1950년대~2005년
연구 유물로서의 모델
기계 학습은 주로 연구, 전문 제품 및 통계 분야에서 이루어졌습니다. 운영상의 문제가 존재했지만 일반적으로 뚜렷한 경력은 아니었습니다.
MLOps is a new job name for an old operational problem: a model that works in a controlled experiment can fail when it meets changing data, real users and a production budget. The profession combines machine learning's research culture with the discipline of software delivery and operations.
Its history is therefore shared with data engineering, cloud computing and DevOps. The role became distinct in the late 2010s as organizations moved from isolated models to fleets of models whose data, behavior and compliance had to be managed continuously.
시작된 곳
2015~2019글로벌 클라우드 컴퓨팅 산업
클라우드 플랫폼과 ML 팀이 생산 유지 관리 비용에 직면하면서 MLOps라는 문구가 퍼졌습니다. Google 연구원의 2015년 논문 "머신러닝 시스템의 숨겨진 기술 부채"에서는 모델을 수명이 긴 시스템으로 전환하는 종속성, 피드백 루프 및 운영 복잡성에 대해 널리 인용되는 어휘를 제공했습니다.
연표
1959년Arthur Samuel이 머신러닝을 정의하다
Samuel은 나중에 생산에 투입되는 분야의 이름을 지정하는 데 도움이 되는 자체 개선 체커 프로그램 작업에서 기계 학습을 설명합니다.
1998년Google의 PageRank는 데이터 기반 시스템을 강조합니다.
웹스케일 순위는 모델과 데이터 인프라가 어떻게 중앙 제품 인프라가 될 수 있는지 보여줍니다.
2006년클라우드 컴퓨팅이 주류가 되다
Amazon Web Services는 자체 하드웨어가 아닌 운영 서비스로 탄력적인 컴퓨팅 및 스토리지를 사용할 수 있도록 해줍니다.
2012년ImageNet의 혁신으로 딥 러닝 가속화
ImageNet에서 AlexNet의 성공으로 인해 GPU 기반 교육이 많은 기계 학습 프로그램의 핵심이 되었습니다.
2015년숨겨진 기술 부채가 명명되었습니다.
Google 연구자들은 ML 시스템이 모델 코드를 넘어 종속성과 유지 관리 부담을 축적하는 이유를 설명합니다.
2016년Kubeflow와 컨테이너 오케스트레이션 시대
Kubernetes를 채택하면 분산 워크로드를 패키징하고 실행하기 위한 공통 운영 계층이 생성됩니다.
2017년TensorFlow Extended가 발표되었습니다.
Google은 TFX를 엔드 투 엔드 ML 파이프라인을 위한 프로덕션 지향 플랫폼으로 제시합니다.
2019MLOps는 일반적인 업계 용어가 됩니다.
클라우드 공급업체와 스타트업은 실험 추적, 파이프라인, 모델 레지스트리 및 배포를 위한 도구를 공식화합니다.
2020ML 수명주기 표준 성숙
팀에서는 점점 더 데이터 검증, 기능 관리 및 모델 모니터링을 생산 요구 사항으로 간주합니다.
2023년~2024년생성적 AI로 작업 영역 확장
기초 모델은 평가, 검색, 비용 제어, 신속한 관리 및 AI 거버넌스에 대한 새로운 요구 사항을 창출합니다.
시대별 흐름
2006년~2014년
클라우드 및 빅데이터 기반
탄력적인 인프라, 분산 처리 및 오픈 소스 프레임워크를 통해 대규모 모델 교육 및 서비스 제공이 가능해졌습니다.
2015년~2018년
기술 부채가 가시화됨
생산 팀은 데이터 종속성, 모니터링 및 재교육에 원래 모델보다 비용이 더 많이 들 수 있다는 점을 인식했습니다.
2019~2022
플랫폼 및 라이프사이클 도구
실험 추적, 모델 레지스트리, 기능 저장소 및 CI/CD 패턴이 인식 가능한 MLOps 구성 요소가 되었습니다.
2023년~현재
기초 모델 및 거버넌스
LLM 애플리케이션은 평가, 검색, 액세스 제어, 관찰 가능성 및 책임 있는 배포로 작업을 확대합니다.
이 직업이 대체한 직업들
더 이상 존재하지 않는 인접 직업들 — 흡수되거나, 자동화되거나, 규제로 사라졌다.
수동 모델 핸드오프
2000년대~2010년대연구원은 일련화된 모델과 지침을 응용 프로그램 팀에 이메일로 보냅니다. 레지스트리, 버전이 지정된 아티팩트 및 배포 파이프라인이 비공식 핸드오프를 대체했습니다.
스프레드시트 실험 추적기
2010년대팀은 로컬 파일이나 스프레드시트에 실행, 매개변수 및 지표를 기록했습니다. 실험 추적 시스템은 이제 아티팩트, 코드 버전 및 비교를 중앙에서 보존합니다.
일회성 일괄 채점 연산자
2000년대~2010년대운영 직원은 정기적인 스크립트를 실행하여 예측을 생성했습니다. 예약된 워크플로우, 관리형 플랫폼 및 자동화된 품질 검사가 반복 실행을 흡수했습니다.
MLOps emerged because the useful life of a model begins after training. The discipline takes the operational questions that prototypes can postpone—versioning, failure, cost, bias and rollback—and makes them first-class engineering work.
The next phase will be defined less by whether organizations can call a model and more by whether they can prove it remains useful, safe and controllable after launch.
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