DevOps와 같이 Ops의 종류가 여러가지 있습니다.
Ops는 운영, 즉 Operation의 약자이며, DevOps가 개발과 운영의 통합인 것처럼, Ops가 붙은 다른 영역 역시 해당 전문분야가 운영과 통합된 개념입니다. 그러나 사실상 모두 DevOps의 하위 개념들이라 볼 수 있습니다.
각각을 깊이 이해하고 실제 적용하기 위해서는 많은 지식과 노력이 필요하지만, 우선 이런 용어도 있구나 하는 차원에서 간단하게 정리해 보았습니다.
● MLOps
Machine Learning + Ops로서 운영환경에서 머신러닝 모델을 효율적으로 배포하고 관리하기 위한 방법입니다.
머신러닝 모델을 운영에 전환하는 프로세스를 간소화하고, 이후 유지관리 단계의 모니터링에 포커싱합니다.
MLOps는 머신러닝으로 한정된 DevOps라고 이해할 수 있습니다.
머신러닝 모델 뿐 아니라 데이터를 수집하고 분석하는 단계와 모델을 학습하고 배포하는 단계까지의 AI 라이프사이클 전 단계를 포함합니다.
● AIOps
말그대로 AI와 운영의 통합으로 네트워크 중단 등 운영상의 문제점들을 인공지능을 통해 예측하여 신속하게 대응할 수 있도록 하는 것입니다. 머신러닝, 분석 및 데이터 사이언스 등 여러 기술이 적용됩니다.
AIOps는 실시간으로 문제를 지원하고 대응하며 운영팀에 분석결과를 제공합니다. 여기에는 성능 모니터링, 이벤트 분석, IT 자동화가 포함되며 이를 위해 빅데이터와 머신러닝이 결합된 IT 운영 프로세스의 자동화가 구축됩니다. 이로써 일상적인 IT 운영 상의 문제를 감지하고 사전 예방합니다.
반면 MLOps는 머신러닝의 모델을 효과적으로 생성하고 학습 및 테스트 데이터를 관리하는 것에 중점을 두기 때문에 머신러닝의 모델을 모니터링하고 관리하는 것이 주목적입니다.
MLOps는 모델 구축과 배포 간의 차이 해소를, AIOps는 운영 문제를 실시간으로 파악하고 대응하는 것이 목표인 만큼 이 둘은 완전히 다른 영역이긴 하지만 비즈니스의 자동화를 궁극의 목표로 한다는 것은 동일합니다.
● SecOps
Security + Ops로 IT 보안 영역의 DevOps입니다. 간단히 보안팀과 운영팀을 합친 것으로 이해할 수 있으며, 운영 중 보안 작업을 자동화합니다. SecOps의 목표는 SW생명주기 동안 보안 관리를 위해 팀 간 협업 프로세스를 수행하고 강력한 보안 실천을 위해 보안 인프라의 가시성을 확보하는 것입니다. 또한 조직의 보안성 향상을 위한 로드맵을 만듭니다.
● DevSecOps
Dev + SecOps로 개발팀 + 보안팀 + 운영팀의 개념입니다. 개발 프로세스 동안 어플리케이션의 보안 관련 구축을 강화하는 것입니다. 개발자는 코딩 후 테스트를 한 다음 프로덕션 배포 전에 추가적인 보안 테스트를 수행합니다. 이를 통해 취약점을 조기에 찾아 조치할 수 있습니다.
● GitOps
어플리케이션 배포와 운영에 관련된 모든 요소를 코드화하여 Git에서 관리하는 것입니다. 코드로 인프라를 관리하는 IaC(Infrastructure as Code)에서 나온 개념이지만 이를 인프라를 포함하여 전체 어플리케이션 범위로 확장하였습니다. 이 용어는 Weaveworks 라는 회사에서 처음 만들었다고 합니다.
참고한 사이트
https://www.databricks.com/kr/glossary/mlops
https://betterprogramming.pub/mlops-vs-aiops-6e5354704dab
https://www.servicenow.com/kr/products/security-operations/what-is-secops.html
https://www.samsungsds.com/kr/insights/gitops.html
https://www.redhat.com/ko/topics/devops/what-is-gitops
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