728x90 Model Deployment1 [PYTHON] ML 모델 A/B Testing 및 Canary Deployment 트래픽 라우팅 방법 5가지와 해결 전략 1. 머신러닝 배포 전략의 진화: 왜 트래픽 라우팅이 중요한가?머신러닝(ML) 모델은 정적인 소프트웨어와 달리 데이터의 변화에 민감하게 반응합니다. 새로운 모델을 배포할 때 가장 큰 리스크는 오프라인 검증(Offline Validation) 성능이 우수하더라도 실제 운영 환경(Online)에서는 예상치 못한 편향이나 성능 저하가 발생할 수 있다는 점입니다. 이를 해결하기 위해 A/B Testing과 Canary Deployment는 현대적인 MLOps 아키텍처의 필수 요소가 되었습니다. 하지만 단순히 트래픽을 나누는 것만으로는 부족합니다. 사용자의 경험을 해치지 않으면서 모델의 성능을 통계적으로 유의미하게 비교하기 위해서는 정교한 트래픽 라우팅(Traffic Routing) 기준이 필요합니다. 본 가이드.. 2026. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
