728x90 데이터정합성2 [PYTHON] Training-Serving Skew 해결을 위한 3가지 전략과 데이터 불일치 방지 방법 머신러닝 모델을 배포한 후, 오프라인 테스트에서는 성능이 훌륭했음에도 실제 운영 환경에서 성능이 급격히 저하되는 현상을 겪어보셨나요? 이것이 바로 Training-Serving Skew(학습-서빙 불일치)입니다. 본 가이드에서는 Python 기반 MLOps 환경에서 이러한 병목 현상을 진단하고 해결하는 전문적인 기술적 접근법을 심층적으로 다룹니다.1. Training-Serving Skew의 정의와 발생 원인Training-Serving Skew는 모델 학습 시 사용된 데이터의 특성, 전처리 로직, 혹은 환경이 운영 환경(Inference)에서의 그것과 차이가 날 때 발생합니다. 이는 단순한 모델의 노화(Model Drift)와는 구별되는 개념으로, 주로 시스템 설계의 미비함에서 비롯됩니다.주요 원인은 .. 2026. 4. 16. [ORACLE] ALL_REPRESOLUTION : 충돌 해결 로직의 핵심 전략 Oracle 고급 레플리케이션(Advanced Replication)은 여러 사이트 간 데이터 일관성을 보장하기 위해 필수적인 기술입니다. 그러나 글로벌 환경에서 복수의 트랜잭션이 동시에 같은 데이터를 수정하면 충돌이 불가피하게 발생합니다. 이때 충돌을 어떻게 해결할지 정의하는 핵심 도구가 바로 ALL_REPRESOLUTION 뷰입니다. 본 글에서는 단순한 문서 요약을 넘어, 실무 기반의 전략과 독창적인 통찰을 담았습니다.ALL_REPRESOLUTION 뷰란?ALL_REPRESOLUTION 뷰는 사용자가 접근할 수 있는 모든 충돌 해결 규칙 정보를 제공합니다. 이 뷰를 통해 어떤 객체에 어떤 충돌 해결 방식이 적용되는지를 한눈에 파악할 수 있습니다. 충돌이 발생했을 때 최종적으로 어떤 데이터를 선택할지 .. 2025. 7. 2. 이전 1 다음 728x90
