MLOps : Kubeflow와 MLflow 비교: 온프레미스 MLOps 환경에서 Kubeflow가 적합한 이유

MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포 및 관리까지의 과정을 자동화하고 최적화하는 기술로, 최근 많은 기업들이 도입하고 있습니다. 특히 온프레미스 환경에서는 데이터 보안과 성능 문제로 인해 클라우드 대신 자체 인프라를 사용하는 경우가 많습니다. 이를 위해 Kubeflow와 MLflow와 같은 도구들이 활용되는데, 각각의 특징과 장단점을 이해하여 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

이번 포스팅에서는 Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점을 중심으로 온프레미스 환경에서 Kubeflow를 선택해야 하는 이유를 설명하겠습니다.

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목차

1. Kubeflow와 MLflow 개요
2. Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점
3. 온프레미스 환경에서 Kubeflow가 적합한 이유
4. 결론

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1. Kubeflow와 MLflow 개요

Kubeflow

Kubeflow는 Kubernetes 위에서 머신러닝 워크플로우를 관리할 수 있도록 돕는 오픈소스 플랫폼입니다. 전체 머신러닝 파이프라인을 정의하고, 데이터 전처리, 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포 등을 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 확장성과 다양한 ML 도구 통합이 강점으로, 특히 대규모 MLOps 파이프라인을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

MLflow

MLflow는 머신러닝 라이프사이클 관리를 위한 오픈소스 플랫폼으로, 주로 모델 실험 추적과 관리에 중점을 두고 있습니다. 모델을 버전별로 관리하고, 각 실험의 파라미터, 성능 메트릭을 기록하여 모델을 추적하는 데 유리합니다. MLflow는 모델을 저장하고 배포하는 간단한 API를 제공하지만, 쿠버네티스 기반의 오케스트레이션 기능은 없습니다.

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2. Kubeflow와 MLflow의 주요 차이점

특징	Kubeflow	MLflow
설치 기반	Kubernetes 기반	독립 실행 가능 (Docker 필요 시 컨테이너화 가능)
주요 기능	파이프라인 자동화, 모델 배포, 하이퍼파라미터 튜닝	실험 및 모델 추적, 모델 버전 관리
파이프라인 관리	Kubeflow Pipelines로 단계별 파이프라인 구성 가능	파이프라인 기능이 없음
하이퍼파라미터 튜닝	Katib을 통해 자동화된 하이퍼파라미터 최적화 제공	직접 설정 필요
모델 배포	KFServing으로 확장 가능한 모델 배포 관리	간단한 배포 (주로 Flask, REST API 사용)
확장성	Kubernetes 기반으로 리소스 확장 가능	확장성이 제한적 (Kubernetes 미지원)
사용 편의성	Kubernetes와의 연동 필요, 초기 설정이 복잡함	비교적 설치 및 사용이 쉬움
온프레미스 적합성	Kubernetes만 지원하면 온프레미스에서 사용 가능	온프레미스에서도 사용 가능

Kubeflow는 MLOps 파이프라인을 구축하고 관리하기 위한 도구로, 모델 배포와 확장성 측면에서 매우 강력합니다. 반면, MLflow는 실험 관리 및 모델 버전 관리에 특화되어 있으며, 실험 추적과 간단한 배포에 적합합니다.

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3. 온프레미스 환경에서 Kubeflow가 적합한 이유

온프레미스 환경에서 Kubeflow는 여러 가지 이유로 유리합니다.

3.1 대규모 파이프라인 자동화 및 확장성 제공

Kubeflow는 Kubernetes 위에서 구동되기 때문에 컨테이너화된 파이프라인을 유연하게 확장할 수 있습니다. 이는 온프레미스 환경에서 자원을 효율적으로 관리하고, 모델 학습 및 배포 과정에서 필요한 리소스를 적절히 할당하는 데 유리합니다.

• Auto-scaling 지원: 예측 요청이 많아질 경우 자동으로 클러스터 노드를 추가하거나 Pod를 확장하여 안정적인 서비스를 제공합니다.
• 대규모 학습 및 배포: 수많은 파라미터를 테스트하는 하이퍼파라미터 튜닝이나, 다수의 모델을 학습하는 경우 Kubernetes 클러스터가 쉽게 확장 가능하므로 Kubeflow가 더 적합합니다.

3.2 하이퍼파라미터 튜닝 자동화

Kubeflow는 Katib을 통해 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화합니다. Katib은 다양한 알고리즘을 지원하며, 자동으로 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾을 수 있어 모델 성능을 최대한으로 끌어올릴 수 있습니다. MLflow에서는 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하는 기능이 기본적으로 제공되지 않으므로, 이를 별도로 구현해야 합니다.

3.3 모델 배포와 운영 환경 최적화

Kubeflow는 KFServing을 통해 모델 배포와 운영을 지원하며, 트래픽 라우팅, 버전 관리, 실시간 예측, 모니터링 등의 기능을 제공합니다. 특히, 온프레미스 환경에서 모델 버전별 트래픽 분배나 자동 확장과 같은 기능은 중요한 요소입니다.

MLflow는 배포를 지원하지만, 주로 단일 서버나 간단한 REST API를 통해 모델을 서빙하는 방식이라 확장성과 유지 보수 측면에서는 부족합니다. 반면, Kubeflow는 Kubernetes의 네이티브 기능을 통해 모델을 쉽게 확장하고, 요청이 많은 경우 자동으로 리소스를 할당해 안정적인 서비스를 유지할 수 있습니다.

3.4 데이터와 모델 추적을 위한 통합 관리

Kubeflow는 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 실험 추적, 데이터 및 모델 버전 관리, 학습 결과 기록 등 모든 과정을 하나의 플랫폼 내에서 통합 관리할 수 있습니다.

• 통합 관리: 모든 과정이 Kubernetes와 Kubeflow 내에서 이루어지므로 데이터 추적과 모델 버전 관리가 효율적입니다.
• 보안 및 데이터 통제 용이: 온프레미스 환경에서 데이터 보안을 강화하고, 모델 및 파이프라인에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.

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4. 결론

Kubeflow와 MLflow는 모두 MLOps 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 유용한 도구입니다. 하지만 각 도구의 초점이 다르며, 온프레미스 환경에서는 Kubeflow가 더 적합할 수 있습니다.

온프레미스 환경에서 Kubeflow를 선택해야 하는 이유 요약:

1. 확장성: Kubernetes 기반의 확장성으로 대규모 모델 학습 및 배포를 원활하게 처리.
2. 파이프라인 자동화: Kubeflow Pipelines와 Katib을 통해 모델 학습과 하이퍼파라미터 튜닝 자동화.
3. 모델 배포 최적화: KFServing을 통해 안정적인 실시간 예측과 트래픽 관리.
4. 통합 관리와 보안: 모든 머신러닝 워크플로우를 통합 관리하고, 온프레미스 환경에서 데이터 보안을 강화.

Kubeflow가 필요한 환경

Kubeflow는 온프레미스에서 대규모 모델을 학습하고, 다양한 실험을 자동화하며, 실시간 예측을 필요로 하는 환경에 적합합니다. 특히 Kubernetes를 통해 리소스를 유연하게 관리하고, 모델 배포와 유지보수를 지속적으로 개선할 수 있다는 점에서, 기업의 엔터프라이즈 MLOps 솔루션으로 Kubeflow를 선택하는 경우가 많습니다.

온프레미스 MLOps를 고려하는 기업이라면, Kubeflow의 기능과 확장성을 통해 효율적이고 안전한 머신러닝 환경을 구축해보세요.