패스트캠퍼스 환급챌린지 21일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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수강 후기

안녕하세요. 환급챌린지 21일차 포스팅입니다.  
오늘은 MLOps 인프라 요소 중 하나인 컨테이너(Container)에 대해 배웠습니다.

이번 강의에서 가장 크게 와닿았던 건, 컨테이너는 단순히 코드를 감싸는 기술이 아니라, 머신러닝 프로젝트의 실행 환경을 고정하고 일관성을 보장하는 핵심 장치라는 점이었습니다. 지금까지는 모델 성능이나 알고리즘에 집중해왔다면, 오늘은 ‘그 모델이 어디서, 어떻게 안정적으로 실행될 수 있을까’를 현실적으로 고민해보게 되는 시간이었습니다.

머신러닝을 실제 서비스에 적용하려면, 개발 환경과 운영 환경의 차이를 어떻게 극복할 것인가가 중요한데, 그걸 해결해주는 방법이 바로 컨테이너였습니다. 코드뿐 아니라 라이브러리, 설정 파일, 실행 환경까지 하나의 이미지로 고정할 수 있다는 점이 특히 인상 깊었습니다. 로컬에서는 잘 작동하던 모델이 배포 환경에서는 오류를 내는 경험, 많은 개발자들이 공감할 수 있는 상황일 텐데, 컨테이너는 그런 위험을 근본적으로 줄여줍니다.

가상머신과 비슷하다고 생각했던 컨테이너가, 사실은 훨씬 더 가볍고 빠르며 유연한 방식이라는 것도 오늘 강의를 통해 명확히 이해할 수 있었습니다. 운영체제를 통째로 복제하는 가상머신과 달리, 컨테이너는 필요한 실행 환경만을 분리해서 관리하기 때문에, 리소스 낭비도 적고 배포 속도도 훨씬 빠릅니다. 무엇보다 동일한 이미지를 활용해 여러 환경에서 정확히 같은 실행 결과를 낼 수 있다는 점이 머신러닝처럼 반복 실험이 중요한 분야에 정말 유용하다고 느꼈습니다.

Docker의 구조나 활용 방식도 익숙해졌는데, 이전에는 단지 ‘써야 하니까 쓰는 도구’ 정도로만 생각했다면, 이제는 컨테이너 없이는 MLOps의 핵심 원칙인 재현 가능성, 일관성, 자동화를 실현할 수 없다는 생각이 들었습니다. 단순히 개인 개발자가 쓰기 편한 도구가 아니라, 협업을 전제로 한 팀 프로젝트나, 복잡한 운영 환경을 고려해야 하는 실무에서 반드시 필요한 기반 기술이라는 점이 인상 깊었습니다.

무엇보다 오늘 느낀 점은, 컨테이너는 기술 그 자체보다 일을 효율적으로 반복 가능하게 만드는 구조라는 점입니다. 좋은 모델을 한 번 만드는 것보다, 언제든지 다시 만들 수 있는 환경을 갖추는 것이 훨씬 중요하다는 걸 다시 한번 생각하게 된 하루였습니다. MLOps에서 컨테이너는 선택이 아니라 전제 조건이라는 말이 실감났습니다. 이제는 모델 성능만 고민할 게 아니라, 그 모델을 어떻게 ‘살릴지’까지 함께 설계해야겠다는 생각이 강하게 남았습니다.