MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Ops)을 결합해, ML 모델을 개발에서 운영 환경까지 안정적이고 효율적으로 배포·관리하는 방법론입니다.
DevOps 개념을 머신러닝에 적용해 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.

주요 특징:

• 지속적 통합·배포(CI/CD) : 모델 테스트·검증·배포 자동화

• 모델 모니터링 : 데이터 변화나 정확도 저하 실시간 감지

• 버전 관리 : 모델·데이터·실험 이력 관리로 재현성 확보

• 팀 간 협업 : 데이터 사이언티스트·엔지니어·운영팀 간 원활한 협력

• 인프라 자동화 : Kubernetes, Terraform, 클라우드 등으로 확장성 있는 ML 인프라 운영

활용 사례: 

• 예지 정비 : 제조·에너지 설비 상태 모니터링

• 금융 사기 탐지 : 금융·보안 분야 모델 지속 업데이트

• 개인화 추천 : 쇼핑·미디어·스트리밍 맞춤 콘텐츠 제공

• 헬스케어 AI : 진단·의료 의사결정 모델 안정 운영

• 자율주행차 : 실시간 인식·제어 모델 배포·관리

중요성

머신러닝 모델 개발은 시작에 불과합니다. 운영 환경에서 지속적 배포·모니터링·유지보수가 이루어져야 비즈니스 가치로 이어집니다. MLOps는 실험과 실제 서비스 사이의 간극을 줄이고, 신뢰성·확장성·관리 체계를 강화합니다. 이를 통해 빠른 혁신과 지속 가능한 AI 운영이 가능합니다.