“머신러닝은 실험이 아니라, 시스템이다.”
머신러닝의 상용화가 가속화되면서, “운영 가능한 ML 시스템”에 대한 관심이 커지고 있습니다. 소프트웨어 산업에서 자주 회자되는 이 문장은 현재의 MLOps가 마주한 가장 핵심적인 질문으로 이어집니다.
“우리는 머신러닝 자산을, 소프트웨어만큼 통제할 수 있는가?”
1. MLOps 는 아직 DevOps만큼 다듬어지지 않았다
머신러닝의 엔터프라이즈 활용이 확대됨에 따라, 모델의 개발과 운영 간 단절은 점점 더 조직의 리스크로 전환되고 있습니다. 데이터, 모델, 파이프라인 각각이 흩어져 있고, 이들의 버전과 이력을 추적하기 위한 표준도 여전히 미비한 상황입니다.
많은 팀들이 다음과 같은 질문 앞에 서 있습니다:
- 학습에 사용된 정확한 데이터셋과 파라미터를 어떻게 재현할 수 있을까?
- 배포된 모델은 어떤 보안 취약성을 내포하고 있을까?
- 변경된 모델이 실제 시스템에 어떤 영향을 줄지, 사전에 판단할 방법은 있는가?
이런 맥락에서 JFrog가 제안하는 것은 단순한 기능이 아닌, 관점의 전환입니다.
2. JFrog ML: ML 자산을 DevOps 수준으로 다루기 위한 전략
JFrog ML은 기존 JFrog 플랫폼을 확장해, 머신러닝 자산을 일관된 방식으로 관리할 수 있도록 설계된 MLOps 솔루션입니다.
| “ML 모델과 데이터셋, 파이프라인을 ‘아티팩트’로 다룬다.”
핵심은 머신러닝 자산을 소프트웨어 아티팩트처럼 버전 관리가 가능하고, 검증되며, 정책적으로 제어 가능한 형태로 다루는 것입니다. 단순한 저장소의 개념을 넘어, 재현 가능성과 감사 가능성까지 포함한 통합적 관리 방식을 의미합니다.
이러한 구조를 통해 조직은 다음과 같은 구체적인 관리 체계를 갖추게 됩니다:
- 데이터셋 → 버전 관리되는 저장소 객체
- 모델 → 메타데이터가 부착된 아티팩트
- 파이프라인 → 추적 가능한 실행 이력
3. JFrog ML의 핵심 기능: 복잡성을 통제 가능한 시스템으로 전환
모델 레지스트리
모델은 Artifactory 기반으로 저장되며, 각 버전마다 메타데이터를 기록할 수 있습니다. 개발부터 배포까지 모델을 체계적으로 추적하고 관리할 수 있습니다.
데이터셋 버전 관리
데이터셋 역시 아티팩트로 저장되어 변경 이력이 추적됩니다. 학습 재현성을 확보는 물론, 데이터 종속성과 영향 범위를 명확히 파악할 수 있습니다.
파이프라인 이력 추적
JFrog ML은 파이프라인 실행 정보를 체계적으로 수집하고, 결과물과 연결하여, 어떤 조건에서 어떤 결과가 나왔는지를 명확히 확인할 수 있습니다
보안 및 규정 준수
JFrog Xray를 통해 아티팩트에 포함된 패키지, Docker 이미지 등에 대한 보안 스캔을 수행하여, 취약점을 식별하고 컴플라이언스를 관리합니다.
4. 아키텍처: JFrog 플랫폼에 통합된 구조
JFrog ML은 기존 JFrog 플랫폼의 일부로, AI/ML 모델을 DevOps 아티팩트처럼 저장, 보안 점검, 배포, 운영까지 통합 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 단독 서비스가 아닌, 다음과 같은 핵심 구성 요소들과 긴밀히 연동됩니다:
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구성 요소
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역할
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Artifactory
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ML 모델과 데이터셋 등 모든 아티팩트 저장소 (버전 관리, 추적 가능)
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Xray
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모델 및 종속 아티팩트의 보안 스캔 및 라이선스 컴플라이언스 검증
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Curation
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외부 유입되는 OSS 및 모델을 선별하고 검증하는 전처리 필터
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Advanced Security
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코드 및 바이너리에 대한 심화 보안 분석
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Runtime Security
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운영 중 위협 탐지 및 대응 기능
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Distribution
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ML 아티팩트를 신뢰할 수 있는 방식으로 릴리스 및 배포
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Connect
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IoT 디바이스에 모델/소프트웨어 배포 및 관리
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이 구조는 ML 시스템을 DevOps 수준으로 일관되게 설계하고자 하는 팀에게 실질적인 기반을 제공합니다.
5. 실제 워크플로우: 복잡성을 예측 가능한 구조로 전환하는 과정
데이터셋 등록
학습에 사용될 데이터셋을 Artifactory에 업로드하고, 메타데이터와 태그를 활용해 추후 재검색 및 분석이 가능하도록 구성합니다.
모델 개발 및 학습
사내 훈련 환경 혹은 외부 워크플로우(Kubeflow, SageMaker 등)에서 모델을 학습합니다.
모델 아티팩트로 등록
결과 모델을 등록하면서 사용된 데이터셋, 파라미터, 프레임워크 버전 등은 명확히 기록되며, 학습 결과물은 하나의 모델 아티팩트로 패키징됩니다.
보안 검증
Xray를 모델이 포함하는 모든 구성 요소(패키지, Docker 이미지 등)에 대해 Xray로 취약점 스캔을 수행합니다. 정책 위반 시 사전 차단되거나 경고를 발생시켜 운영 환경 반영 전에 리스크 제거가 가능합니다.
배포 및 운영 연결
JFrog Pipelines를 통해 모델 테스트, 검증, 환경 별 배포가 자동으로 이루어집니다. 테스트 결과에 따라 승인이 이뤄지고, 프로덕션 배포까지 이어질 수 있습니다. GitHub Actions, Jenkins 등 외부 도구와도 연계가 가능합니다.
6. 마무리: 선택은 전략이다 - MLOps 도구로서의 JFrog ML
MLOps는 아직 완전히 정립된 산업 표준이 아닙니다. 따라서 어떤 도구를 선택할 것인가는 단순히 기능의 문제가 아니라, 조직의 기술 운영 철학과 장기적 구조를 어떻게 설계할 것인가에 대한 전략적 판단이 됩니다.
많은 MLOps 도구들이 특정 기능(ex. 모델 버전 관리, 실험 추적, 시각화 등)에 초점을 맞춥니다. 하지만 실제 엔터프라이즈 환경에서는 모델과 데이터, 파이프라인, 배포, 보안까지 아우르는 흐름 전체의 일관성이 운영의 신뢰성을 결정합니다.
JFrog ML은 바로 그 전 과정을 통제하는 구조적인 기반을 제공합니다.
“ML을 DevOps 수준으로 다룰 수 있어야 한다”는 문제 의식을 중심에 두고, DevOps 수준의 통제력과 재현성을 머신러닝 자산에도 동일하게 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 단기적인 도입 편의성을 넘어 조직의 MLOps를 체계화하고, 기술 자산으로 전환하기 위한 기반이 됩니다.
결국, 선택은 전략입니다.
조직의 ML 운영을 ‘실험’이 아닌 ‘시스템’으로 만들고자 한다면, 그 첫 번째 질문은
“우리는 ML을 DevOps만큼 신뢰할 수 있는 방식으로 다루고 있는가?”
가 되어야 합니다.
