[에스넷 AI Platform&Service] AI 경쟁의 승부처는 운영이다?! MLOps 플랫폼① OpenShift AI

2026년 AI 경쟁의 본질은 ‘더 뛰어난 모델을 만드는 능력’에서 ‘AI를 안정적으로 운영하는 능력’으로 이동하고 있습니다. 기업이 실제 업무에 AI를 도입하려 할 때 가장 먼저 마주하는 문제는 모델 성능이 아니라 데이터 관리, 인프라 운영, 서비스 통합, 거버넌스와 같은 현실적인 과제이기 때문입니다.[1]

 

모델을 한 번 만드는 것보다 더 어려운 일은 그 모델을 지속적으로 운영하고, 업데이트하고, 다양한 시스템과 연결해 실제 업무에서 작동하도록 만드는 일입니다. 실험 단계에서는 잘 동작하던 모델도 실제 서비스 환경에서는 데이터 품질 문제나 인프라 확장성, 보안 정책, 규제 대응 등 다양한 변수에 부딪히게 됩니다.

 

결국 AI가 조직의 핵심 인프라로 자리 잡기 위해서는 모델 개발을 넘어 운영까지 아우르는 플랫폼이 필요합니다. 이러한 흐름 속에서 주목받는 것이 바로 AI와 머신러닝의 전체 생명주기를 관리하는 MLOps 플랫폼입니다. 그리고 그 대표적인 사례 중 하나가 바로 Red Hat의 MLOps 기반인 OpenShift AI 입니다.

 

그렇다면 이러한 AI MLOps 플랫폼인 Red Hat OpenShift AI는 실제로 어떤 구조와 기능을 통해 AI 개발과 운영을 연결하고, 확장 가능한 AI 운영 환경을 제공하는지 함께 살펴볼까요?

 

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MLOps 플랫폼, OpenShift AI란?

OpenShift AI는 오픈소스 기술을 기반으로 구축된 유연하고 확장 가능한 MLOps 플랫폼으로, 지능형 애플리케이션과 AI 모델의 개발부터 운영까지 전체 라이프사이클을 지원하는 환경을 제공합니다. 이는 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 예측 AI 모델과 생성형 AI 모델의 라이프사이클을 규모에 맞게 관리하기 위한 AI 플랫폼으로 신속하게 개발하고 학습(훈련), 테스트하며, 컨테이너 기반 환경에서 안정적으로 배포할 수 있습니다. 또한 실제 서비스 프로덕션 환경으로 원활하게 이전하고 운영할 수 있도록 다양한 서비스와 소프트웨어 기능을 제공하여, 기업이 AI 모델을 보다 효율적으로 관리하고 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능을 통해 OpenShift AI는 AI 모델을 빠르게 개발하고 안정적으로 운영 환경에 적용할 수 있도록 돕는 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼으로 활용됩니다.[2]

 

 

[이미지출처] 에스넷그룹

 

AI 지원 애플리케이션을 프로덕션 단계로 신속히 이동 가능한 AI 플랫폼!

● AI 프레임워크 : Red Hat의 까다로운 품질 표준 기준을 충족하는 쿠버네티스 오퍼레이터 제공

● 통합 개발 환경 : 개발, 테스트, 생산 환경에서의 일관된 환경을 보장하여 AI 모델 개발에 집중

● 인증된 S/W 제공 :  Red Hat 인증 파트너 에코시스템을 통해 AI/ML 및 개발 툴을 아키텍처에 통합

● ML Lifecycle : 데이터 수집, 모델 개발 및 통합/추론, 모니터링 및 관리 프로세스의 다단계 제공

● 멀티 플랫폼 지원 : 모델 개발 및 배포 위치를 선택할 수 있는 안전하고 유연한 플랫폼을 제공

 

놀라운 확장성과 자동화로 이루는 AI 운영

 Starburst 

• 데이터를 활용하여 쉽고 빠르게 비즈니스 기능을 개선하도록 분석 가속화

• 효율적이고 경제적인 방법으로 모든 엔터프라이즈 데이터를 쿼리

• 자동화, 고가용성과 단계적인 스케일 다운, 유연한 확장성 제공

 

 Anaconda Commercial Edition 

• 사전 구축된 Jupyter 이미지와 함께 Jupyter 프로젝트에 사용할 수 있는 광범위한   데이터 사이언스 패키지에 대한 엄선된 액세스 권한을 제공

• 데이터 사이언스와 ML 파이프라인에서 취약점과 신뢰할 수 없는 소프트웨어를 제거 하도록 돕는 기능 제공

 

 IBM Watson Studio 

• Watson Machine Learning과 Watson OpenScale로 AI 모델을 규모에 따라 빌드, 실행, 관리 제공

• AutoAI 및 AutoML은 자동으로 모델 파이프라인을 빌드하고 데이터 준비와 모델 유형 선택 그리고 모델 파이프라인을 생성 및 순위 지정 수행

 

 Pachyderm 

• 자동 데이터 버전 관리를 통해 확보한 데이터 계보를 활용해 데이터 사이언스 팀이 컨테이너화된 데이터 중심의 ML 파이프라인을 구축하고 확장

• 데이터 처리 속도를 높이는 동시에 컴퓨팅 비용을 낮추는 데이터 중심의 컨테이너화된 파이프라인 제공

 

 NVIDIA accelerated data science 

• 확장 가능한 데이터 프로세싱, 데이터 분석, 머신 러닝 교육, 추론은 모두 고도의 리소스 집약적인 컴퓨팅 태스크 출력

• NVIDIA 소프트웨어는 GPU의 병렬 처리 기능을 활용하여 엔드 투 엔드 데이터 사이언스의 모든 측면을 가속화

 

 Intel OpenVINO Toolkit 

• Intel 플랫폼상에서 고성능 DL 추론 애플리케이션의 개발과 배포를 가속화

• 모델 최적화 프로그램과 런타임 및 개발 툴을 사용하여 포괄적인 AI 추론을 빌드, 최적화, 튜닝, 실행 제공

 

 Intel AI Analytics Toolkit 

• 데이터 과학자, AI 개발자 및 연구자에게 익숙한 Python 툴과 프레임워크를 제공하여 End-to-End 데이터 과학 및 분석 파이프라인 가속화 제공

• ML을 통한 전처리 성능을 극대화하고 효율적인 모델 개발을 위한 상호 운용성을 제공

 

 

 

 

출처

[1] 인공지능신문, “2026년, AI의 승자는 모델 아닌 ‘운영하는 자’...’확장·통합·운영이 판을 바꾼다’”

[2] Red Hat, “Red Hat OpenShift AI”

 

 

 

 

 

 

 

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