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버전: docs v25.02

용어 정의

Updated 2025.03.19

본 문서는 관련 분야 종사자가 아니라면 이해가 힘들 수도 있는 MLOps 기술 mellerikat에 대한 매뉴얼입니다. 이 매뉴얼에는 사용자가 이해하고 활용하는 데 있어 필수적인 여러 전문 용어 및 어려운 용어들이 포함되어 있습니다. 독자들이 이러한 용어들을 미리 숙지하면 문서 전체를 보다 효율적으로 이해하고 활용할 수 있습니다. 따라서, 본 매뉴얼을 읽기 전에 용어 정의 페이지를 숙지함으로써 독자들이 문서를 더 원활하고 효율적으로 활용할 수 있기를 바랍니다.


Mellerikat 관련 용어​

  • AI Solution: 특정 비즈니스 케이스나 데이터에 적합한 문제를 해결하기 위해 작성된 AI 모델 코드.
  • 인스턴스 (Instance): 클라우드나 서버에서 실행 중인 개별 컴퓨팅 자원.
  • 스트림 (Stream): 데이터 처리부터 모델 학습, 배포까지의 전체 워크플로우를 관리하는 파이프라인.
  • 메타데이터 (Metadata): 데이터에 대한 정보를 설명하는 데이터.
  • 엣지 (Edge): 데이터를 생성 또는 처리하는 장치가 네트워크의 말단에 위치하는 컴퓨팅 환경.
  • MLOps: 소프트웨어 개발에서 DevOps 개념을 머신러닝에 적용하여 모델의 개발, 배포, 운영 및 관리를 위한 종합 프레임워크.

AI 관련 용어​

  • 에셋 (Asset): 머신러닝에서 모델 학습에 사용되는 데이터셋, 모델, 특징, 코드 등과 같은 유용한 자원.
  • 파이프라인 (Pipeline): 머신러닝에서 데이터 처리, 특징 추출, 모델 학습과 평가 등을 일련의 단계로 구성하여 자동화하는 과정.
  • 배포 (Deployment): 학습된 모델을 Edge App에 설치하여 실제 추론이 가능하게 만드는 과정.
  • 재레이블링 (Re-labeling): 머신러닝과 데이터 과학의 맥락에서 데이터셋 내의 라벨을 수정하거나 교정하는 과정.
  • 피처 엔지니어링 (Feature Engineering): 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터의 특성(Feature)을 생성, 선택, 변환하는 과정.
  • 아티팩트 (Artifact): 소프트웨어 개발 과정에서 생성된 산출물로, 모델, 보고서, 학습 로그 등이 존재.

MLOps 및 Cloud-Infra 관련 용어​

  • 프로토콜 (Protocol): 컴퓨터 간의 데이터 통신 규칙이나 표준.
  • 워크플로우 (workflow): 특정 작업을 수행하기 위해 정의된 일련의 절차나 단계.
  • 액세스 토큰 (Access Token): 시스템에 대한 인증 및 권한 부여를 위해 사용되는 임시 키.
  • 구성 설정 (Config): 시스템의 설정 값을 정의하는 파일 또는 데이터.
  • 온프레미스 (On-premise): 소프트웨어나 하드웨어가 클라우드가 아닌 물리적 사내 환경에서 실행되는 방식.
  • 워크스페이스 (Workspace): 특정작업을 수행할 수 있도록 환경을 구성한 작업 공간.
  • 대시보드 (Dashboard): 데이터를 시각적으로 표현하여 한 눈에 상태를 파악할 수 있는 사용자 인터페이스.
  • 버킷 (Bucket): 클라우드 스토리지 서비스에서 데이터를 저장하기 위한 논리적 컨테이너.
  • API: 애플리케이션 간의 상호작용을 위한 인터페이스.
  • 마이그레이션 (Migration): 시스템이나 데이터를 한 환경에서 다른 환경으로 이동시키는 과정.

프로그램 관련 용어​

  • WSL: Windows Subsystem for Linux, Windows에서 네이티브 Linux 커널을 실행하는 기능.
  • 도커 (Docker): 애플리케이션 컨테이너화 및 배포를 위한 오픈 소스 플랫폼.
  • 컨테이너 (Container): 애플리케이션과 그 종속성을 격리된 환경에서 실행하기 위해 패키징한 단위.
  • 쿠버네티스 (Kubernetes): 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 오픈 소스 시스템.
  • EKS Cluster: AWS에서 관리하는 Kubernetes 클러스터.
  • 노드그룹: (Nodegroup): EKS 클러스터 내에서 한 그룹의 노드로 구성된 단위.
  • 큐베플로우 (Kubeflow): 머신러닝 워크플로우를 Kubernetes에서 운영하기 위한 오픈 소스 프로젝트.
  • AWS: Amazon Web Services, 클라우드 컴퓨팅 서비스 플랫폼.