SK브로드밴드는 ASDL 상용화, Pre-IPTV 서비스 제공 등 통신 방송 시장을 선도하며, 동시에 미디어 비즈니스 모델 다변화를 통한 종합 미디어 플랫폼 기업으로 성장하고 있습니다.

SK브로드밴드의 AIX Eng팀은 더 나은 고객 경험과 비즈니스 프로세스 최적화를 위해 사용자 추이 분석 모델 개발과 개인화된 추천 시스템을 개발하고, 지속 가능하고 효과적인 프로젝트 수행을 위해 MLOps 시스템 구축이 필요했습니다.

이를 위해

• SageMaker Processing Jobs를 통해 데이터 전처리 과정 자동화

• Training Jobs로 모델 학습 프로세스 최적화

• SageMaker Model Registry를 도입하여 모델 버전 관리와 승인 프로세스 체계화

등을 효율적으로 완료하였고,

MLOps 구축으로

• 모델 개발 및 배포에 소요되는 시간 대폭 감소

• 과학자들의 업무 효율성 크게 개선

• 더 많은 시간을 혁신적인 모델 개발에 투자

• 실시간 모델 성능 모니터링 체계 구축으로 이슈 발견 및 대응 시간이 크게 단축

• SK 브로드밴드의 전반적인 서비스 품질 유지에 큰 기여

등의 효과를 가져올 것으로 기대 하고 있습니다.

MLOps 구현을 위한 인프라 지식과 AWS 서비스에 대한 선수 지식이 많지 않아도 Amazon SageMaker와 Apache Airflow를 활용하여 모델 개발부터 배포 환경 구성, MLOps 시스템 구축까지 효과적으로 수행할 수 있었던 프로젝트였습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/skb-sagemaker-airflow-mlops-platform/