MLOps 학습 로드맵 2026 ｜ MLflow·Kubeflow 따라하기

📋 목차

• 🚀 MLOps가 뭐길래 이렇게 핫할까
• 📚 2026년 MLOps 학습 로드맵 단계별 가이드
• 🔧 MLflow 완벽 정복 실습 따라하기
• ⚙️ Kubeflow 설치부터 파이프라인 구축까지
• 💼 MLOps 엔지니어 취업 전략과 연봉 현실
• 🛠️ 실전 프로젝트로 포트폴리오 만들기
• 📊 MLflow vs Kubeflow 비교 분석
• ❓ FAQ 30가지
• ✨ 마무리

MLOps 학습 로드맵 2026 ｜ MLflow·Kubeflow 따라하기

 

AI 모델을 만들었는데 실제 서비스에 적용하려니 막막했던 경험 있으신가요? 모델 학습은 어렵지 않은데 배포하고 운영하는 건 왜 이렇게 복잡한 걸까요? 바로 이 문제를 해결하는 게 MLOps예요. 2026년 현재 AI 산업에서 가장 뜨거운 분야 중 하나가 바로 MLOps 엔지니어링이에요.

 

내가 생각했을 때 MLOps를 배우는 가장 효과적인 방법은 MLflow와 Kubeflow 두 가지 도구를 직접 실습해보는 거예요. 이 두 도구만 제대로 익히면 어떤 회사에서든 MLOps 업무를 수행할 수 있는 기초 체력이 생기거든요. 이 글에서는 완전 초보자도 따라할 수 있는 단계별 학습 로드맵과 실전 코드를 준비했어요.

 

삼성전자 빅데이터 센터에서도 Kubeflow와 MLflow를 활용한 MLOps 시스템을 구축하고 있고, Databricks에서 발표한 MLflow 3.0은 전통적인 ML부터 GenAI까지 통합 지원하는 강력한 플랫폼으로 진화했어요. 이런 트렌드를 반영해서 2026년 기준 가장 실용적인 학습 방법을 알려드릴게요.

 

🚀 MLOps가 뭐길래 이렇게 핫할까

MLOps는 Machine Learning Operations의 줄임말로 AI 모델을 개발하고 배포하며 운영하는 전체 과정을 효율적으로 만드는 방법론이에요. 쉽게 말해서 AI를 고객에게 서비스로 제공하기 위한 모든 과정을 체계화하고 자동화하는 거예요.

 

왜 MLOps가 필수가 됐을까요? 현대 사회에서는 대량의 데이터가 빠르게 생성되고 동시에 급격히 변화해요. 이런 데이터 변화에 맞춰 AI 서비스를 정상적으로 유지하려면 AI를 지속적으로 개선하거나 새롭게 개발하여 빠르게 서비스에 배포해야 해요. MLOps 없이 만든 AI는 금방 도태될 가능성이 높아요.

 

삼성전자 빅데이터 센터 기술블로그에 따르면 MLOps에서 가장 필수적인 요소는 Training, Monitoring, Serving 세 가지예요. 학습을 통해 AI 모델을 성장시키고, 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하며, 실제 서비스에 배포해서 사용자에게 제공하는 거죠.

 

🎯 MLOps 핵심 구성요소 한눈에 보기

구성요소	역할	주요 도구
Training	모델 학습 및 실험 관리	MLflow, Kubeflow
Monitoring	모델 성능 및 데이터 드리프트 감시	Prometheus, Grafana
Serving	모델 배포 및 추론 서비스 제공	KServe, BentoML
CI/CD	자동화된 빌드/테스트/배포	GitHub Actions, Jenkins

 

MLOps 수명 주기에는 지속적인 통합, 데이터 준비, 피처 엔지니어링, 모델 학습 및 평가, 배포, 모니터링, 거버넌스가 포함돼요. 이 모든 과정이 자동화되고 반복 가능해야 진정한 MLOps라고 할 수 있어요.

 

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📚 2026년 MLOps 학습 로드맵 단계별 가이드

MLOps 학습은 크게 4단계로 나눌 수 있어요. 기초 구축 단계에서 심화 학습까지 약 8~12개월 정도 걸리는 여정이에요. 급하게 진도를 빼기보다는 각 단계를 충실히 밟아가는 게 중요해요.

 

1단계는 기초 구축 기간으로 Docker, FastAPI, MLflow 기본, 간단한 CI/CD 파이프라인을 2~3개월간 학습해요. 컨테이너 기술은 MLOps의 근간이 되기 때문에 Docker를 확실히 이해해야 해요. FastAPI로 간단한 모델 서빙을 경험해보면 전체 흐름이 보이기 시작해요.

 

2단계는 심화 학습 기간이에요. 쿠버네티스, Kubeflow, 고급 MLflow 기능을 3~4개월간 배워요. 쿠버네티스는 처음에 어렵게 느껴지지만 한번 익숙해지면 대규모 ML 워크로드를 다루는 게 훨씬 수월해져요.

 

📅 MLOps 학습 로드맵 타임라인

단계	기간	학습 내용	목표
1단계	2~3개월	Docker, FastAPI, MLflow 기초	간단한 모델 서빙 경험
2단계	3~4개월	Kubernetes, Kubeflow	파이프라인 자동화
3단계	2~3개월	모니터링, Feature Store	프로덕션 레벨 운영
4단계	1~2개월	실전 프로젝트	포트폴리오 완성

 

3단계에서는 모니터링과 Feature Store를 배워요. Prometheus와 Grafana로 모델 성능을 실시간 모니터링하고, Feast 같은 Feature Store로 피처 관리를 체계화해요. 데이터 드리프트나 모델 성능 저하를 감지하는 능력이 생기면 진짜 MLOps 엔지니어로 한 단계 성장한 거예요.

 

4단계는 실전 프로젝트 기간이에요. 지금까지 배운 모든 것을 종합해서 end-to-end MLOps 파이프라인을 직접 구축해봐요. 이 프로젝트가 취업 시 포트폴리오가 되어요. GitHub에 잘 정리해두면 면접관들이 정말 좋아해요.

 

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🔧 MLflow 완벽 정복 실습 따라하기

MLflow는 오픈소스 머신러닝 라이프사이클 관리 플랫폼이에요. 매월 3천만 번 이상 다운로드되고 전 세계 850명 이상의 개발자들이 기여하고 있어요. 2025년 6월에 출시된 MLflow 3.0은 전통적인 ML부터 GenAI까지 통합 지원하는 강력한 버전이에요.

 

MLflow는 크게 4가지 컴포넌트로 구성돼요. Tracking은 실험 중 관찰하고 싶은 메트릭을 로깅하고 시각화해요. Projects는 프로젝트를 워크플로우로 연결할 수 있는 기능을 제공해요. Models는 다양한 ML 라이브러리 모델을 관리하고 배포해요. Registry는 모델 버전을 중앙에서 관리해요.

 

MLflow 3.0의 가장 큰 특징은 GenAI 기능 통합이에요. 트레이싱, LLM 판사, 인간 피드백 수집, 애플리케이션 버전 관리, 프롬프트 관리 등이 설계되어 있어요. 챗봇이나 에이전트를 만들 때도 MLflow 하나로 전체 라이프사이클을 관리할 수 있어요.

 

🛠️ MLflow 컴포넌트별 주요 기능

컴포넌트	기능	활용 사례
MLflow Tracking	실험 파라미터/메트릭 로깅	하이퍼파라미터 튜닝 비교
MLflow Projects	재현 가능한 코드 패키징	팀간 코드 공유
MLflow Models	다양한 형식 모델 패키징	Docker/REST API 배포
Model Registry	모델 버전 중앙 관리	스테이징/프로덕션 전환

 

MLflow 설치는 정말 간단해요. pip install mlflow 명령어 하나로 끝나요. 설치 후 mlflow ui 명령어를 실행하면 웹 브라우저에서 실험 결과를 시각적으로 확인할 수 있어요. 포트 5000번으로 접속하면 되요.

 

실습을 시작할 때는 간단한 scikit-learn 모델로 먼저 시작하는 게 좋아요. mlflow.sklearn.autolog() 한 줄만 추가하면 자동으로 파라미터, 메트릭, 모델이 로깅돼요. 이렇게 작은 것부터 시작해서 점점 복잡한 파이프라인으로 확장해 나가면 돼요.

 

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📌 실사용 경험 후기

국내 사용자 리뷰를 분석해보니 MLflow에서 가장 많이 언급된 장점은 실험 관리의 편리함이에요. 특히 여러 하이퍼파라미터 조합을 테스트할 때 어떤 설정이 최적이었는지 UI에서 한눈에 비교할 수 있다는 후기가 많았어요.

 

학습 곡선에 대한 평가는 초보자도 1주일 안에 기본 기능을 익힐 수 있다는 반응이 다수였어요. autolog 기능 덕분에 기존 코드에 최소한의 수정만으로 실험 추적을 시작할 수 있다는 경험담이 많이 공유됐어요.

 

단점으로는 대규모 팀에서 사용할 때 백엔드 스토어 설정이 복잡하다는 의견이 있었어요. 하지만 Databricks에서 관리형 MLflow를 제공하기 때문에 기업 환경에서는 이 방법을 선택하는 경우가 많다고 해요.

 

⚙️ Kubeflow 설치부터 파이프라인 구축까지

Kubeflow는 쿠버네티스 위에서 머신러닝 워크플로우를 관리하는 오픈소스 플랫폼이에요. MLflow가 실험 관리에 특화됐다면 Kubeflow는 대규모 분산 학습과 파이프라인 오케스트레이션에 강점이 있어요.

 

Kubeflow를 설치하기 전에 먼저 Kubernetes 환경이 필요해요. Minikube나 Kind로 로컬에서 연습하거나 AWS EKS, GCP GKE 같은 클라우드 쿠버네티스를 사용할 수 있어요. Default Storage Class가 설정되어 있어야 하고 Kustomize 도구도 설치해야 해요.

 

Kubeflow Pipelines는 컨테이너 기반의 ML 워크플로우를 생성하고 배포하는 핵심 컴포넌트예요. 각 단계에 맞는 k8s 파드를 실행시키고 각 파드는 설정된 컨테이너 이미지를 통해 작동해요. Python SDK를 사용해서 파이프라인을 정의하고 YAML로 컴파일해서 배포하는 방식이에요.

 

🔧 Kubeflow 설치 사전 요구사항

요구사항	권장 사양	비고
Kubernetes 버전	1.25 이상	kubectl 설정 필수
메모리	16GB 이상	전체 스택 설치 시
CPU	4코어 이상	로컬 개발 환경 기준
스토리지	50GB 이상	Dynamic Provisioning 권장

 

카카오클라우드에서 제공하는 튜토리얼에 따르면 Kubeflow Pipelines을 사용해서 데이터 전처리부터 모델 학습, 서빙까지 전체 과정을 자동화할 수 있어요. New York City TLC Trip Record Data를 활용한 예제를 따라하면 실제 데이터로 파이프라인을 경험해볼 수 있어요.

 

Kubeflow 파이프라인을 만드는 과정은 크게 5단계예요. 첫째 Python 함수를 작성하고, 둘째 함수를 컴포넌트로 변환하고, 셋째 컴포넌트들을 연결해서 파이프라인을 정의하고, 넷째 파이프라인을 컴파일하고, 마지막으로 Kubeflow UI에서 실행해요.

 

💼 MLOps 엔지니어 취업 전략과 연봉 현실

2026년 현재 MLOps 엔지니어는 IT 업계에서 가장 수요가 높은 직군 중 하나예요. 채용 플랫폼 원티드에 따르면 AI 관련 직무에 합격한 개발자의 평균 연봉은 7,770만 원 수준이에요. MLOps는 이보다 더 높은 연봉을 기대할 수 있는 분야예요.

 

신입 MLOps 엔지니어의 경우 중소기업 기준 연봉 3,800만 원 이상에서 시작하고 대기업은 4,500만 원에서 5,500만 원 수준이 일반적이에요. 경력 3~10년차 MLOps 엔지니어는 7,000만 원 이상을 받는 경우도 많아요. 카카오모빌리티 같은 테크 기업에서는 경력 5년 이상의 MLOps 엔지니어를 수시 채용하고 있어요.

 

채용 공고에서 요구하는 자격요건을 보면 데이터 플랫폼이나 파이프라인 설계 및 운영 경험이 가장 중요해요. Airflow나 Prefect 기반 ETL/ML 파이프라인 경험, Docker와 Kubernetes 사용 경험, MLflow나 Kubeflow 같은 MLOps 도구 경험이 필수로 들어가는 경우가 많아요.

 

💰 MLOps 엔지니어 연봉 현황 (2026년 기준)

경력	중소기업	대기업/테크기업
신입	3,800만~4,500만원	4,500만~5,500만원
3~5년차	5,000만~6,500만원	6,500만~8,000만원
5~10년차	6,500만~8,000만원	8,000만~1.2억원

※ 연봉 정보는 채용 플랫폼(잡코리아, 사람인, 원티드) 공개 채용공고 기준이며 실제 연봉은 회사와 개인 역량에 따라 달라질 수 있어요.

 

취업 전략으로는 GitHub에 MLOps 프로젝트를 잘 정리해두는 게 가장 효과적이에요. 단순히 모델을 학습시킨 것보다 전체 파이프라인을 자동화하고 모니터링까지 구현한 프로젝트가 훨씬 좋은 인상을 줘요. 면접에서도 문제 상황에 대한 해결 경험을 구체적으로 설명할 수 있으면 합격 확률이 높아져요.

 

🛠️ 실전 프로젝트로 포트폴리오 만들기

MLOps 포트폴리오에서 가장 중요한 건 end-to-end 파이프라인을 보여주는 거예요. 단순히 모델 학습 코드만 있는 게 아니라 데이터 수집부터 전처리, 학습, 배포, 모니터링까지 전체 흐름이 담겨 있어야 해요.

 

첫 번째 추천 프로젝트는 이미지 분류 모델 자동 학습 파이프라인이에요. Kubeflow Pipelines로 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지 자동화하고 MLflow로 실험을 추적해요. 새로운 데이터가 들어오면 자동으로 재학습이 트리거되는 구조를 만들면 좋아요.

 

두 번째 추천 프로젝트는 추천 시스템 A/B 테스트 파이프라인이에요. 여러 버전의 추천 모델을 동시에 배포하고 트래픽을 나눠서 성능을 비교해요. 어떤 모델이 더 좋은 성과를 내는지 실시간으로 모니터링하고 자동으로 승격시키는 로직까지 구현하면 정말 인상적인 포트폴리오가 돼요.

 

🎯 포트폴리오 프로젝트 아이디어

프로젝트	핵심 기술	난이도
이미지 분류 자동 학습	Kubeflow, MLflow, Docker	중급
추천 시스템 A/B 테스트	KServe, Istio, Prometheus	고급
실시간 사기 탐지	Kafka, Feature Store, FastAPI	고급
LLM 기반 챗봇 운영	MLflow 3.0, LangChain, Tracing	고급

 

세 번째는 LLM 기반 챗봇 운영 시스템이에요. MLflow 3.0의 GenAI 기능을 활용해서 LangChain 기반 챗봇의 전체 라이프사이클을 관리해요. 프롬프트 버전 관리, 트레이싱으로 디버깅, LLM 판사로 품질 평가까지 구현하면 GenAI 시대에 걸맞는 포트폴리오가 완성돼요.

 

프로젝트를 진행할 때는 README를 잘 작성하는 게 중요해요. 아키텍처 다이어그램, 실행 방법, 문제 해결 과정을 상세히 기록해두세요. 면접관들이 가장 먼저 보는 게 README거든요. 문제 상황과 해결 방법을 구체적으로 적어두면 기술적 깊이를 어필할 수 있어요.

 

📊 MLflow vs Kubeflow 비교 분석

MLflow와 Kubeflow는 둘 다 MLOps 도구지만 목적과 강점이 달라요. 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지 명확히 이해하는 게 중요해요. 실무에서는 두 도구를 함께 사용하는 경우도 많아요.

 

MLflow는 실험 추적과 모델 관리에 특화된 도구예요. 설치가 간단하고 기존 코드에 최소한의 수정만으로 적용할 수 있어요. 소규모 팀이나 빠른 프로토타이핑에 적합해요. MLflow 3.0부터는 GenAI 트레이싱과 LLM 평가 기능도 추가되어서 활용 범위가 더 넓어졌어요.

 

Kubeflow는 대규모 분산 학습과 복잡한 파이프라인 오케스트레이션에 강점이 있어요. 쿠버네티스 기반이라 확장성이 뛰어나고 엔터프라이즈 환경에 적합해요. 다만 학습 곡선이 가파르고 인프라 구축에 리소스가 많이 필요해요.

 

⚖️ MLflow vs Kubeflow 상세 비교

비교 항목	MLflow	Kubeflow
주요 강점	실험 추적, 모델 관리	파이프라인 오케스트레이션
설치 난이도	쉬움 (pip install)	어려움 (K8s 필요)
학습 곡선	완만함	가파름
확장성	중간	높음
GenAI 지원	3.0부터 강력 지원	제한적
적합 환경	소규모 팀, 스타트업	대기업, 엔터프라이즈

 

삼성전자 기술블로그에 따르면 실무에서는 Kubeflow로 전체 파이프라인을 관리하고 MLflow로 실험을 추적하는 하이브리드 방식을 많이 사용해요. Kubeflow 파이프라인의 각 스텝에서 MLflow에 메트릭을 로깅하는 식이죠. 이렇게 하면 두 도구의 장점을 모두 활용할 수 있어요.

 

처음 MLOps를 배운다면 MLflow부터 시작하는 걸 추천해요. 설치가 쉽고 빠르게 결과를 볼 수 있어서 동기부여가 되거든요. MLflow에 익숙해진 후에 Kubeflow를 배우면 전체 MLOps 생태계를 이해하는 게 훨씬 수월해져요.

 

❓ FAQ 30가지 - MLOps 학습 완전 정복

 

Q1. MLOps 배우려면 머신러닝을 먼저 알아야 하나요?

A1. 기본적인 머신러닝 개념은 알아야 해요. 모델 학습, 평가 지표, 과적합 같은 개념을 이해하고 있어야 MLOps의 필요성과 각 단계의 역할을 제대로 파악할 수 있어요. scikit-learn으로 간단한 모델을 만들어본 경험이 있다면 충분해요.

 

Q2. Docker를 모르면 MLOps를 배울 수 없나요?

A2. Docker는 MLOps의 핵심 기술이에요. 컨테이너 개념을 모르면 Kubeflow나 모델 배포를 이해하기 어려워요. MLOps 학습 전에 Docker 기초(이미지 빌드, 컨테이너 실행, Dockerfile 작성)를 먼저 익히는 걸 추천해요.

 

Q3. MLflow 설치할 때 어떤 버전을 쓰는 게 좋나요?

A3. 2026년 현재 MLflow 3.0 이상 버전을 추천해요. GenAI 트레이싱, LLM 평가 같은 최신 기능이 포함되어 있어요. pip install mlflow 명령어로 최신 버전이 자동 설치돼요.

 

Q4. Kubeflow 설치에 얼마나 시간이 걸리나요?

A4. Kubernetes 환경이 이미 있다면 약 1~2시간이면 설치할 수 있어요. 하지만 Kubernetes가 처음이라면 K8s 학습까지 포함해서 1~2주 정도 잡는 게 현실적이에요. Minikube로 로컬 환경부터 시작하는 걸 추천해요.

 

Q5. MLOps 엔지니어가 되려면 어떤 자격증이 필요한가요?

A5. 필수 자격증은 없지만 AWS Machine Learning Specialty, Google Cloud Professional ML Engineer 같은 클라우드 ML 인증이 도움이 돼요. 자격증보다는 실제 프로젝트 경험과 GitHub 포트폴리오가 더 중요해요.

 

Q6. MLflow와 Weights & Biases 중 뭘 배워야 하나요?

A6. 둘 다 실험 추적 도구지만 MLflow가 오픈소스이고 더 범용적이에요. 취업 시장에서도 MLflow 경험을 요구하는 경우가 더 많아요. MLflow를 먼저 배우고 필요하면 W&B를 추가로 익히세요.

 

Q7. 신입도 MLOps 직무에 지원할 수 있나요?

A7. 가능하지만 경쟁이 치열해요. 대부분의 MLOps 채용공고가 경력직을 선호하기 때문에 신입은 ML 엔지니어나 데이터 엔지니어로 시작해서 MLOps로 전환하는 경로가 현실적이에요. 좋은 포트폴리오가 있으면 신입도 가능해요.

 

Q8. Airflow와 Kubeflow Pipelines 차이점이 뭔가요?

A8. Airflow는 범용 워크플로우 오케스트레이션 도구이고 Kubeflow Pipelines는 ML 워크플로우에 특화되어 있어요. ML 파이프라인에는 Kubeflow가 더 적합하지만 ETL이나 데이터 파이프라인에는 Airflow가 많이 쓰여요.

 

Q9. 로컬 컴퓨터로 MLOps 실습이 가능한가요?

A9. MLflow는 로컬에서 충분히 실습 가능해요. Kubeflow는 Minikube나 Kind로 로컬 K8s 환경을 만들면 되지만 최소 16GB RAM이 필요해요. 사양이 부족하면 Google Colab이나 클라우드 무료 티어를 활용하세요.

 

Q10. Feature Store가 뭔가요? 꼭 배워야 하나요?

A10. Feature Store는 ML 피처를 중앙에서 관리하고 재사용하는 시스템이에요. Feast가 대표적인 오픈소스 도구예요. 기초 단계에서는 필수가 아니지만 실무에서는 점점 중요해지고 있어서 심화 단계에서 배우면 좋아요.

 

Q11. MLOps 학습에 얼마나 시간을 투자해야 하나요?

A11. 풀타임으로 학습한다면 6~8개월, 파트타임(하루 2~3시간)이라면 10~12개월 정도 걸려요. 단순히 도구 사용법만 배우는 게 아니라 실제 문제를 해결하는 경험이 중요하기 때문에 서두르지 않는 게 좋아요.

 

Q12. 데이터 드리프트가 뭔가요?

A12. 데이터 드리프트는 시간이 지나면서 입력 데이터의 분포가 변하는 현상이에요. 학습할 때와 다른 패턴의 데이터가 들어오면 모델 성능이 떨어져요. MLOps에서 모니터링이 중요한 이유 중 하나예요.

 

Q13. CI/CD for ML이란 뭔가요?

A13. 모델 학습, 테스트, 배포 과정을 자동화하는 거예요. 코드가 변경되면 자동으로 모델이 재학습되고 테스트를 통과하면 프로덕션에 배포되는 파이프라인을 말해요. GitHub Actions나 Jenkins로 구현할 수 있어요.

 

Q14. MLflow Tracking과 MLflow Registry 차이가 뭔가요?

A14. Tracking은 실험 중 파라미터와 메트릭을 기록하는 기능이고 Registry는 검증된 모델의 버전을 관리하고 스테이징/프로덕션 단계를 관리하는 기능이에요. 실험 단계에서는 Tracking, 배포 단계에서는 Registry를 사용해요.

 

Q15. Kubeflow에서 Jupyter Notebook을 사용할 수 있나요?

A15. 네, Kubeflow Notebooks라는 컴포넌트가 있어요. Kubernetes 위에서 Jupyter 환경을 제공해요. GPU 리소스도 할당받을 수 있어서 대규모 모델 학습에 편리해요.

 

Q16. 모델 서빙이란 뭔가요?

A16. 학습된 모델을 실제 서비스에서 사용할 수 있도록 API로 제공하는 거예요. REST API나 gRPC 형태로 추론 요청을 받아서 예측 결과를 반환해요. FastAPI, BentoML, KServe 같은 도구를 사용해요.

 

Q17. MLOps 레벨 0, 1, 2가 뭔가요?

A17. Google에서 정의한 MLOps 성숙도 단계예요. 레벨 0은 수동 프로세스, 레벨 1은 ML 파이프라인 자동화, 레벨 2는 CI/CD 파이프라인까지 포함한 완전 자동화를 의미해요. 처음에는 레벨 1을 목표로 시작하세요.

 

Q18. MLflow 3.0의 트레이싱 기능은 뭔가요?

A18. LLM 애플리케이션에서 각 요청의 입력, 출력, 지연 시간, 비용을 상세히 추적하는 기능이에요. 20개 이상의 GenAI 라이브러리를 지원하고 OpenTelemetry 기반이라 다른 관찰 도구와도 연동할 수 있어요.

 

Q19. AWS SageMaker와 MLflow를 함께 사용할 수 있나요?

A19. 네, SageMaker에서 MLflow를 통합 지원해요. SageMaker Python SDK를 사용해서 MLflow에 실험을 추적할 수 있고 AWS 공식 문서에 튜토리얼도 있어요.

 

Q20. MLOps 엔지니어와 ML 엔지니어 차이가 뭔가요?

A20. ML 엔지니어는 모델 개발과 학습에 집중하고 MLOps 엔지니어는 모델 배포, 운영, 자동화 인프라에 집중해요. 실무에서는 경계가 모호한 경우도 많고 두 역할을 겸하는 경우도 있어요.

 

Q21. Prometheus와 Grafana는 왜 필요한가요?

A21. 모델 성능과 시스템 지표를 실시간 모니터링하기 위해서예요. Prometheus가 메트릭을 수집하고 Grafana가 시각화해요. 모델 정확도 저하나 지연 시간 증가를 빠르게 감지할 수 있어요.

 

Q22. DVC가 뭔가요?

A22. Data Version Control의 약자로 데이터셋과 모델 버전을 Git처럼 관리하는 도구예요. 대용량 데이터 파일을 효율적으로 추적하고 재현 가능한 실험 환경을 만들 수 있어요.

 

Q23. KServe가 뭔가요?

A23. Kubernetes에서 ML 모델을 서빙하는 표준화된 도구예요. 오토스케일링, A/B 테스트, 카나리 배포 같은 기능을 기본 제공해요. Kubeflow와 함께 많이 사용돼요.

 

Q24. 온라인 학습 리소스 중 추천할 만한 게 있나요?

A24. Made With ML의 MLOps 코스가 무료이고 실용적이에요. Coursera의 MLOps Specialization도 좋아요. 유튜브에서 Kubeflow나 MLflow 튜토리얼 영상도 많이 있어요.

 

Q25. MLOps에서 테스트는 어떻게 하나요?

A25. 유닛 테스트(코드 로직), 데이터 테스트(스키마, 분포), 모델 테스트(성능 기준 충족 여부)를 모두 포함해요. Great Expectations 같은 도구로 데이터 품질을 검증하고 pytest로 코드를 테스트해요.

 

Q26. 모델 재학습은 언제 해야 하나요?

A26. 성능 지표가 임계값 아래로 떨어질 때, 데이터 드리프트가 감지될 때, 주기적인 스케줄에 따라 재학습해요. 모니터링 시스템과 연동해서 자동으로 재학습을 트리거하는 게 이상적이에요.

 

Q27. MLOps와 DataOps 차이가 뭔가요?

A27. DataOps는 데이터 파이프라인의 품질과 속도를 개선하는 방법론이고 MLOps는 ML 모델의 배포와 운영에 초점을 맞춰요. 둘은 밀접하게 연관되어 있고 함께 적용되는 경우가 많아요.

 

Q28. GenAI 시대에 MLOps가 어떻게 변하고 있나요?

A28. 프롬프트 관리, LLM 평가, 트레이싱 같은 새로운 요구사항이 생겼어요. MLflow 3.0은 이런 GenAI 특화 기능을 통합했고 LangChain, LlamaIndex 같은 프레임워크와 연동이 중요해졌어요.

 

Q29. 스타트업에서도 MLOps가 필요한가요?

A29. 규모에 맞게 적용하면 돼요. 처음에는 MLflow로 실험 관리부터 시작하고 서비스가 커지면 Kubeflow나 클라우드 관리형 서비스로 확장하는 게 현실적이에요. 처음부터 과도한 인프라는 오히려 부담이에요.

 

Q30. MLOps 커뮤니티는 어디서 찾을 수 있나요?

A30. Reddit의 r/mlops, MLOps Community Slack, GitHub의 awesome-mlops 저장소가 활발해요. 한국어로는 가짜연구소나 ML 관련 오픈카톡방에서 정보를 공유하고 있어요.

 

✨ 마무리

2026년 MLOps 학습의 핵심은 MLflow와 Kubeflow 두 가지 도구를 실제로 손으로 따라해보는 거예요. 이론만 공부하면 절대 실력이 늘지 않아요. 작은 프로젝트라도 직접 파이프라인을 구축하고 문제를 해결해보는 경험이 가장 중요해요.

 

MLflow는 설치가 간단하고 빠르게 시작할 수 있어서 입문용으로 완벽해요. 실험 추적부터 시작해서 모델 레지스트리, 서빙까지 확장해 나가세요. MLflow 3.0의 GenAI 기능도 꼭 경험해보세요. 앞으로 LLM 기반 애플리케이션이 더 많아질 거예요.

 

Kubeflow는 진입 장벽이 있지만 한번 익숙해지면 대규모 ML 시스템을 다루는 자신감이 생겨요. 쿠버네티스 기초를 먼저 잡고 천천히 도전하세요. 삼성전자 같은 대기업에서도 Kubeflow와 MLflow를 함께 사용하고 있다는 걸 기억하세요.

 

취업 시장에서 MLOps 엔지니어 수요는 계속 증가하고 있고 연봉도 다른 개발 직군보다 높은 편이에요. 하지만 경쟁도 치열하기 때문에 차별화된 포트폴리오가 필요해요. end-to-end 파이프라인 프로젝트를 GitHub에 잘 정리해두면 면접에서 큰 강점이 될 거예요.

 

MLOps 학습은 마라톤이에요. 한 번에 모든 걸 배우려고 하지 말고 단계별로 차근차근 진행하세요. Docker부터 시작해서 MLflow, 그리고 Kubernetes와 Kubeflow까지 8~12개월 로드맵을 따라가다 보면 어느새 MLOps 엔지니어로 성장해 있을 거예요. 화이팅!

 

📚 참고자료

• MLflow 공식 문서: https://mlflow.org/docs/latest/
• Kubeflow 공식 문서: https://www.kubeflow.org/docs/
• 삼성전자 기술블로그 - Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축: https://techblog.samsung.com/blog/article/70
• Databricks MLflow 3.0 발표: https://www.databricks.com/kr/blog/mlflow-30
• Google Cloud MLOps 아키텍처 가이드: https://cloud.google.com/architecture/mlops

⚠️ 면책 조항:
본 글의 연봉 정보는 2026년 1월 기준 공개된 채용공고를 참고한 것으로 실제 연봉은 회사, 개인 역량, 협상에 따라 달라질 수 있어요. 기술 도구의 기능과 버전 정보는 작성일 기준이며 업데이트에 따라 변경될 수 있어요. 학습 기간과 난이도는 개인차가 있으니 참고용으로만 활용해주세요. 본 글은 정보 제공 목적으로 작성되었으며 특정 도구나 서비스에 대한 광고가 아니에요.

작성자 AI/ML 기술 컨설턴트 ｜ MLOps 엔지니어링 경력 6년 ｜ AWS·GCP ML 인증 보유

검증 절차 MLflow 공식 문서, Kubeflow 공식 가이드, 삼성전자 기술블로그, Databricks 공식 자료 교차 검증

게시일 2026-01-03 최종수정 2026-01-03

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