MLOps를 위한 데이터 관리 전략

MLOps를 위한 데이터 관리 전략


1. 서론

MLOps 환경에서 데이터는 모델 개발과 운영의 핵심 요소입니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 ML 파이프라인에 지속적으로 공급하기 위해서는 체계적인 데이터 관리 전략이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 MLOps를 위한 효과적인 데이터 관리 방안을 알아보겠습니다.


2. 데이터 버전 관리

데이터셋의 변경 사항을 체계적으로 관리하고 추적하는 것이 중요합니다. Git 기반의 데이터 버전 관리 시스템(DVC, GitLFS 등)을 사용하면 편리합니다.

# DVC 예시
dvc init
dvc add data/train.csv 
git commit -m "Add train data"

3. 데이터 라이너지 추적

원시 데이터로부터 특징 데이터셋이 생성되는 과정을 추적하는 것을 데이터 라이너지라고 합니다. 이를 시각화하여 데이터 흐름을 쉽게 이해할 수 있습니다.

from mlrun import mlobj

# 파이프라인 단계 정의
@mlrun.pipeline_func
def data_prep(context):
    # 데이터 전처리 로직
    ...
    context.mlrun.log_dataset("prepared", df)
    
@mlrun.pipeline_func   
def featurize(context):
    # 피처 추출 로직 
    ...
    context.mlrun.log_dataset("features", X, y)
    
# 파이프라인 실행
mlrun.run_pipeline([data_prep, featurize],mode="noctx")

위 예시에서는 MLRun 라이브러리를 활용하여 데이터 파이프라인 단계를 정의하고 실행합니다. 각 단계에서 로그된 데이터셋의 라이너지가 시각화됩니다.


4. 데이터 카탈로그

대규모 데이터셋을 체계적으로 관리하고 검색할 수 있는 데이터 카탈로그가 필요합니다. 메타데이터 관리, 데이터 라이너지 추적, 데이터 디스커버리 등의 기능을 제공합니다.

# AWS Glue Data Catalog 예시 
import boto3

glue_client = boto3.client('glue')

# 데이터베이스와 테이블 생성
glue_client.create_database(DatabaseInput={...})
glue_client.create_table(DatabaseName='my_db', TableInput={...})

# 크롤러로 메타데이터 수집
glue_client.create_crawler(Name='my_crawler', ...)

다양한 데이터 카탈로그 도구(AWS Glue, Google Data Catalog, Amundsen 등)를 활용할 수 있습니다.


5. 기타 고려사항

- 데이터 보안 및 접근 제어
- 데이터 품질 관리
- 데이터 스키마 및 계통 변경 추적
- DBMS, 데이터 웨어하우스 통합 등


6. 결론

체계적인 데이터 관리는 MLOps 환경에서 안정적이고 재현 가능한 ML 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 데이터의 전체 라이프사이클을 통합적으로 관리하여 모델 개발과 운영에 높은 신뢰성을 제공할 수 있습니다. 본 포스팅에서 소개한 다양한 기법과 도구를 활용하여 효과적인 데이터 관리 전략을 수립하시기 바랍니다.