AIOps vs LLMOps vs MLOps

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

• 정의: AIOps는 인공지능을 활용하여 IT 운영을 향상시키는 기술을 말합니다. 여기에는 모니터링, 자동화, 서비스 관리 등이 포함됩니다.
• 주요 초점:
  • 자동화: IT 운영 작업을 자동화하고, 반복적인 수작업을 줄여 운영 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.
  • 문제 해결: 실시간으로 시스템 로그와 이벤트를 분석하여 잠재적인 문제를 사전에 감지하고 해결합니다.
  • 데이터 통합: 여러 소스에서 수집된 데이터를 통합하여 IT 환경 전반에 대한 가시성을 제공합니다.

LLMops (Large Language Model Operations)

• 정의: LLMops는 대규모 언어 모델(예: GPT-4)과 같은 거대 언어 모델의 배포, 운영, 모니터링 및 유지보수를 관리하는 데 중점을 둔 운영 프로세스입니다.
• 주요 초점:
  • 모델 관리: 대규모 언어 모델의 버전 관리, 성능 모니터링, 그리고 재학습 과정 등을 관리합니다.
  • 자원 관리: 대규모 모델의 훈련 및 배포에 필요한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리합니다.
  • 윤리적 고려: 거대 언어 모델의 윤리적 사용, 편향성 관리, 사용자 피드백 반영 등을 다룹니다.

MLOps (Machine Learning Operations)

• 정의: MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영, 모니터링 및 유지보수를 포함하는 포괄적인 운영 프로세스를 말합니다. 소프트웨어 개발의 DevOps에서 영감을 받아 머신러닝 프로젝트에 적용한 개념입니다.
• 주요 초점:
  • CI/CD 파이프라인: 머신러닝 모델의 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)을 구현하여 모델을 빠르고 신뢰성 있게 배포할 수 있도록 합니다.
  • 모델 모니터링: 운영 중인 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 필요한 경우 재학습이나 업데이트를 수행합니다.
  • 협업 및 재현성: 데이터 과학자, 엔지니어, 운영팀 간의 협업을 촉진하고, 실험과 모델 개발 과정의 재현성을 보장합니다.