MLOps 프로덕션 라이프사이클 플레이북 2026: 실험부터 모니터링·재학습까지

MLOps의 핵심은 모델 파일 배포가 아니라 학습·추론·데이터·평가가 같은 버전 체계로 묶이는 것입니다.
실험 노트만 산재하면, 프로덕션 장애 시 재현이 불가능합니다.

라이프사이클 단계

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flowchart TD
    E[Experiment Tracking] --> T[Training Pipeline]
    T --> V[Evaluation Gate]
    V --> D[Deployment]
    D --> M[Monitoring]
    M --> R[Retrain Trigger]
    R --> T

배포 패턴

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모니터링 최소 세트

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재학습 트리거 예시

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• 오프라인 지표 대비 온라인 지표 일정 기준 이탈
• 데이터 드리프트 임계값 초과
• 정기 캘린더(주간/월간) + 수동 승인

체크리스트

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• 학습 데이터와 추론 입력의 전처리가 동일 코드 경로인가
• 모델·코드·데이터 버전이 추적 가능한가
• 롤백이 1클릭 또는 짧은 절차로 가능한가
• 자동 재학습에 인간 승인 게이트가 있는가

결론

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MLOps는 **“모델 서빙”이 아니라 “학습-배포-관측의 닫힌 루프”**입니다.
게이트와 모니터링을 먼저 고정하면, 실험 속도를 오히려 더 올릴 수 있습니다.