MLOps 시리즈 1편: 모델 모니터링 (Model Monitoring)

"모델은 배포가 끝이 아니다!"
모델 모니터링은 모델이 실제 환경에서 잘 동작하는지 지속적으로 확인하고,
이상 징후를 조기에 발견해 대응하는 프로세스입니다.

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Model Monitoring

 

모델 모니터링이란?

모델 모니터링은 배포된 ML/DL 모델이 실제 서비스 환경에서 안정적이고 정확하게 작동하는지
계속 추적하고 점검하는 활동입니다.

• 모델의 입력 데이터 분포 변화 (Data Drift)
• 예측 결과 품질 (Performance Monitoring)
• 시스템 지표 (Latency, Throughput, Resource Usage)

이런 지표를 실시간으로 관찰하고, 이상이 생기면 알람을 보내거나 자동 재학습 파이프라인을 트리거합니다.

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왜 중요한가?

• 데이터 드리프트: 서비스 환경의 데이터 분포가 학습 시와 달라지면 모델 정확도 급락
• 컨셉 드리프트: 입력-출력 관계가 변하면 예측 모델 무용지물
• 비즈니스 영향: 잘못된 추천/분류 → 사용자 불만, 매출 손실, 규제 리스크

결론: 모델은 "배포"가 끝이 아니라, "운영"이 시작이다.

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모니터링해야 할 주요 지표

카테고리	지표	예시
데이터 품질	Input Schema, Null 비율, Feature 분포	값 범위, 평균/분산 변화 감지
성능 지표	Accuracy, F1, AUROC, MSE	라벨 있는 경우 주기적 계산
데이터 드리프트	KL Divergence, PSI	학습 데이터 vs 실시간 데이터 비교
서비스 지표	Latency, QPS, Error Rate	실시간 추론 응답 속도
비즈니스 지표	Conversion Rate, Retention	모델 변경 후 사용자 행동 변화

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아키텍처 예시

[모델 추론 서버] → [로그 수집] → [모니터링 시스템]
                              ├─ 데이터 분포 모니터링
                              ├─ 예측 결과 품질 모니터링
                              └─ 알람 & 재학습 파이프라인 트리거

• Prometheus, Grafana로 지표 시각화
• Evidently AI, WhyLabs, Arize 등으로 데이터 드리프트 감지
• Slack/Email 알람 → 담당자 대응

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주요 툴 & 스택

영역툴

데이터 모니터링	Evidently AI, WhyLabs, Arize, Fiddler
성능 모니터링	MLflow, WandB, TensorBoard
로깅/시각화	Prometheus, Grafana, ELK Stack
알람/자동화	Airflow, Kubeflow, Prefect

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주의할 점

라벨 없는 실시간 데이터 → 성능 지표 직접 계산 불가 → proxy metric 필요
과도한 알람 → alert fatigue → 중요한 알람 놓침
모니터링 오버헤드로 latency 증가 주의

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실무 적용 팁

• 주기적 샘플링: 모든 데이터를 감시하지 말고 일정 비율만 추적
• Baseline 저장: 학습 데이터 분포, 성능 지표 baseline을 저장해 비교
• 자동화: Drift 감지 시 retraining job 자동 실행 → MLOps 파이프라인 연결
• 대시보드화: 비즈니스, 엔지니어 모두 볼 수 있는 형태로 시각화

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결론

모델 모니터링은 ML 시스템의 운영 단계에서 가장 중요한 요소입니다.
데이터 분포, 성능, 시스템 지표를 실시간으로 추적해 문제를 조기에 발견하고,
모델 재학습 파이프라인과 연결해 지속적으로 성능을 유지해야 합니다.

 

 

 

다음 편은 아래에 있습니다!

https://machineindeep.tistory.com/78

MLOps 시리즈 2편: Dataset Versioning