개발자들 뿐만아니라, 정보기술 전문가, 인프라, 네트워크 등 ICT 전반에서 문화 및 개발환경으로 일컬어지는 Ops 개념에 대해서 궁금하였다. 종류는 무엇이 있는지 개념을 터치하고 가고자 찾아보았다.
DevOps
개념 | - SW 개발자, 정보기술 전문가간 소통, 협업 강조하는 개발환경이나 문화 - DevOps는 대규모 SW 시스템 운영 효율화 |
목적 | - 개발과 운영조직의 상호의존 대응, 제품과 서비스 신속한 개발 및 배포 - 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)를 운영 과정에 도입해 개발 주기 단축, 배포 속도 증가, 안정적인 출시 - Time to market 단축 - 낮은 실패율 - 짧은 리드타임 - 더 빠른 복구 평균시간 |
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EB%B8%8C%EC%98%B5%EC%8A%A4
MLOps
개념 | - 개발 생산성과 운영 안정성 최적화 위한 DevOps를 머신러닝기반 시스템에 적용한 핵심 기능 - 머신러닝, 애플리케이션 개발, IT 운영을 결합한 통합적인 접근법 |
구성도 | ML <-> DEV <-> OPS (DataOps+ModelOps+DevOps) model,data <-> create, plan, package, verify <-> release, configure, monitor |
목표 | ML 모델링 자체에 보다 집중할 수 있도록 안정된 인프라와 자동 운영 시스템을 마련 |
http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139432
AIOps
개념 | IT 운영 최적화를 위해 사용할 수 있는 AI 기능 스펙트럼 (Gartner가 2017) |
예시 | 운영데이터 이상 사항 반복 문제 식별 Ai솔루션 등 |
Gartner `2017
https://www.arubanetworks.com/ko/faq/what-is-aiops/
DataOps
개념 | 데이터 엔지니어링 담당자들간의 소통 단순화 및 agile 생산성향상 실현 문화 |
목적 | data pipeline 의 단순화 : 데이터 소스에서 활용까지 수많은 단계 (extract, ingest, move, clean, format, integrate, transform, calculate, and aggregate ) - 품질관리 및 테스트 |
데이터 플랫폼 | Portability / Security / Data catalogs |
Tools | CI/CD, Auto testing, Data catalog, Contrainers, Data preparation Tools, A code repository, Orchestration s/w, performance mng tools |
https://m.blog.naver.com/freepsw/221789110881
ModelOps
개념 | MLOps 내 모델 엔지니어링 작업 ML 외 지식그래프, 규칙, 초적화, 에이전트 다양한 모델 운영 (MLOps 상위개념) |
http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139151
읽어볼만한 학술지
한국학술지인용색인
www.kci.go.kr
나의 생각
Ops 종류가 많다.
하나 하나 연관지어 개념을 이해하면 좋을 것 같다. 궁극적으로 해당 영역에 복잡한 작업을 단순화 하고, 자동화한다. 절차측면에서 신속하게, 협업하여, 최적화된 결과를 도출하는 부분이 목적인 듯 하다.
AI, Data, Modeling 분야도 지속적으로 인공지능 관련 기술 및 산업이 발전하면서 수많은 연구로 어떻게하면 최적화된 환경에서 원하는 결과를 도출할 수 있을까? 하면서 만들어진 개념이 아닐까 싶다.
이를 활용한 플랫폼이나, 플랫폼을 구현하는 기술 및 도구들에 대해서도 활용할 줄 알아야 할 것 이다.
궁극적으로 활용하는 기업에서 효율적인 투자, 인력 활용, 협업 문화를 활성화 하는 방안이지 싶다.
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