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[KT AIVLE School 7기] CI/CD

1. 소프트웨어 개발과 AI 개발, 뭐가 다를까?항목일반 소프트웨어AI/ML 개발주 대상비즈니스 로직데이터 기반 모델검증 방법테스트 코드로 검증정확도/재현율 등 수치로 검증주된 변화코드 변경데이터 변경배포 기준코드 머지 기준모델 성능 기준 AI는 코드를 짜는 것보다, 데이터와 모델 변경이 핵심입니다. 이 때문에 일반적인 CI/CD로는 한계가 존재합니다.2. AI 모델은 왜 배포가 어려울까?데이터 변화가 잦음 → 재학습 필요성능 평가지표 기준으로 배포 판단테스트 케이스로만 검증이 어려움코드 + 모델 + 데이터 모두 관리 대상이러한 특성 때문에 모델 성능 기반 자동화 배포 파이프라인이 필요합니다.3. DevOps vs MLOps항목DevOpsMLOps대상코드모델, 데이터핵심 도구GitHub Actions..

[KT AIVLE School 7기] AI 마이크로서비스 모델링

1. 애자일과 클라우드 네이티브의 핵심은 ‘빠른 피드백’Amazon, Google, Netflix… 이들 기업은 하루 수천 번씩 배포합니다.왜냐하면, 사용자의 요구를 빠르게 반영할 수 있기 때문이죠.기업일일 배포 수배포 지연고객 요구 반영Amazon23,000건몇 분빠름일반 기업9개월수 주~분기느림 애자일이란 단순한 빠른 개발이 아닙니다.실패를 빠르게 경험하고, 빠르게 고치는 환경을 만드는 것이 핵심입니다.2. 모놀리식 vs 마이크로서비스 – 무엇이 다른가요?기존 방식: 모놀리식 아키텍처하나의 거대한 코드베이스배포 시 전체 재빌드 필요특정 기능만 수정해도 전체 시스템 영향을 받음 고객관리 + 주문 + 결제 + 배송 → 한 덩어리로 되어 있음개선된 방식: 마이크로서비스 아키텍처각 기능은 독립된 서비스로..