입니다. 소비자 임의 구매에는 보석, 휴가 및 자동차와 같은 것들이 포함됩니다. 그들은 필수적이지 않으며 경제가 상승 할 때 구매할 가능성이 더 큽니다.

소비자 임의의 예

소비자 산업은 또한 해당 부문에 포함 된 기업을 살펴봄으로써 이해 될 수 있습니다. 세계 경제에서는 하나의 제품 또는 관련 제품 그룹을 전문으로하는 틈새 회사를 쉽게 분류 할 수 있습니다.

예를 들어, 1903 년에 설립 된 미국 회사 인 Ford Motor Company의 주요 초점은 소비자에게 자동차와 트럭을 판매하는 것입니다. 따라서 Ford는 소비자 산업의 회사입니다. 더욱 구체적으로, Ford의 제품은 소비자 재량 산업의 일부로 간주됩니다.

필수 소비재 사례

또 다른 잘 알려진 미국 회사 인 Proctor and Gamble은 필수 소비재 산업 회사의 예입니다. Proctor and Gamble은 수십 개의 브랜드로 다양한 제품을 제조하지만, 대부분의 제품은 소비자가 필수품 또는 필수품, 비누, 치약, 화장품, 처방전없이 구입할 수있는 의약품, 세탁 및 식기 세제와 같은 품목으로 간주하는 제품입니다.

소비자 서비스 산업

지난 수십 년 동안 미국 경제에서 가장 빠르게 성장하는 부문은 소비자 금융 산업이 구성 요소 인 서비스 부문이었습니다. 재무 기획자와 상업 은행가는 물리적으로 만질 수는 없지만 아직 소비되는 소비자 서비스를 제공합니다.

서비스의 또 다른 예는 호텔이며, 재량 또는 주기적으로 더 분류 될 수 있습니다. 호텔 서비스는 소비를 위해 고객에게 직접 서비스를 제공하는 소비자 산업의 일부라는 점에서 해당 부문의 대부분의 비즈니스와 유사합니다.

플랫폼이란? 플랫폼 노동자란?

블로그 이미지

우리가 요즘 자주 듣게 되는 '플랫폼'이라는 용어도 무언가 타고 내리는 승강장의 이미지와 연관지어 생각하셔도 좋을것 같습니다.

플랫폼은 원래 기차를 승하차하는 공간이나 무대, 강당 등을 뜻했으나 그 의미가 확대되어 특정 시스템 등에서 이를 구성하는 기초가 되는 틀을 명칭하는 용어로, 컴퓨터 시스템이나 자동차 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

플랫폼 경제가 떠오르면서 사람들의 생활은 아주 편리해졌습니다. 그러나 플랫폼 경제를 이루어가고 있는 노동자들의 현실은 열악하다고 할 수 있습니다.

많은 청년 플랫폼 노동자들이 배달 사고를 당하는 일들이 늘어나고 있지만 대부분 산업재해 인정도 받기 힘든 상황인데요, 플랫폼 노동자들의 플랫폼이란 무엇이고 숫자와 사회적 역할이 커질수록 이들을 위한 사회적 안전망도 갖춰야 하겠습니다.

최근 정부가 플랫폼 노동자 관련 특별법 제정을 추진 하고 있다는 기사가 나오기도 했는데, 그럼 아래에서 플랫폼의 의미를 알아보고, 플랫폼 노동자란 어떤 직종을 의미하는지, 직업의 종류도 살펴보도록 하겠습니다.

플랫폼(Platform)이란?

플랫폼의 사전적 의미로는 우리가 쉽게 생각하는 기차역의 승강장을 떠올릴 수 있습니다. 하지만 오늘날에는 플랫폼이라고 하면 기차역의 승강장을 떠올리는 분들은 많지 않을텐데요, 그렇다면 현재 자주 쓰이고 통용되고 있는 플랫폼이란 무엇을 말하는 걸까요?

플랫폼을 쉽고 간단하게 얘기하자면, ' 사람들이 모이는 공간 ' 정도로 얘기하면 좋을것 같습니다.

승강장이 어떤 역할을 하는 곳인지 떠올려보면 플랫폼의 의미도 쉽게 이해할 수 있을것 같은데요, 승강장은 교통수단과 승객들이 만나는 공간으로 많은 사람들이 있는 곳에서 다양한 사업을 통해 부가 가치를 창출할 수 있는 곳이라고 할 수 있습니다.

이렇듯 플랫폼은 다양한 사람들이 모여서 수요와 공급을 이루면서 또 그 안에서 새로운 환경을 계속해서 만들어가고 새로운 수익 창출을 이루어낼 수 있는 공간 입니다.

또한 자신의 시스템을 개방하여 개인, 기업할것 없이 모두가 참여하여 원하는 일을 자유롭게 할 수 있도록 환경을 구축하고 플랫폼 참여자 모두에게 새로운 가치와 혜택을 제공해줄 수 플랫폼이란 무엇이고 있는 시스템을 의미합니다.

플랫폼 노동자란?

플랫폼 노동자는 스마트폰 사용이 일상화되면서 앱이나 SNS 등 디지털 플랫폼을 매개로 노동이 거래되는 고용 형태에 종사하는 노동자를 의미합니다.

이는 정보통신 기술의 발달로 스마트폰 사용이 일상화되면서 등장했다고 할 수 있습니다.

앱을 통해 배달대행, 대리운전, 우버 택시 등을 하는 노동자 들이 대표적인 플랫폼 노동자에 속하는데요, 고객이 스마트폰 앱 등 플랫폼에 서비스를 요청하면 이 정보를 노동 제공자가 보고 고객에게 서비스를 한다는 특징이 있습니다.

플랫폼 노동에서 노무 제공자는 사용자에게 종속된 노동자가 아닌 자영업자이므로 특수고용노동자와 유사하다는 이유로 '디지털 특고'라고도 불립니다.

플랫폼 노동자들은 노동자가 아닌 자영업자로 분류되기 때문에 대우가 낮고, 신속함을 중요시하는 이유로 인해 사고 위험이 높기도 합니다. 또한 앱의 특성상 관련된 사람들과 수수료를 분배해야 합니다.

플랫폼 종사자 직업 종류

플랫폼 종사자 직업의 종류로는,

대리운전, 화물운송, 택시운전, 음식배달, 퀵서비스, 청소, 건물관리, 음식점보조, 서빙, 가사육아도우미, 요양의료, 통번역, 사무지원, 판매, 영업 등이 있습니다.

ott 플랫폼이란 무엇일까? 쉽게 알아보자.

경제 방송이나 기사 등을 읽다 보면 심심치 않게 등장하는 것이 바로 'OTT 플랫폼'이다. 많은 사람들이 오징어 게임으로 넷플릭스, 디즈니, 왓챠, 웨이브 등에 관심이 보이기 시작했다. 오징어 게임 전까지만 해도 우리나라에서는 ott플랫폼에 대해서는 그다지 큰 관심을 보이지 않았던 것이 사실이다. 그렇다면 ott플랫폼이 무엇이기에 이렇게 갑자기 주목을 받게 된 것일까?

OTT 플랫폼이란 무엇인가? 종류는?

OTT 플랫폼 : 기존의 방송사(MBC, KBS, SBS, EBS 등)가 아닌 새로운 사업자가 인터넷으로 영화나 드라마 등 다양한 미디어 콘텐츠를 제공하는 플랫폼이란 무엇이고 서비스를 말한다.

쉬운 설명 : '인터넷 방송국'정도로 이해하면 편할 것이다. 그렇기 때문에 시청자는 세계인이다.

OTT 플랫폼 종류 : 넷플릭스, 아마존, 웨이브, 티빙, 시즌, 왓챠, 디즈니, 애플 tv, HBO MAX, 쿠팡 플레이 등.

스태그플레이션 주식에 영향을 얼마나 줄까? 쉽게 알아보자!

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어쨌든 데이터 플랫폼이란 무엇입니까?

Unsplash의 hoch3media 사진

2014년까지 Uber는 몇 테라바이트가 조금 넘는 데이터를 생성했습니다. 이 제한된 데이터는 MySQL 및 PostgreSQL과 같은 소수의 기존 데이터베이스에 분산되었습니다. 엔지니어는 데이터베이스에 개별적으로 액세스하고 데이터 소스를 결합하는 스크립트를 작성할 수 있습니다.

하나 이상의 데이터베이스와 상호 작용하는 서비스 | 작성자별 이미지

데이터는 데이터베이스에서 직접 액세스했기 때문에 1분 미만의 액세스 속도로 초고속이었습니다.

그러나 문제가 있었습니다. 데이터가 여러 데이터베이스에 흩어져 있었습니다. 많은 경우 서로 다른 서비스가 서로 다른 데이터베이스와 상호 작용했습니다.

이것이 왜 문제였습니까?

우리가 뿌리부터 알고 있는 Uber는 데이터 중심 회사입니다. 예를 들어 트래픽이 많은 이벤트 동안 수요를 예측하고 가격을 조정하는 것이 그 기능 중 하나입니다. Uber가 확장됨에 따라 Uber가 생성한 데이터는 엄청나게 늘어났습니다.

그러나 데이터가 연결되지 않고 분산된 사일로에 존재하기 때문에 분석가가 여러 소스의 플랫폼이란 무엇이고 데이터를 요구하는 작업을 실행하는 것이 어려워졌습니다. 이것은 연결되지 않은 데이터로 작업하는 동안 직면한 많은 난제 중 하나일 뿐입니다.

따라서 한 곳에서 모든 데이터에 액세스하고 분석해야 하는 필요성이 가장 중요한 목표가 됩니다. 그 다음은 Uber를 uber로 만든 데이터 플랫폼의 세대였습니다 .

uber — /ˈuːbə/ 특정한 종류의 사람이나 사물의 뛰어난 또는 최고의 예를 나타냅니다.

회사가 성숙해지고 생산하는 데이터가 증가하면 통합 데이터 리포지토리가 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 AI 시스템에 점점 더 중요해집니다. Uber는 여전히 분리된 사일로로 계속될 수 있었고 오늘날과 같이 성숙하지 못할 것입니다. 서로 다른 소스를 통합하여 데이터의 가치를 높이는 데 도움이 되었으며 이러한 통합을 가능하게 한 것은 데이터 플랫폼이었습니다.

데이터 플랫폼은 데이터를 수집, 변환, 통합하고 사용자, 애플리케이션에 전달하거나 추천 엔진 실행과 같은 다른 비즈니스 인텔리전스 목적으로 사용할 수 있는 기술입니다.

보다 공식적인 용어로 데이터 액세스, 거버넌스, 전달 및 보안을 가능하게 합니다. 데이터 플랫폼(DP)은 조직 내 데이터 불일치 및 중복의 결과입니다. 이 문제를 해결하고 최종 사용자(예: 데이터 과학자)에게 데이터를 오케스트레이션, 변환 및 제공할 수 있습니다.

예를 들어 별도의 데이터베이스가 있는 여러 앱이 있는 조직을 생각해 보십시오. 이러한 개별 데이터베이스에 동일한 데이터의 복사본이 있을 수 있습니다. 이것은 과잉 문제를 추가하여 확장성 문제를 야기합니다. 이는 기술 세계에서 절대 금기 사항입니다!

엔지니어가 새로운 제품을 만드는 대신 데이터베이스와의 복잡한 상호 작용에 집중할 때 회사가 어떻게 진화에 집중할 수 있습니까?

이제 데이터 플랫폼에 대한 아이디어를 얻었으므로 스트리밍 서비스에서 사용하는 DP의 일반적인 최상위 데이터 아키텍처를 살펴보겠습니다.

스트리밍 데이터 플랫폼의 데이터 아키텍처 | 작성자의 이미지

Bifrost는 Disney+Hotstar(OTT 스트리밍 서비스)에서 사용하는 데이터 플랫폼의 한 예입니다.

서로 다른 클라이언트와 사용 사례에서 생성된 데이터에 대해 여러 리포지토리를 보유하는 대신 Bifrost에는 단일 진입점이 있습니다. 모든 클라이언트와 모든 마이크로서비스에는 단일 Kafka 기반 수집 지점이 있습니다.

데이터는 논리 작업을 수행하고 데이터를 Data Lake 또는 Data Warehouse로 보내기 전에 먼저 집계, 통합 및 표준화됩니다.

  • 데이터 웨어하우스(DW)는 구조화된 데이터를 가져와 관계형 데이터베이스에서 실행합니다 . 예시 서비스 - 눈송이.
  • 데이터 레이크(DL)는 최소한의 통합 또는 변환으로 데이터를 원래 형식으로 가져와 저장합니다. 과거 데이터는 DL에 저장됩니다. 예시 서비스 — Amazon S3.

위에서 논의한 DP는 최신 데이터 플랫폼의 예입니다. 몇 가지 다른 종류의 플랫폼은 다음과 같습니다.

  • 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 — MDP의 선행이며 기본 스토리지/서비스를 다룹니다.
  • 고객 데이터 플랫폼 — 주로 고객 데이터를 처리하며 향후 권장 사항을 위한 사용자 프로필을 구축하는 데 사용됩니다.
  • 빅 데이터 분석 플랫폼 — 데이터 분석을 위한 전문 데이터 플랫폼입니다.
  • 클라우드 데이터 플랫폼 — 클라우드 컴퓨팅 기술과 데이터 저장소로 완전히 구축되었습니다.

데이터 플랫폼의 각 단계에서 어떤 기술이 사용되는지 궁금하다면 아래 다이어그램에 각 단계의 공통 기술 스택이 나열되어 있습니다.

데이터 플랫폼의 요소 | 소스 아틀란

요약하자면 데이터 플랫폼은 상호 운용 가능하고 확장 가능하며 교체 가능한 기술의 조합으로 기업의 전반적인 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 함께 작동합니다.

무엇이 좋은 데이터 플랫폼을 만드는가?

이제 DP가 무엇이고 왜 사용되는지 이해했으므로 DP를 좋은 DP로 만드는 방법을 살펴보고 이 기사를 마무리하겠습니다.

  • 가용성 — 데이터 플랫폼은 클라이언트와 데이터 분석가 및 과학자와 같은 엔드포인트 사용자에게 고가용성이어야 합니다. 이는 실시간 애플리케이션에서 더욱 중요해집니다.
  • 거버넌스 — 데이터가 중요하면 기업이 따라야 할 엄격한 정책이 있습니다. 좋은 데이터 플랫폼은 데이터 거버넌스 전략을 쉽게 활성화하거나 업데이트할 수 있어야 합니다.
  • 보안 — 누가 데이터에 액세스할 수 있고 얼마나 많은 데이터 액세스 포인트를 사용할 수 있는지는 데이터 플랫폼으로 쉽게 구성할 수 있어야 합니다. 오늘날 많은 서비스에서 SSO(Single Sign-On) 유형의 인증 시스템을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있는 모든 사람에게 단일 지점 액세스를 제공합니다.
  • 중앙 집중화 — 좋은 데이터 플랫폼은 MySQL, Cassandra, MongoDB 등과 같은 모든 유형의 소스를 지원하고 사일로를 연결하는 데 도움이 되어야 합니다.
  • 배달 — 예약 및 사전 경고와 같은 기능을 허용하고 활성화해야 합니다.

우리는 Pre-2014-Uber가 확장성을 어렵게 만드는 사일로를 어떻게 가지고 있는지부터 시작했습니다. Uber가 현재의 최첨단 데이터 플랫폼에 도달하기까지는 플랫폼이란 무엇이고 세 번의 주요 반복 작업이 필요했습니다. 이 과정에서 짧은 대기 시간과 빠른 쿼리 속도로 Uber의 데이터를 처리하는 오픈 소스 Spark 라이브러리인 Hudi 가 탄생했습니다 . 궁금한 분들을 위해 Uber의 현재 데이터 플랫폼의 데이터 아키텍처를 여기에서 탐색할 수 있습니다 .

이 기사는 데이터 플랫폼에 대한 최근 탐색의 모든 주요 요점을 편집한 것입니다. 이 내용이 마음에 들었고 데이터 플랫폼에 대해 더 알고 싶다면 계속 읽으십시오.

MLOps

MLOps는 머신 러닝 작업(Machine Learning Operations)을 뜻합니다. MLOps는 플랫폼이란 무엇이고 머신 러닝 모델을 프로덕션으로 전환하는 프로세스를 간소화하고, 뒤이어 이를 유지관리하고 모니터링하는 데 주안점을 둔 머신 러닝 엔지니어링의 핵심 기능입니다. MLOps는 협업 기능이며, 주로 데이터 사이언티스트, DevOps 엔지니어, IT로 구성됩니다.

MLOps 주기

MLOps의 용도는 무엇입니까?

MLOps는 머신 러닝과 AI 솔루션 제작과 품질에 대한 유용한 접근법입니다. 데이터 사이언티스트와 머신 러닝 엔지니어는 MLOps 방식을 채택하여 협업을 추진하고 모델 개발과 프로덕션 속도를 증강할 수 있습니다. 이를 위해 ML 모델의 적절한 모니터링, 검증과 거버넌스를 포함해 지속적인 통합과 배포(CI/CD) 관례를 구현해야 합니다.

MLOps가 필요한 이유는 무엇입니까?

머신 러닝의 (대량) 생산은 쉽지 않은 일입니다. 머신 러닝 수명 주기는 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 조정, 모델 배포, 모델 모니터링, 설명 가능성과 같은 복잡한 구성 요소가 많이 모인 형태로 구성되어 있습니다. 또한 데이터 엔지니어링부터 데이터 사이언스, ML 엔지니어링에 이르기까지 여러 팀에 걸친 협업과 전달이 필요한 일이기도 합니다. 따라서 이 모든 프로세스를 동기화하고 협력이 이루어지는 상태를 유지하려면 극히 엄격한 플랫폼이란 무엇이고 운영 원칙을 적용해야 합니다. MLOps는 머신 러닝 수명 주기의 실험, 반복과 지속적 개선을 총망라합니다.

MLOps의 장점은 무엇입니까?

MLOps의 주된 장점은 효율성, 확장성과 리스크 완화입니다. 효율성: MLOps를 사용하면 데이터 팀이 모델을 더욱 빨리 배포하고 양질의 ML 모델을 제공하며 배포와 프로덕션 속도를 높일 수 있습니다. 확장성: MLOps는 엄청난 확장성과 관리를 지원하므로 수천 개의 모델을 감독, 제어, 관리, 모니터링하여 지속해서 통합, 제공하고 지속해서 배포할 수 있습니다. 구체적으로 설명하자면, MLOps는 ML 파이프라인 재현성을 제공하므로 여러 데이터 팀에서 좀 더 긴밀하게 결합된 협업을 추진할 수 있고 DevOps 팀과 IT 팀의 갈등이 줄어들며 릴리스 속도도 빨라집니다. 리스크 완화: 머신 러닝 모델에는 철저한 규제 검토와 드리프트 검사가 필요할 때가 많습니다. MLOps를 이용하면 투명성을 강화할 수 있고 그러한 요청에 더욱 빨리 대응할 수 있으며 주어진 기업이나 업계의 규정을 더욱 엄격히 준수하는 데 도움이 됩니다.

MLOps의 구성 요소는 무엇입니까?

MLOps 구성 요소

  • EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)
  • 데이터 준비와 피처 엔지니어링
  • 모델 훈련 및 조정
  • 모델 검토와 거버넌스
  • 모델 유추와 서빙
  • 모델 모니터링
  • 자동 모델 재훈련

MLOps의 모범 사례로는 어떤 것이 있습니까?

  • EDA(Exploratory Data Analysis) - 재생산 가능하고 편집 가능하며 공유할 수 있는 데이터 세트, 표와 시각화를 만들어 머신 러닝 수명 주기에 적합한 데이터를 반복적으로 탐색, 공유하고 준비합니다.
  • 데이터 준비와 피처 엔지니어링 - 데이터를 반복적으로 변환, 집계 및 중복 제거하여 미세하게 조정된 특징(feature)을 만듭니다. 이보다 더 중요한 것은 피처 스토어를 활용하여 여러 데이터 팀을 상대로 데이터를 표시하고 공유할 수 있게 하는 것입니다.
  • 모델 훈련 및 조정 - scikit-learn이나 hyperopt와 같은 대중적인 오픈 소스 라이브러리를 이용하여 모델을 훈련하고 모델 성능을 개선할 수 있습니다. 이보다 더 간단한 대안으로는 AutoML과 같은 자동 머신 러닝 툴을 사용하여 시험 작동을 자동으로 수행하고, 검토와 배포가 가능한 코드를 만드는 방법도 있습니다.
  • 모델 검토 및 거버넌스 - 모델 계보, 모델 버전을 추적하고 모델 아티팩트와 전환을 수명 주기 전체에 걸쳐 관리합니다. MLflow와 같은 오픈 소스 MLOps 플랫폼의 도움을 받아 ML 모델 전반에 걸쳐 검색, 공유와 협업을 수행합니다.
  • 모델 유추와 서빙 - 모델 새로 고침 빈도, 추론 요청 횟수와 테스트 및 QA 면에서 이와 비슷한 프로덕션 세부 사항을 관리합니다. 리포지토리나 오케스트레이터(DevOps 원칙을 차용함)와 같은 CI/CD 툴을 사용하여 프로덕션 이전의 파이프라인을 자동화합니다.
  • 모델 배포와 모니터링 - 권한 부여와 클러스터 생성을 플랫폼이란 무엇이고 자동화하여 등록된 모델을 (대량) 생산합니다. 또한 REST API 모델 엔드포인트를 활성화합니다.
  • 자동 모델 재훈련 - 알림과 자동화를 생성하여 훈련과 추론 데이터가 서로 달라 모델 드리프트가 발생하는 경우 시정 조치를 합니다.

MLOps와 DevOps는 무엇이 다릅니까?

MLOps는 머신 러닝 프로젝트에만 국한된 일련의 엔지니어링 실무로, 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 광범위하게 도입된 DevOps 원칙을 빌려온 것입니다. DevOps는 애플리케이션 전달에 지속해서 반복적이면서 속도도 빠른 접근 방식을 도입했지만, MLOps의 경우 머신 러닝 모델의 프로덕션 돌입까지의 과정에 같은 원칙을 적용합니다. 두 경우 모두 소프트웨어 품질 개선, 패치 적용과 릴리스 속도 가속, 높은 고객 만족도 달성과 같은 결과를 낸다는 점은 같습니다.

MLOps 플랫폼이란 무엇입니까?

MLOps 플랫폼은 데이터 사이언티스트와 소프트웨어 엔지니어에게 협업 환경을 제공하여 반복 데이터 탐색, 실시간 공동 작업 기능을 지원하여 실험 추적, 피처 엔지니어링, 모델 관리 등을 간편하게 수행할 수 있게 해줍니다. 이뿐만 아니라 관리형 모델 전환, 배포와 모니터링까지 가능합니다. MLOps는 머신 러닝 수명 주기의 운영과 동기화 측면을 자동화해줍니다.


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