웨이페어의 클라우드 이주와 MLOps 혁신

목차

🌟 웨이페어의 클라우드 이주

1. 웨이페어 클라우드 이주의 개요
   • 클라우드 이주의 의의
   • 웨이페어의 클라우드 이주 과정
   • 클라우드 이주의 장점과 한계
2. 웨이페어의 클라우드 이주 전략
   • 클라우드 네이티브 서비스 활용
   • 오픈 소스 도구의 채택
   • 데브옵스 문화의 구축
3. 웨이페어의 클라우드 이주 경험과 교훈
   • 클라우드 이주 후 효과
   • 미래에 대한 전망과 계획

🚀 버텍스 AI 소개

1. 버텍스 AI란?
   • 클라우드 네이티브 ML 플랫폼 소개
   • 특징 및 장점
2. 버텍스 AI의 주요 서비스
   • 피처 스토어
   • 파이프라인
3. 웨이페어의 버텍스 AI 활용 사례
   • 인프라 통합 방안
   • ML 실무 활용 사례

🛠️ 웨이페어의 MLOps 인프라 구축

1. MLOps 개요
   • MLOps의 의의와 필요성
   • 웨이페어의 MLOps 구축 목표
2. 웨이페어의 MLOps 인프라 구성 요소
   • 공유 라이브러리: WF Vertex
   • 프로젝트 템플릿 구성
   • CI/CD 파이프라인 설정
   • 모델 배포 및 관리
3. 웨이페어의 MLOps 인프라 운영 및 관리
   • 인프라 운영 및 모니터링
   • 미래 전망과 계획

📈 웨이페어의 MLOps 성과와 발전 방향

1. MLOps 성과 분석
   • 프로덕션 환경에서의 활용 사례
   • 내부 도구 개선 및 확장 계획
2. 미래 전망과 발전 방향
   • Airflow 대체 및 버텍스 AI 확대
   • 내부 도구 개선과 커뮤니티 참여 강화

웨이페어의 클라우드 이주

웨이페어는 클라우드 이주를 통해 20년 동안 축적된 데이터와 경험을 기반으로 혁신과 성장을 이어가고 있습니다. 클라우드 이주의 과정과 그에 따른 변화를 살펴보겠습니다.

클라우드 이주의 개요

웨이페어는 전통적으로 온프레미스 환경에서 운영되어 왔습니다. 그러나 2019년 클라우드 이주를 시작하여 모든 인프라를 구글 클라우드로 이전했습니다. 이로써 상점 및 기타 워크플로우 대부분이 클라우드에서 운영되고 있습니다.

웨이페어의 클라우드 이주 전략

웨이페어는 클라우드 이주를 통해 온프레미스에서 클라우드 네이티브 서비스로의 전환을 추구했습니다. 이를 위해 클라우드 네이티브 서비스 활용과 오픈 소스 도구의 적극적인 도입을 통해 기존 인프라를 현대화하고 있습니다.

웨이페어의 클라우드 이주 경험과 교훈

클라우드 이주를 통해 웨이페어는 인프라 운영 및 관리의 탈중앙화와 개발자들의 자율성을 증가시켰습니다. 이를 통해 기존에는 인프라 유지보수에 많은 시간을 투입했던 팀이 혁신과 제품 개발에 집중할 수 있게 되었습니다.

버텍스 AI 소개

버텍스 AI는 구글의 클라우드 네이티브 엔드투엔드 머신러닝 플랫폼으로, 머신러닝 라이프사이클을 지원하는 다양한 서비스를 제공합니다.

버텍스 AI란?

버텍스 AI는 구글의 클라우드 네이티브 엔드투엔드 머신러닝 플랫폼으로, 머신러닝 모델의 학습부터 배포까지 한 곳에서 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다.

버텍스 AI의 주요 서비스

버텍스 AI는 피처 스토어와 파이프라인 등 다양한 서비스를 제공합니다. 이를 통해 머신러닝 모델의 학습과 배포를 손쉽게 관리할 수 있습니다.