MLOps 인프라 비용 절감

AI 학습 및 MLOps 인프라 비용을 평균 37% 절감하고, 모델 학습 시간을 30% 단축하는 최적화 솔루션입니다.

문제 상황

AI/ML 기업에서 MLOps 인프라 운영 시 다음과 같은 문제가 발생합니다:

1. GPU 서버 비용 폭증

• A100/H100 GPU 인스턴스 시간당 수만원 비용
• 24시간 가동 시 월 수천만원 비용 발생
• 실제 GPU 사용률은 40%에 불과

2. 비효율적인 리소스 관리

• 학습 파이프라인 대기 시간 과다
• Idle GPU 방치로 비용 낭비
• 팀별 GPU 할당 비효율

3. 복잡한 MLOps 환경 구축

• Kubernetes, Docker, Airflow 등 복잡한 스택
• DevOps 인력 부족으로 구축 지연
• 인프라 관리에 개발 시간 50% 소모

솔루션 개요

Dongleserver MLOps 솔루션으로 AI 인프라를 자동 최적화하여 비용을 절감합니다.

GPU 사용량 자동 최적화

• 실시간 GPU 사용률 모니터링
• Idle GPU 자동 종료 및 스케일 다운
• Spot Instance 자동 전환으로 비용 80% 절감

AI 워크로드 스케줄링

• 학습 작업 우선순위 기반 자동 스케줄링
• GPU 리소스 풀링 및 동적 할당
• 대기 시간 최소화

핵심 기능

1. GPU 서버 사용량 최적화

• 실시간 모니터링: GPU 사용률, 메모리, 온도 실시간 추적
• 자동 스케일링: 부하에 따라 GPU 인스턴스 자동 증감
• 비용 알람: 예산 초과 시 즉시 알림 및 자동 종료

2. Spot Instance 자동 전환

• On-Demand → Spot Instance 자동 전환으로 비용 80% 절감
• Spot Instance 중단 시 자동 체크포인트 저장 및 재시작
• 중단 없는 학습 파이프라인 보장

3. AI 워크로드 스케줄링

• 학습 작업 큐 관리 및 우선순위 할당
• GPU 리소스 자동 배분 (팀별, 프로젝트별)
• 배치 학습 최적화로 처리량 3배 향상

4. 학습 파이프라인 자동화

• Airflow/Kubeflow 기반 MLOps 파이프라인 자동 구축
• CI/CD 통합으로 모델 배포 자동화
• 실험 추적 및 버전 관리 (MLflow 통합)

기대 효과

비용 절감

• GPU 서버 비용 37% 절감 (Spot Instance + 최적화)
• 월 평균 500만원 비용 절감 (A100 10대 기준)
• 연간 6,000만원 이상 절감

생산성 향상

• 모델 학습 시간 30% 단축 (병렬 학습 최적화)
• 인프라 관리 시간 50% 절감 (자동화)
• 데이터 사이언티스트가 모델 개발에 집중 가능

안정성 보장

• GPU 장애 시 자동 Failover
• 체크포인트 자동 저장으로 학습 중단 복구
• 99.9% 가용성 보장

적용 대상

AI 스타트업

• 초기 인프라 비용 부담 최소화
• 빠른 MVP 구축 및 실험

머신러닝 연구소

• 대규모 학습 실험 병렬 수행
• GPU 리소스 효율적 공유

AI 서비스 운영 기업

• 추론 서버 비용 최적화
• Auto-scaling으로 트래픽 대응

데이터 사이언스 팀

• Jupyter Notebook 환경 GPU 연동
• 팀 협업 및 실험 추적

도입 프로세스

1. 현황 분석 (1주) - 현재 GPU 사용 패턴 및 비용 분석
2. 아키텍처 설계 (1주) - MLOps 파이프라인 설계
3. PoC 구축 (2주) - 일부 워크로드로 테스트
4. 본 구축 (3주) - 전체 MLOps 환경 구축
5. 마이그레이션 (2주) - 기존 학습 파이프라인 이전
6. 최적화 (1개월) - 비용 및 성능 튜닝

총 소요 기간: 3개월

성공 사례

E AI 스타트업 (LLM 파인튜닝)

• 도입 전: A100 GPU 8대 24시간 가동, 월 1,200만원 비용
• 도입 후: Spot Instance + 자동 스케일링, 월 450만원 (63% 절감)
• 효과: 연간 9,000만원 절감, 학습 시간 40% 단축

F 이커머스 기업 (추천 모델)

• 도입 전: 추론 서버 고정 비용 월 500만원
• 도입 후: Auto-scaling + Serverless, 월 180만원 (64% 절감)
• 효과: 트래픽 급증 시에도 안정적 서비스

기술 스택

지원 프레임워크

• 학습: TensorFlow, PyTorch, JAX, MXNet
• 오케스트레이션: Kubernetes, Docker, Airflow, Kubeflow
• 실험 추적: MLflow, Weights & Biases, Neptune.ai
• 모델 서빙: TorchServe, TensorFlow Serving, Triton

클라우드 플랫폼

• AWS (SageMaker, EC2, EKS)
• GCP (Vertex AI, GKE)
• Azure (Azure ML, AKS)
• 온프레미스 GPU 서버

모니터링

• GPU 사용률, 메모리, 온도 실시간 추적
• 비용 대시보드 및 예산 알람
• 학습 진행률 및 성능 메트릭

비용 절감 예시

A100 GPU 10대 기준 (월별 비용)

연간 절감액: 1억 2,000만원

MLOps 아키텍처

[개발자]
   ├─ Jupyter Notebook (GPU 연동)
   ├─ 실험 코드 작성
   └─ Git Push
        ↓
[CI/CD Pipeline]
   ├─ 자동 테스트
   ├─ Docker 이미지 빌드
   └─ Kubernetes 배포
        ↓
[GPU 클러스터]
   ├─ Auto-scaling (부하 기반)
   ├─ Spot Instance 관리
   ├─ 학습 작업 스케줄링
   └─ 체크포인트 자동 저장
        ↓
[모델 레지스트리]
   ├─ 학습 완료 모델 저장
   ├─ 버전 관리 (MLflow)
   └─ 프로덕션 배포
        ↓
[추론 서버]
   ├─ Auto-scaling
   ├─ A/B 테스트
   └─ 모니터링

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• 전화: 02-3775-1124
• 이메일: dongleserver@wisepoint.kr

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