이번 주는 "모델을 만든 뒤"의 세계였다. 배포된 모델을 감시하고(모니터링), 재학습·배포를 자동화하고(MLOps), 데이터·모델·권한을 지키고(보안), 비용·감사·복구를 운영(운영)하는 전체 루프를 다뤘다. 오늘은 이 조각들이 하나의 운영 시스템으로 어떻게 맞물리는지 통합하고, 시험에서 가장 자주 갈리는 판단 지점을 정리한다.
[학습 데이터 S3]──(KMS 암호화, VPC 엔드포인트)──┐
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[SageMaker Pipeline] 처리→학습→평가
│ ConditionStep(품질 게이트)
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[Model Registry] 버전·승인(Approved)
│ EventBridge
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[배포: Blue/Green·Canary] → [Endpoint]
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