생산급 AI 시스템 구축의 핵심: AIOps와 LLMOps가 만드는 안정성과 유연성

생산급 AI 시스템 구축을 위한 핵심 인프라: AIOps와 LLMOps의 통합 접근 연구실에서의 AI 모델은 정제된 데이터와 고정된 환경에서 개발되지만, 실제 운영 환경은 변화무쌍하고 예측 불가능하다. 데이터 파이프라인이 중단되고, 특성 분포가 변하며, GPU 메모리가 부족해지는 등 다양한 문제에 직면한다. 이를 해결하기 위해 AIOps(일반 ML 운영)와 LLMOps(대규모 언어 모델 운영)가 등장한다. 이들은 단순한 인프라를 넘어, 지속적인 데이터 변동과 모델 성능 저하를 관리하는 시스템적 접근을 제공한다. 핵심은 데이터의 일관성과 재현성이다. 오프라인 특성 저장소(예: BigQuery, Delta Lake)는 훈련용 데이터의 일관성을 보장하고, 온라인 특성 저장소(예: Redis, DynamoDB)는 실시간 추론을 위해 낮은 지연 시간을 제공한다. 특성 변환은 Apache Beam, Airflow 등으로 정의된 파이프라인으로 관리되며, 코드와 함께 버전 관리된다. 훈련 파이프라인은 CI/CD와 통합되어 자동화된다. MLflow, Weights & Biases 등 도구를 통해 코드, 하이퍼파라미터, 데이터 버전, 환경 설정이 모두 추적되며, 모델 롤백이 정확하게 가능하다. 배포는 Kubernetes 기반으로 이루어지며, KServe, Seldon Core 등 프레임워크를 활용해 스케일링과 배치 처리를 지원한다. 하이브리드 서빙은 대규모 모델과 소형 모델을 조합해 비용과 성능을 균형 있게 관리한다. 모니터링은 단순한 지연 시간이나 가용성 초과를 넘어서, 데이터 드리프트(특성 분포 변화)와 개념 드리프트(예측 관계 변화)를 실시간으로 감지해야 한다. KL 발산, PSI 등의 통계 지표를 활용해 이상을 탐지하고, 자동으로 재훈련을 트리거한다. 지연된 레이블을 수집해 성능을 지속적으로 평가하는 것도 중요하다. LLMOps는 대규모 모델의 특성에 맞춰 새로운 도전을 제기한다. RAG(검색 기반 생성) 아키텍처는 벡터 데이터베이스와 연계해 모델의 출력을 도메인 지식으로 제한하며, 토큰 관리, 스트리밍 출력, 환경 보호를 위한 가드레일(예: 토크시티 필터링, 허위 생성 탐지)이 필수적이다. 비용 효율을 위해 양자화, 모델 정제, 샤딩, 스팟 인스턴스 활용 등이 적용된다. DeepSpeed, Megatron-LM, Triton Inference Server 등은 대규모 모델의 효율적 배포를 가능하게 한다. 결론적으로, AI의 성공은 모델 아키텍처보다 운영 인프라에 달려 있다. AIOps와 LLMOps는 연구 성과를 실제 비즈니스에 연결하는 '보이지 않는 엔지니어링'의 핵심이다. 이 시스템들은 변화하는 환경 속에서 지속적으로 적응하고 회복하는 살아있는 AI 시스템을 만들어낸다.