한빛미디어

	
내가 이 책을 받은 시점에 내가 개인적으로 아는 어떤 MLOps 조직의 리더도 이 책을 구입하고 이미 읽은 상태였다.
	
어쩌다 이 책에 대한 얘기가 나와서 이 책에 대한 평을 듣게 되었는데 그의 한 줄 소감은,
	
“책이 가벼워서 쭉 쉽게 읽어보기 좋은데 MLOps 플랫폼 관련해서 애매모호 했던 부분에 대해 전체적으로 개념을 잡아주는 책이다.”
	
였다.
	
 
	
모르는 사람이 들으면 간단하면서도 사정을 아는 사람이 들으면 더 깊게 들리는 말인 것 같다.
	
그건 아직은 MLOps 플랫폼 구성에 있어 정립하기 애매모호한 측면이 많기 때문인데.. 
	
 
	
그 이유는 책에 나온 아래 도식을 보면 알 수 있을 것 같다. 
	
일반적인 조직 내 머신러닝 모델 생애주기에 대한 사실적 도식화라고 표현한 그림이다. 
	
 
	
 
	

		
	
	
 
	
 
	
조직 관점에서 바라보는 머신러닝 모델의 생애주기라는건 보다 큰 범위를 생각해야 하고 엮여있는 이해관계자가 많다는 사실을 알 수 있다.
	
 
	
이 책의 대상 독자는
	

		상용 환경에서 머신러닝 적용 실무를 담당하는 데이터 분석 팀 혹은 IT 운영 팀의 관리자.. 라고 되어 있는데 
MLOps 가 왜 필요하고 전체적으로 어떻게 돌아가는지를 배우고 싶은 사람이면 누구나 읽고 싶을 것이라고 생각한다. 
	
	
 
	
책의 내용
	
이 책은 정말 가볍다. 책의 페이지 수는 200페이지에 불과해 접근하기가 더 좋다. 
	
각 이해관계자를 위해 쓰였기에 공통적인 이해를 돕기 위한 목적이 있는 듯한데, 그래서 읽기 쉽다. 
	
머신러닝 모델의 생애주기와 엮여 있는 이해관계자라면 가벼운 마음으로 책을 들어도 좋을 것 같다. 
	
 
	
책의 구성은 
	

		

			MLOps 가 왜 필요하고 왜 중요하며 왜 어려운지를 먼저 설명한다. 위에 첨부한 도식에서 볼 수 있듯이 프로젝트의 전체를 볼 수 있게 하는 데 목적이 있는 것 같다. 
		
		

			여기서 다루는 MLOps는 "엔터프라이즈" 수준의 MLOps이며 그에 관련한 고려사항들이 안내되어 있다. 
		
		

			그 다음 챕터는 아주 좋다고 생각하는데, MLOps와 관련된 이해관계자들과 그들의 역할 및 MLOps에 대한 요구사항을 표로 보여준다. 
		
		

			그리고 각 이해관계자들에 대해 상세히 설명한다. 이 부분이 아주 재미있다. 여기서 나열하는 이해관계자들은 아래와 같다. 
		
		

			직무 전문가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, DevOps, 모델 리스크 관리자, 머신러닝 아키텍트
		
		

			이들의 요구 사항이 무엇이고 역할이 무엇이고 이들에게 필요한게 무엇인지를 상세히 작성해서 그들의 입장을 이해하게 만들어준다. 
		
		
MLOps의 생애주기와 각 단계에 대한 설명이 이어진다. 죽 읽어나가면서 MLOps의 생애주기를 다시 한번 이해하고 점검할 수 있다. 
		
전체적인 생애주기를 위에서 조망하는 느낌이라 이 책에서 명시한 독자가 관리자인 이유를 이해할 수 있다. 
		
다만, 실무를 접하지 못한 상태에서는 다소 추상적으로 느껴질 수도 있다. 
		
이후로는 실제 MLOps를 적용하는 방법으로 모델 개발, 상용화 준비, 상용 배포 모니터링 루프 등을 각각 독립적인 챕터로 다룬다. 
		
실제로 어떤 솔루션이나 오픈소스를 적용해야 한다는 내용이 아니다. 어떤 단계들에 어떤 도전과제들이 있고 어떤 식으로 수행해야 한다는 가이드라인이다. 
		
아마 진행중인 프로젝트가 있다면 이 책들을 보면서 아 이런 것들을 고려해야 하는구나, 아 이 부분이 빠졌구나 하는 깨달음을 얻을 수 있지 않을까 하는 생각이 든다. 
	
	
 
	

		
 
	
	
MLOps 도입을 고려 중인 조직이라면 관련자들에게 이 책을 배포해서 다 읽힌 다음 MLOps에 대한 이해도를 같이 올린 다음에 일을 시작해도 좋을 것 같다. 
	
 
	
— “한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다 —

출처: https://mokpolar.tistory.com/22 [TOUCHING ELEPHANT:티스토리]