엣지 컴퓨팅과 머신러닝: 미래 MLOps를 이끄는 두 가지 주요 트렌드

오늘날 디지털 혁신 시대에 머신 러닝(ML)과 엣지 컴퓨팅은 기업 혁신과 성장을 이끄는 두 가지 핵심 원동력이 되고 있습니다. 경제적 압박과 제한된 전문가 리소스의 영향을 받아 ML 전문가는 ML 애플리케이션의 범위를 더욱 확장하고 모델 배포, 해석 가능성, 관찰 가능성 및 실험을 개선할 수 있는 더 많은 기회를 창출하는 최첨단 MLOps 도구를 개발하고 있습니다.
첫째, ML이 다양한 산업에서 널리 활용되면서 MLOps 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요도 늘어나고 있습니다. 기업은 MLOps를 통해 기계 학습 모델을 프로덕션에 더 빠르고 효율적으로 배포하여 이 분야의 성장을 촉진할 수 있다는 것을 깨닫습니다.
향후 2024년 동안 우리는 두 가지 중요한 MLOps 동향, 즉 엣지 컴퓨팅과 데이터 개인 정보 보호 문제에 대한 대응으로 원격 ML 배포의 급증이 나타날 것으로 예상합니다. 사이버 보안 위협이 증가함에 따라 기업은 중요한 시스템을 인터넷에서 분리하고 오프라인 환경에 모델을 배포하여 무단 액세스를 제한하기 시작했습니다. 이러한 추세는 정보 보안을 극대화하려는 기업 및 조직의 리소스로서 특히 중요합니다.
둘째, 지속 가능성은 기업 데이터 과학 팀의 우선순위가 될 것입니다. 데이터 센터는 현재 전 세계 에너지 소비의 거의 5%를 소비하고 있으며, 대화 분석, 증강 현실, 대규모 언어 모델과 같은 컴퓨팅 집약적인 영역의 개발로 인해 런타임 효율성을 우선시하지 않으면 이 비율은 증가할 가능성이 높습니다. 프로덕션에서 ML 작업을 확장하려는 기업의 경우 비용과 탄소 배출량을 최소화하기 위해 더 적은 리소스로 더 많은 추론을 실행할 수 있는 지속 가능한 ML 솔루션을 찾을 것입니다.
또한 사용자 친화적인 ML은 ML을 더욱 민주화할 것입니다. 지난 몇 년간 AI는 다양한 분야에서 사람들에게 혁신적인 솔루션을 제공해 왔습니다. 전염병 기간 동안 많은 기업이 비즈니스 운영을 자동화하여 어려움을 성공적으로 극복했습니다. 예를 들어 Levi Strauss는 AI 및 ML을 포함한 디지털 기술에 미리 계획하고 투자함으로써 소비자가 전자상거래 채널로 전환하는 추세에 신속하게 대응했습니다. 2024년에는 ChatGPT와 같은 사용자 친화적인 인터페이스나 자연어 쿼리를 통해 더 많은 일반 사용자와 소규모 사업자가 ML에 접근할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이러한 변화로 인해 ML의 이점은 더 이상 최고의 데이터 과학자 및 프로그래머가 있는 기관에만 국한되지 않습니다.
마지막으로, 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 ML의 중요성이 점점 더 커집니다. 매년 ML이 곧 주류가 될 것이라는 소식을 듣고 있지만 디지털 기반 기업뿐만 아니라 거의 모든 기업이 비록 다른 측면을 희생하더라도 ML 기능에 투자하고 있다는 점을 인정해야 합니다. 개발 환경의 프로토타입부터 실제 비즈니스 통합에 이르기까지 ML을 활용하려면 기업이 규정 준수, 규모 및 드리프트를 처리하는 방법에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 성공적인 기업은 프로덕션 머신 러닝을 단순히 서버에 모델을 배포하는 것 이상으로 여길 것입니다.
전반적으로 엣지 컴퓨팅, 지속 가능한 ML 솔루션, 사용자 친화적인 ML 도구가 M이 될 것입니다.LOps의 주요 동향. 이러한 추세는 디지털 혁신을 향한 기업에 강력한 지원을 제공하여 데이터 활용도를 높이고 생산성을 높이며 보다 지속 가능하고 사용자 친화적인 미래를 만드는 데 도움이 될 것입니다.