실무 리더가 정리한 ML 모델 운영(MLOps) 확장성과 데이터 계보 자동화 운영 아키텍처와 상용구 모음 AI 생성 이미지: ML 모델 운영(MLOps) 확장성과 데이터 계보 자동화 목차 개요 운영 아키텍처(엔터프라이즈 관점) 데이터 계보 자동화: 패턴과 흐름 ML 모델 확장성 전략 보안·컴플라이언스 고려사항 도구 및 상용구 예시 FAQ 결론 및 다음 액션 실무 리더 요약 정리 이 글은 실무 리더가 정리한 ML 모델 운영(MLOps) 확장성과 데이터 계보 자동화 운영 아키텍처와 상용구 모음를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 개요 운영 아키텍처(엔터프라이즈 관점) 데이터 계보 자동화: 패턴과 흐름 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다. 몇 년 전 우리 팀은 ML 모델 운영(MLOps) 확장성과 데이터 계보 자동화를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 개요 운영 아키텍처(엔터프라이즈 관점) 데이터 계보 자동화: 패턴과 흐름 ML 모델 확장성 전략 실제 엔터프라이즈 환경에서 ML 모델 운영(MLOps) 확장성과 데이터 계보 자동화를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 개요 대규모 조직에서 ML 모델을 운영할 때는 단순한 배포 관행을 넘어서 확장성, 재현성, 데이터 계보가 핵심 요구사항입니다. 본문은 엔터프라이즈 환경에서 SRE/DevSecOps 관점으로 적...