본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다. (https://fastcampus.info/4oKQD6b)
학습 후기
오늘은 Chapter Part.2 머신러닝 상품화 내용에서 MLOps 구현을 위한 인프라와 도구, CI/CD부분에 대해서 스터디를 해보았습니다. Ci/CD는 MLOps의 자동화 수준을 Level 1에서 Level 2로 올릴수 있는 중요한 방법이자, 도구라고 배웠습니다. 이제 각자각자의 중요성에 대해서 한번 말해보면 CI는 지속적인 통합. 여러 개발자가 작성한 코드를 정기적으로 Github와 같은 공유 Repo에 병합하는 프로세스 라고 합니다. 이건 단순히 개발한 코드를 합치는 것이 아닌, 자동화된 빌드와 테스트를 수행함으로써 버그를 조기에 발견해서 수정 비용을 줄인다고 합니다.
CD, 지속적인 제공/배포 부분에서는 앞의 CI를 통과한 코드를 프로덕션 환경에 배포할 준비가 된 상태로 Repo에 릴리즈 하는것입니다. 그리고 빌드, 테스트, 배포의 모든 과정을 완전 자동화하여, 코드 변경 사항이 고객이 사용하는 프로덕션 환경까지 사람의 개입 없이 배포되는 단계라고 합니다.
이제 이러한 CI/CD에 활용되는 도구는 Jenkins, Github Actions, GitLab CI, Circle CI등이 있으며, 이것들은 코드가 푸시되는 이벤트를 감지하여 미리 정의된 스크립트를 활용하여 배포과정을 자동화 한다는 특징이 있습니다. 가장 신기했던 점은 과거에는 내가 코드를 합칠때마다, 코드를 건들면 망가지지 않을까? 합치는 과정에서 실수하면 큰일나는건데? 이러한 생각이 들수도 있었다고 생각합니다. 하지만 이제는 CI가 구축이 되면 자동으로 코드를 검증해주고, 문제가 있으면 알려주면서 병합과정을 막아주고, 자동화 까지 해주는 심리적인 안정감과 개발속도를 향상시켜주는 점이 매우 인상적이였고, 기술의 발전이 점점 빨리지는구나.. 라고 생각이 들었습니다.
그러면서 이제 내가 회사에서 업무를 할때 여러 데이터, 모델의 케이스에 맞춰서 적절한 배포 전략을 생각해보면서 최적화된 도구를 활용을 해봐야 겠다는 생각이 들었습니다.
