이번 주는 "모델을 배포한다"에서 "모델 배포를 자동화하고 거버넌스한다"로 넘어왔다. SageMaker Pipelines로 워크플로를 코드화하고(Day 1), Model Registry로 버전과 승인을 관리하고(Day 2), CI/CD로 코드 커밋부터 배포까지 자동화하고(Day 3), IaC와 오케스트레이터들로 인프라와 워크플로를 표준화했다(Day 4). 오늘은 이 MLOps 조각들을 하나의 큰 그림으로 묶고, 시험에서 도구를 가르는 결정 기준을 정리한다.
전형적인 SageMaker MLOps 파이프라인을 끝에서 끝까지 보면 이렇다.
[코드 푸시] → CodePipeline(Build) → CodeBuild → SageMaker Pipeline
(전처리 → 학습 → 평가 → ConditionStep[정확도 게이트] → RegisterModel)
↓ 모델이 PendingManualApproval로 Registry에 등록
[검토자 승인: Approved]
↓ EventBridge가 승인 이벤트 감지
CodePipeline(Deploy) → CloudFormation으로 스테이징 배포 → 자동 테스트
↓ 수동 승인 게이트
프로덕션 엔드포인트 배포
이 한 장이 이번 주 전체다. 각 화살표가 어떤 서비스로 구현되는지 떠올릴 수 있으면 시험 대비가 된 것이다.