By ByeongJu Choi in mlops — 12 Aug 2025

[MLOps] DevOps와 MLOps 비교

MLOps는 DevOps를 확장한 개념으로, 머신러닝 모델의 배포, 모니터링, 재훈련 등 전체 수명 주기를 자동화하여 모델의 지속적인 성능과 가치를 보장합니다.

개요

DevOps와 MLOps의 기술을 비교해보겠습니다.

DevOps vs. MLOps

DevOps와 MLOps는 모두 생산성과 안정성 향상을 위해 설계되었습니다. 그러나 DevOps는 주로 IT 환경에서 소프트웨어의 지속적인 통합, 제공 및 배포에 중점을 두는 반면, MLOps는 이러한 원칙을 확장하여 머신러닝 모델 개발, 배포 및 유지 관리의 복잡한 부분까지 포괄합니다.

따라서 전반적인 목적은 동일하지만 차이점을 자세히 확인하면 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

구분	DevOps	MLOps
핵심 초점	소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(Operations)의 자동화 및 통합	머신러닝(ML) 모델의 개발 및 운영에 DevOps 원칙 적용
전체적인 목적	일반적인 소프트웨어의 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)	머신러닝 모델의 배포, 모니터링 및 지속적인 재훈련 보장
협업	개발자, 운영팀, 보안팀 간의 협업	데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps팀, 분석가 등 확장된 팀 간의 협업
주요 역할	시스템 관리자와 개발자가 협력하여 인프라 관리 및 배포 자동화 (MSA 기반)	데이터 과학자와 ML 엔지니어가 협력하여 ML 모델의 배포 및 전체 라이프사이클 관리
주요 툴	Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform	MLflow, DVC, Kubeflow, Airflow
라이프사이클 관리	코드의 통합, 테스트, 배포 등 애플리케이션의 릴리즈 주기 자동화	데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 재훈련에 이르는 데이터/모델의 전체 라이프사이클 관리
주요 중점 사항	코드 배포 및 시스템 자동화를 통한 안정성과 신뢰성 확보	데이터 및 모델 버전 관리, 실험 재현성, 모델 성능 유지
성능 모니터링	시스템 및 애플리케이션의 성능(응답 시간, 에러율 등) 모니터링	모델의 정확도, 모델 드리프트(성능 저하) 등 모델 자체의 성능을 집중적으로 모니터링
확장성	트래픽에 맞춰 애플리케이션 인프라 확장	데이터 처리, 모델 훈련 및 서빙을 위한 머신러닝 파이프라인 확장