Created by AI DevOps가 단순한 자동화를 넘어 AI가 스스로 의사결정하는 수준으로 진화한다면 어떤 변화가 일어날까요? 2026년의 DevOps 혁신은 “파이프라인을 더 빨리 돌리는 방법”을 넘어, 운영 자체를 학습하고 최적화하는 지능형 시스템으로의 전환에서 시작됩니다. 이제 핵심 질문은 얼마나 자동화했는가가 아니라, 얼마나 잘 판단하고 개선하는가입니다. 자동화에서 ‘의사결정’으로: DevOps의 역할 변화 기존 CI/CD 파이프라인은 코드 변경을 빌드·테스트·배포로 연결하는 워크플로 […]
2025년 AI 혁신 이끄는 LLMOps 핵심 기술과 토스 성공 사례 분석
Created by AI 2025년, AI 산업은 대규모 언어 모델의 급성장으로 기존 MLOps를 뛰어넘는 혁신적 운영 프레임워크인 LLMOps가 등장했습니다. 왜 단순한 진화가 아닌, 완전히 다른 접근법이 필요한 걸까요? MLOps에서 LLMOps로의 진화: 단순한 용어 변경이 아닌 패러다임의 전환 기존의 MLOps(Machine Learning Operations)는 기계학습 모델을 효과적으로 개발, 배포, 운영, 유지 보수하는 방법론으로 정의되어 왔습니다. Google을 비롯한 주요 기술 […]
2025년 MLOps 최신 트렌드: ModelOps와 LLMOps가 바꾸는 AI 운영 전략
Created by AI AI 모델 운영이 단순한 배포 단계를 넘어 전 생애주기 관리로 확장되고 있습니다. 그렇다면, ModelOps와 LLMOps라는 신기술은 어떤 혁신을 가져왔을까요? 2025년 현재, 인공지능 기술의 발전과 함께 MLOps(Machine Learning Operations)의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 등장했습니다. ModelOps: AI 모델의 전 생애주기 관리 혁신 ModelOps는 MLOps의 진화된 형태로, AI 모델의 개발부터 폐기까지 전 과정을 체계적으로 […]