728x90 Model Observability1 [PYTHON] 로깅 시스템 구축 : ELK Stack 및 Prometheus/Grafana의 2가지 차이와 AI 모니터링 해결 방법 현대적인 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 서비스 운영에서 가장 큰 화두는 '관측 가능성(Observability)'입니다. 단순히 서버가 떠 있는지 확인하는 단계를 넘어, 모델의 추론 성능, 데이터 드리프트, 그리고 수백만 개의 비정형 로그 속에서 이상 징후를 발견하는 능력이 필수적입니다. 본 가이드에서는 Python 기반 AI 워크로드에 최적화된 로깅 및 모니터링 아키텍처를 분석하고, ELK Stack과 Prometheus/Grafana의 결정적인 차이와 7가지 실무 적용 사례를 제안합니다.1. AI 서비스 모니터링의 특수성: 로그와 메트릭의 경계AI 시스템은 일반적인 웹 서비스와 달리 추론 속도(Latency), GPU 메모리 사용량, 모델 예측의 신뢰도(Confidence Score) 등 다양한.. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
