최종 업데이트: 2026-03-27 | 대상: Databricks Lakehouse 기반 MLOps 구축을 위한 실전 가이드
전체 노트북 코드: GitHub — notebooks/
MLOps 개요
MLOps란?
MLOps(Machine Learning Operations)는 ML 모델의 개발 → 배포 → 운영 → 모니터링 을 자동화하는 엔지니어링 프랙티스입니다. 데이터 사이언스와 운영(Ops)을 연결하여, 모델이 실험실을 벗어나 실제 비즈니스 가치를 창출하도록 합니다.왜 MLOps가 필요한가?
- 재현성: 동일한 데이터와 코드로 동일한 결과를 보장
- 자동화: 수동 작업을 줄이고 반복 가능한 파이프라인 구축
- 거버넌스: 모델의 계보(Lineage), 버전, 접근 권한을 중앙에서 관리
- 모니터링: 운영 중 모델 성능 저하(Data Drift, Concept Drift)를 자동 탐지
Databricks MLOps 아키텍처
MLflow Tracking이 전 과정의 실험/메트릭/모델을 자동 기록하며, Unity Catalog가 데이터 거버넌스와 계보를 관리합니다.
핵심 Databricks 기능 매핑
| 기능 영역 | Databricks 서비스 | 역할 |
|---|---|---|
| 데이터 관리 | Delta Lake, Unity Catalog, Volumes | ACID 트랜잭션, 거버넌스, 비정형 데이터 |
| 실험 추적 | MLflow Tracking, Autolog | 파라미터/메트릭/아티팩트 자동 기록 |
| 모델 관리 | UC Model Registry | 버전 관리, Alias(Champion/Challenger) |
| 추론 | PySpark UDF, Model Serving | 배치/실시간 예측 |
| 모니터링 | Lakehouse Monitoring | 데이터 드리프트, 성능 추적 |
| 자동화 | Workflows, AI Agent | 파이프라인 스케줄링, 자동 오케스트레이션 |
전체 파이프라인 흐름
End-to-End 데이터 흐름
ML 심화 가이드
핸즈온 파이프라인과 별도로, ML 알고리즘의 원리와 최신 기법을 깊이 있게 다루는 심화 가이드를 제공합니다.| 문서 | 내용 |
|---|---|
| ML 트렌드 & 최신 기법 | 알고리즘 진화, AutoML, 앙상블, Feature Selection, 비정형 이상탐지, MLOps 자동화 |
| 재학습 전략 | 드리프트 탐지, Full/Incremental/Continual/Online Learning, Active Learning, RL 기반 자동 전략 |
비정형 데이터 흐름 (병렬)
참고 정형 모델과 비정형 모델이 동일한 Unity Catalog 내에서 관리되므로, 향후 두 모델의 예측을 결합한 복합 판단 시스템(Compound AI System) 으로 확장할 수 있습니다.
참고 문서
Databricks 공식 문서
| 주제 | 링크 |
|---|---|
| MLflow Experiment Tracking | docs.databricks.com/mlflow/tracking |
| Unity Catalog Model Registry | docs.databricks.com/machine-learning/manage-model-lifecycle |
| Lakehouse Monitoring | docs.databricks.com/lakehouse-monitoring |
| Databricks AutoML | docs.databricks.com/machine-learning/automl |
| Feature Engineering | docs.databricks.com/machine-learning/feature-store |
| Model Serving | docs.databricks.com/machine-learning/model-serving |
| Databricks Workflows | docs.databricks.com/workflows |
| AI Agent Framework | docs.databricks.com/generative-ai/agent-framework |
외부 참고 자료
| 주제 | 링크 |
|---|---|
| MLflow 공식 문서 | mlflow.org/docs/latest |
| XGBoost 문서 | xgboost.readthedocs.io |
| Anomalib (이상탐지) | github.com/openvinotoolkit/anomalib |
| SHAP (모델 해석) | shap.readthedocs.io |
| Optuna (HPO) | optuna.readthedocs.io |
| imbalanced-learn (SMOTE) | imbalanced-learn.org |