한빛미디어

이 책을 통해 머신러닝 시스템 설계의 다양한 측면을 살펴보면서, 특히 워크플로우 관리 도구들의 진화와 선택의 중요성을 재인식하게 되었습니다. 기존에 Apache Airflow를 활용하여 워크플로우 관리를 하였는데,
Kubeflow와 Argo Workflow와 같은 현대적인 도구들이 제공하는 새로운 가능성을 발견할 수 있었습니다.

본 도서는 단순히 도구의 사용법을 넘어서,
머신러닝 시스템의 전체적인 아키텍처를 설계하는 데 필요한 다양한 패턴과 접근 방식을 제시합니다.

이는 향후 프로젝트에서 기술 스택을 선택할 때 더욱 폭넓은 시각으로 접근할 수 있게 해주는 값진 인사이트를 제공합니다.
특히 실무자의 관점에서, 이 책이 제시하는 디자인 패턴들은 단순한 이론이 아닌, 실제 프로젝트에서 마주치는 다양한 도전 과제들을 해결하는 데 직접적인 도움이 될 것으로 기대됩니다. 머신러닝 프로젝트를 시작하는 팀이나, 기존 시스템을 개선하고자 하는 엔지니어들에게 추천드립니다.