패스트캠퍼스 환급챌린지 23일차 : 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 23일차 포스팅입니다.
오늘은 MLOps 인프라 요소 중 하나인 Orchestrator에 대해 배웠습니다.

 

이번 강의를 들으며 가장 크게 느낀 점은, 컨테이너를 ‘잘 만든다’에서 끝나는 것이 아니라, 그 많은 컨테이너들을 어떻게 ‘잘 운영할 것인가’가 진짜 문제라는 점이었습니다. 어제 Docker 실습에서 컨테이너 하나를 만드는 것도 꽤 체계적인 과정을 필요로 했는데, 실제 서비스 환경에서는 수십, 수백 개의 컨테이너가 동시에 돌아가야 하니, 이를 조율하는 시스템이 필수적이라는 사실이 와닿았습니다. Orchestrator는 처음엔 막연히 ‘컨테이너 관리 툴’ 정도로만 생각했는데, 오늘 강의를 통해 오히려 ‘인프라 운영의 두뇌’라는 표현이 더 적절하겠다는 생각이 들었습니다. 특히 자동 배포, 스케일링, 장애 복구, 업데이트/롤백, 네트워크 관리 등 모든 것이 사람이 개입하지 않아도 돌아가게 만든다는 점이 인상 깊었고, 운영의 자동화는 선택이 아니라 필수라는 걸 다시 느꼈습니다.

 

개인적으로는 ‘스케일링’과 ‘자동 복구’ 기능이 가장 눈에 띄었습니다. 사용량에 따라 컨테이너 수를 유동적으로 조절하거나, 장애 발생 시 자동으로 복구된다는 점은 그 자체로 기술의 완성도를 높이는 요소이고, 나아가 개발자에게는 큰 심리적 안정감을 주는 기능이라고 느꼈습니다. ‘내가 짠 코드가 혹시 죽더라도 시스템은 복구한다’는 건 실무에서 굉장히 중요한 신뢰성이니까요. 또 하나 인상 깊었던 건, Orchestrator가 단순히 인프라만을 위한 도구가 아니라, 머신러닝 파이프라인 전체를 자동화하는 데에도 핵심 역할을 한다는 점이었습니다. 데이터 수집 → 전처리 → 모델 학습 → 배포까지 이어지는 복잡한 흐름을 하나의 워크플로우로 묶어 자동화할 수 있다는 점은, MLOps가 왜 단순한 기술 트렌드가 아닌 실질적인 ‘생산성 향상 전략’인지를 잘 보여주는 예라고 생각합니다.

 

오늘 강의 덕분에 Kubernetes가 왜 MLOps에서 거의 ‘기본값’처럼 쓰이는지 이해할 수 있었습니다. 아직은 다소 생소한 YAML 파일이나 Kubernetes 구성 요소들이 어렵게 느껴지지만, 그 안에 담긴 철학은 분명했습니다. “더 적은 개입으로, 더 많은 안정성”, 그게 Orchestrator가 실현하려는 핵심 가치를 아닐까 싶습니다. MLOps를 실현하려면 결국, 모델을 잘 만드는 것 이상으로 그 모델이 살아 움직이는 환경을 얼마나 잘 설계하고 자동화하느냐가 더 중요하다는 걸 다시금 느낀 하루였습니다.