Day 3 - CI/CD for ML: SageMaker Projects, CodePipeline/CodeBuild 연계, 자동 배포

📌 핵심 정리

• ML CI/CD는 코드 변경 → 자동 재학습·등록(CI) 과 모델 승인 → 자동 배포(CD) 를 서로 다른 트리거로 나눠 자동화한다.
• SageMaker Projects는 저장소·CodePipeline·CodeBuild·Model Registry·EventBridge를 Service Catalog 템플릿으로 한 번에 프로비저닝한다.
• 표준 구조는 Build 파이프라인(코드 푸시 트리거) 과 Deploy 파이프라인(모델 승인 트리거) 두 개다.
• 표준 CD 사슬: Registry 승인 → EventBridge → CodePipeline → CloudFormation 배포.
• 스테이징 배포 뒤 수동 승인 게이트를 두고 프로덕션에 나가는 것이 영향 반경을 줄이는 안전 패턴이다.

CI/CD를 ML에 적용한다는 것

코드를 한 줄 고칠 때마다 사람이 노트북에서 파이프라인을 다시 돌리고, 승인 버튼을 누르고, 엔드포인트를 손으로 갱신한다면 여전히 수동 운영이다. 전통적 소프트웨어 CI/CD는 코드 푸시 → 빌드 → 테스트 → 배포인데, ML에서는 여기에 데이터와 모델이라는 축이 더해진다.