사용한 만큼 지불 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
기계 학습 워크플로는 복잡할 수 있으며 종속성 관리 및 실험 추적으로 인해 종종 정체될 수 있습니다. 전문 도구는 이 프로세스를 단순화하여 자동화, 효율성 및 재현성을 높입니다. Apache Airflow, Metaflow, Kubeflow 및 MLflow는 각각 ML 수명 주기의 다양한 단계를 다루는 4가지 뛰어난 옵션입니다. 당신이 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
각 도구는 특정 요구 사항을 충족하며 이를 결합하면 훨씬 더 큰 효율성을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 MLflow를 Kubeflow와 페어링하면 원활한 모델 추적 및 조정이 가능합니다. 현재 워크플로에 맞는 도구로 시작한 다음 요구 사항이 증가함에 따라 확장하세요.
기계 학습 워크플로 도구 비교: Apache Airflow, Metaflow, Kubeflow, MLflow
Apache Airflow는 다양한 플랫폼에서 데이터 파이프라인을 조정하기 위한 선택이 되었습니다. Apache Software Foundation 프로젝트로서 2억 5,800만 건 이상의 PyPI 다운로드, 33,100개 이상의 GitHub 스타, 3,000명 이상의 개발자의 기여 등 인상적인 통계를 자랑합니다. Python 기반 프레임워크를 통해 데이터 과학자는 @task 데코레이터와 같은 간단한 도구를 사용하여 기존 기계 학습 스크립트를 조정된 워크플로로 원활하게 전환할 수 있습니다. 이 접근 방식은 광범위한 코드 변경의 필요성을 최소화하는 동시에 자동화 및 재현성을 향상시킵니다.
Airflow의 뛰어난 기능 중 하나는 타사 서비스에 대한 연결을 단순화하는 80개 이상의 모듈 모음인 공급자 패키지입니다. 이러한 패키지에는 사전 구축된 연산자, 후크 및 센서가 포함되어 있어 AWS, GCP, Azure와 같은 주요 플랫폼과 쉽게 통합할 수 있습니다. 기계 학습 워크플로의 경우 Airflow는 MLflow, SageMaker 및 Azure ML과 같은 도구와 연결됩니다. 또한 Weaviate, Pinecone, Qdrant 및 PgVector와 같은 벡터 데이터베이스와의 통합을 통해 LLMOps 및 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 지원합니다. KubernetesPodOperator 및 @task.external_python_operator와 같은 기능을 사용하면 격리된 환경에서 작업을 실행하여 유연성을 높일 수 있습니다.
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"Apache Airflow는 최신 MLOps 스택의 핵심입니다. 도구에 구애받지 않기 때문에 Airflow는 API가 있는 모든 MLOps 도구의 모든 작업을 조율할 수 있습니다." - 천문학자 문서
이 광범위한 통합 프레임워크는 다양한 워크플로에 적응하는 Airflow의 능력을 강조합니다.
Airflow’s modular design ensures it can handle workloads of any size. It uses message queues to manage an unlimited number of workers, making it scalable from a single laptop to large distributed systems. Its pluggable compute feature lets teams offload resource-heavy tasks to external clusters like Kubernetes, Spark, Databricks, or cloud GPU instances. The KubernetesExecutor further enhances scalability by dynamically allocating resources, spinning up compute pods as needed. This ensures organizations only pay for what they use, keeping resource management efficient.
While Airflow’s open-source nature eliminates licensing fees, its reliance on Docker and Kubernetes can lead to higher setup and maintenance costs. Managing dependencies and navigating its steep learning curve are often cited as challenges. Noah Ford, Senior Data Scientist, remarked:
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"공기 흐름이 시작되고 계속 유지되어 시작하려는 의욕을 잃게 만듭니다."
14일 평가판과 20달러의 무료 크레딧을 제공하는 Astronomer와 같은 관리형 서비스는 인프라 부담을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 여러 도구를 단일 오케스트레이션 계층으로 통합하면 별도의 시스템이 필요하지 않아 운영을 간소화하고 전체 비용을 낮출 수 있습니다.
원래 Netflix에서 만들고 2019년에 오픈 소스로 공개된 Metaflow는 데이터 과학자의 삶을 단순화하도록 설계된 프레임워크입니다. 사용자가 랩톱에서 로컬로 워크플로를 구축하고 코드 조정 없이 클라우드로 원활하게 확장할 수 있다는 점이 돋보입니다. 이러한 사용 용이성은 실질적인 결과로 나타났습니다. 예를 들어 CNN의 데이터 과학 팀은 Metaflow를 채택한 후 2021년 1분기에 전년도 전체에 비해 두 배 많은 모델을 테스트할 수 있었습니다[1]. 간소화된 워크플로우 설계로 인해 수요가 많은 환경에서 확장하기 위한 강력한 선택이 됩니다.
복잡한 모델을 처리할 때 Metaflow가 정말 빛을 발합니다. AWS(EKS, Batch), Azure(AKS), Google Cloud(GKE)와 같은 플랫폼 전반에 걸쳐 클라우드 버스팅을 지원하므로 간단한 데코레이터를 통해 각 워크플로 단계에 정확한 리소스 할당이 가능합니다. 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 AWS Trainium 하드웨어에 대한 기본 지원도 제공합니다. @checkpoint 데코레이터는 오랜 작업 중에 진행 상황이 저장되도록 보장하여 실패 후 다시 시작하는 데 따른 좌절감을 방지합니다. 워크플로가 프로덕션 준비가 되면 Metaflow는 수백만 개의 실행을 관리할 수 있는 AWS Step Functions 또는 Kubeflow와 같은 강력한 오케스트레이터로 이를 내보낼 수 있습니다.
Metaflow also excels in its ability to integrate with a wide range of tools and libraries. It’s designed to work seamlessly with any Python-based machine learning library, including PyTorch, HuggingFace, and XGBoost. For data management, it connects natively to AWS S3, Azure Blob Storage, and Google Cloud Storage. It supports both Python and R, catering to a broad range of users. Additionally, the integration with the uv tool ensures quick dependency resolution, whether working locally or in the cloud - an essential feature when scaling across multiple instances. Realtor.com’s engineering team leveraged these capabilities to significantly reduce the time it took to transition models from research to production, cutting months off their timeline [2].
Metaflow는 모든 워크플로, 실험 및 아티팩트의 버전이 자동으로 관리되도록 보장하여 재현성을 기본 제공 기능으로 만듭니다. 또한 기존 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스 프레임워크와 원활하게 통합되어 비밀 관리를 위한 전용 API를 제공합니다. 이는 엔터프라이즈급 요구 사항에 맞춰 기계 학습 워크플로에 대한 완벽한 가시성과 규정 준수를 제공합니다.
오픈 소스 도구인 Metaflow는 라이선스 비용을 없애므로 모든 규모의 팀에게 경제적인 선택이 됩니다. 원클릭 로컬 개발 환경은 인프라 설정에 소요되는 시간을 줄이는 동시에, 클라우드에 배포하기 전에 로컬에서 워크플로를 테스트할 수 있는 기능을 통해 불필요한 비용을 방지하는 데 도움이 됩니다. 세분화된 리소스 할당을 통해 각 단계에 필요한 하드웨어에 대해서만 비용을 지불하므로 과잉 프로비저닝으로 인한 낭비를 방지할 수 있습니다. 또한 브라우저 내 샌드박스 환경을 통해 사용자는 인프라 리소스를 즉시 투입하지 않고도 클라우드 기능을 실험할 수 있습니다. 이러한 비용에 민감한 기능으로 인해 Metaflow는 효율적이고 생산 준비가 된 기계 학습 워크플로를 구축하기 위한 매력적인 옵션입니다.
Kubeflow는 머신러닝(ML) 워크플로를 위해 특별히 구축된 플랫폼으로, Kubernetes와 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 범용 오케스트레이터와 달리 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 제공과 같은 작업에 맞춰진 도구를 제공합니다. Kubernetes 기반은 유연성을 보장하여 Google Cloud, AWS, Azure 또는 온프레미스 설정에서도 실행할 수 있습니다. 이러한 이식성은 다양한 환경에서 작업하는 팀에 이상적입니다. ML 관련 요구 사항에 초점을 맞춘 Kubeflow는 아래에 설명된 대로 복잡한 워크플로에 적합한 확장성과 통합을 제공합니다.
Kubeflow takes advantage of Kubernetes' ability to scale efficiently, making it well-suited for large-scale ML workflows. Each step in a pipeline runs as an independent, containerized task, enabling automatic parallel execution through a directed acyclic graph (DAG). The platform’s Trainer component supports distributed training across frameworks like PyTorch, HuggingFace, DeepSpeed, JAX, and XGBoost. For inference, KServe handles both generative and predictive AI models with scalable performance. Users can specify CPU, GPU, and memory requirements for tasks, while node selectors route intensive training jobs to GPU-equipped nodes and assign lighter tasks to cost-effective CPU-only instances. Additionally, Kubeflow’s caching feature prevents redundant executions when inputs remain unchanged, saving both time and computational resources.
Kubeflow’s modular design integrates tools for every phase of the ML lifecycle. For development, Kubeflow Notebooks offer web-based Jupyter environments running directly in Kubernetes Pods. Katib facilitates AutoML and hyperparameter tuning, using early stopping to halt underperforming trials. Data processing is streamlined with the Kubeflow Spark Operator, which runs Spark applications as native Kubernetes workloads. For notebook users, the Kale tool simplifies converting Jupyter notebooks into Kubeflow Pipelines without requiring manual adjustments. The Model Registry serves as a central repository for managing model versions and metadata, bridging experimentation and deployment. All these components are accessible through the Kubeflow Central Dashboard, which provides a unified interface for managing the ecosystem. With built-in governance tools, Kubeflow ensures clear model tracking and consistent performance across workflows.
Kubeflow는 파이프라인 정의, 실행, 실험, ML 아티팩트에 대한 강력한 추적 및 시각화를 제공하여 원시 데이터에서 배포된 모델까지 명확한 계보를 보장합니다. 모델 레지스트리는 모델 버전과 메타데이터의 중앙 허브 역할을 하여 반복 전반에 걸쳐 일관성을 유지합니다. 워크플로는 플랫폼 중립적인 IR YAML 파일로 컴파일되어 큰 조정 없이도 Kubernetes 환경 간에 원활하게 이동할 수 있습니다. 이러한 일관성은 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경 전반에서 원활한 전환을 지원합니다.
As an open-source platform, Kubeflow eliminates licensing costs, leaving only the expense of the underlying Kubernetes infrastructure. Its caching feature reduces compute costs by avoiding re-execution of data processing or training steps when inputs remain unchanged. Katib’s early stopping capability further saves resources by ending poorly performing hyperparameter tuning trials early. For teams with simpler needs, Kubeflow Pipelines can be installed as a standalone application, reducing the resource load on the cluster. Additionally, Kubeflow’s ability to run multiple workflow components simultaneously ensures optimal resource utilization, minimizing idle time and maximizing efficiency.
MLflow는 실험 추적부터 모델 패키징 및 배포에 이르기까지 모든 것을 다루는 기계 학습(ML) 수명 주기를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 완벽한 GitHub 통합과 PyTorch, OpenAI, HuggingFace, LangChain을 포함한 40개 이상의 프레임워크와의 호환성을 통해 ML 팀이 선호하는 솔루션이 되었습니다. Apache-2.0에 따라 라이선스가 부여된 MLflow는 자체 호스팅 또는 Databricks를 통한 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 아래에서는 앞서 설명한 도구를 보완하는 확장성, 통합 기능, 거버넌스 기능 및 비용 이점을 살펴봅니다.
MLflow의 추적 서버는 분산 실행의 모든 매개변수, 지표 및 아티팩트가 캡처되도록 보장하여 명확한 데이터 계보를 유지합니다. Apache Spark와의 기본 통합 덕분에 이 플랫폼은 대규모 데이터 세트와 분산 교육을 쉽게 처리하므로 중요한 데이터 워크로드를 관리하는 팀에 이상적입니다. 프로덕션의 경우, mosaic AI Model Serving은 모델(예: "챔피언" 대 "챌린저")을 비교하기 위한 제로 다운타임 업데이트 및 트래픽 분할과 같은 기능을 통해 실시간 예측을 지원합니다. 또한 배치 및 스트리밍 추론 파이프라인은 매우 짧은 대기 시간이 필요하지 않은 높은 처리량 시나리오를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. Unity 카탈로그의 모델 별칭을 사용하면 파이프라인이 코드 수정 없이 검증된 최신 모델 버전을 동적으로 로드할 수 있습니다.
MLflow excels in bringing scalability together with extensive integration options. It supports traditional ML, deep learning, and generative AI workflows. The platform is tailored for large language model (LLM) providers such as OpenAI, Anthropic, Gemini, and AWS Bedrock, and integrates with orchestration tools like LangChain, LlamaIndex, DSPy, AutoGen, and CrewAI. On 2025년 11월 4일, MLflow added OpenTelemetry support, enabling seamless integration with enterprise monitoring tools. Its AI Gateway provides a centralized interface for managing interactions across various LLM providers, simplifying operations across cloud platforms. Further enhancing its observability, MLflow introduced support for every TypeScript LLM stack on 2025년 12월 23일, underscoring its alignment with modern AI workflows.
MLflow의 모델 레지스트리는 모델 버전, 계보 및 개발에서 생산으로의 전환을 중앙 집중식으로 추적하는 기능을 제공합니다. 모든 실험에 대해 플랫폼은 코드 버전, 매개변수, 측정항목 및 아티팩트를 기록하여 팀과 환경 전반에 걸쳐 재현성을 보장합니다. 생성적 AI 애플리케이션의 경우 MLflow에는 LLM 워크플로를 추적하고 평가하는 도구가 포함되어 있어 복잡한 시스템에 대한 더 큰 가시성을 제공합니다. 모델은 배포 환경 전체에서 일관된 동작을 보장하는 표준화된 형식으로 패키지되어 있으며, 종속성 그래프는 추론에 필요한 기능을 자동으로 문서화합니다.
MLflow의 오픈 소스 특성은 라이선스 비용을 없애고 인프라를 자체 호스팅 설정의 기본 비용으로 남겨둡니다. 팀은 자체 호스팅을 통해 완전한 제어를 선택하거나 무료 계층도 포함된 관리형 호스팅을 선택하여 운영 요구를 줄일 수 있습니다. 플랫폼의 배치 및 스트리밍 추론 기능은 처리량이 많은 작업을 위한 실시간 서비스에 대한 저렴한 대안을 제공합니다. 실험 추적 및 모델 관리를 중앙 집중화함으로써 MLflow는 중복 작업을 최소화하여 팀이 실험을 반복하거나 모델 버전을 추적하지 못하게 하여 프로세스에서 시간과 계산 리소스를 모두 절약할 수 있도록 돕습니다.
ML 파이프라인 관리를 위한 워크플로 도구의 경우 각 옵션에는 고유한 장점과 장단점이 있습니다. 다음은 몇 가지 인기 있는 도구가 어떻게 구성되어 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
Apache Airflow는 광범위한 연산자 및 후크 라이브러리를 사용하여 광범위한 시스템을 연결하는 기능이 뛰어납니다. 따라서 ML 모델을 지원하는 복잡한 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적합한 선택입니다. 그러나 모델 추적이나 모델 레지스트리와 같은 내장된 ML 관련 기능이 부족하여 단점이 될 수 있습니다. 또한 사용자는 종종 학습 곡선이 가파르다고 생각합니다. 분산 작업자 아키텍처는 뛰어난 확장성을 제공하지만 인프라 관리가 복잡해질 수 있습니다.
Metaflow focuses on simplicity, automatically handling experiment and data versioning, so teams don’t have to worry about infrastructure management. It integrates smoothly with AWS storage and compute services, allowing data scientists to concentrate on Python development. The downside? Its integration capabilities are more limited, primarily catering to Python and R workflows.
Kubeflow는 Kubernetes 기반 설계와 Kubernetes 커뮤니티의 지원을 활용하여 확장성을 고려하여 구축되었습니다. 모델 제공을 위한 KServe, 버전 제어를 위한 모델 레지스트리 등 전체 AI 수명주기를 위한 도구를 제공합니다. 그러나 플랫폼에는 상당한 Kubernetes 전문 지식이 필요하므로 전문 엔지니어링 기술이 없는 팀에게는 어려울 수 있습니다. 또한 인프라 오버헤드가 더 높은 경우가 많습니다.
MLflow excels in managing the ML lifecycle, offering top-tier experiment tracking and compatibility with over 40 frameworks, including PyTorch and TensorFlow. Its Model Registry and packaging standards ensure reproducibility across environments. That said, while it’s fantastic for tracking, MLflow doesn’t focus as much on orchestrating complex pipelines, often requiring pairing with another tool like Airflow or Kubeflow for advanced data movement.
궁극적으로 올바른 도구를 선택하는 것은 특정 ML 파이프라인 요구 사항과 우선 순위에 따라 달라집니다.
가장 적합한 기계 학습 워크플로 도구를 선택하는 것은 주로 팀의 전문 지식과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다. 무거운 엔지니어링 없이 빠른 개발에 중점을 두는 경우 Metaflow는 로컬 실험에서 클라우드 배포로 전환하는 효율적인 방법을 제공합니다. 예산에 민감한 솔루션과 효과적인 실험 추적을 우선시하는 팀에게 MLflow는 안정적인 오픈 소스 옵션으로 돋보입니다. 프레임워크 전반에 걸친 유연성과 강력한 버전 관리 기능 덕분에 모델 관리에 적합한 선택이 됩니다.
이미 Kubernetes를 활용하고 있는 조직의 경우 Kubeflow는 기본 확장성과 이식성을 제공하므로 엔터프라이즈 수준 배포를 위한 강력한 경쟁자가 됩니다. 그러나 복잡성과 가파른 학습 곡선으로 인해 엔지니어링 역량이 제한된 소규모 팀에는 어려움이 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Kubeflow의 생산 준비성은 수많은 대규모 배포를 통해 입증되었습니다.
오케스트레이션 측면에서 Apache Airflow는 다양한 시스템을 통합하기 위한 다재다능하고 성숙한 도구로 남아 있습니다. 복잡성으로 인해 전담 유지 관리가 필요한 경우가 많지만, 많은 생산 팀은 도구 하나만 사용하기보다는 도구를 결합하는 데 가치를 둡니다. 예를 들어, 실험 추적을 위한 MLflow와 조정을 위한 Kubeflow를 결합하는 것은 각 도구의 장점을 활용하는 워크플로를 가능하게 하는 인기 있는 전략입니다. 이러한 다중 도구 접근 방식은 특히 기계 학습 워크플로가 더욱 복잡해짐에 따라 유연성과 효율성을 보장합니다.
기계 학습 시장은 2025년 479억 9천만 달러에서 2032년 3,096억 8천만 달러로 급등할 것으로 예상되므로 잘 통합되고 요구 사항에 맞게 확장할 수 있는 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 리소스가 제한된 팀의 경우 MLflow 또는 Metaflow로 시작하면 추적 및 버전 관리와 같은 필수 기능을 계속 제공하면서 비용을 최소화할 수 있습니다. 요구 사항이 증가함에 따라 기존 설정을 방해하지 않고 고급 오케스트레이션 도구를 추가할 수 있으므로 워크플로가 원활하게 발전할 수 있습니다.
Apache Airflow와 Kubeflow는 특히 워크플로 및 기계 학습 파이프라인 관리와 관련하여 서로 다른 목적을 갖고 서로 다른 요구 사항을 충족합니다.
Apache Airflow는 워크플로 조정, 예약, 모니터링을 위해 설계된 Python 기반 플랫폼입니다. 확장 가능한 아키텍처와 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 데이터 파이프라인을 포함한 광범위한 자동화 작업을 처리하는 데 탁월합니다. Airflow는 머신러닝을 위해 특별히 맞춤화된 것은 아니지만 그 다양성을 통해 기존 인프라에 원활하게 통합하고 다른 자동화 요구 사항과 함께 ML 관련 작업을 지원할 수 있습니다.
반면 Kubeflow는 Kubernetes 환경 내의 기계 학습 워크플로를 위해 특별히 구축되었습니다. 파이프라인 조정부터 모델 교육 및 배포에 이르기까지 전체 AI 수명주기를 지원하도록 설계된 모듈식 생태계를 제공합니다. 이동성, 확장성, 클라우드 기반 기술과의 통합에 중점을 둔 Kubeflow는 컨테이너화된 환경에서 엔드투엔드 ML 파이프라인을 관리하는 데 특히 적합합니다.
본질적으로 Airflow는 광범위한 작업을 처리하는 유연한 조정 도구인 반면, Kubeflow는 기계 학습 워크플로를 위해 특별히 설계되어 Kubernetes 설정 내 ML 수명 주기의 모든 단계에 특화된 도구를 제공합니다.
Metaflow는 일관되고 사용하기 쉬운 프레임워크를 제공하여 개인용 컴퓨터에서 클라우드로 기계 학습 워크플로를 가져오는 과정을 단순화합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 로컬 컴퓨터에서 워크플로를 구축 및 테스트한 다음 코드를 정밀 검사할 필요 없이 클라우드 플랫폼으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용하면 더 큰 데이터 세트를 처리하거나 병렬 처리를 활성화하기 위해 CPU, 메모리, GPU와 같은 리소스를 간단하게 할당할 수 있습니다. AWS, Azure, Google Cloud를 비롯한 주요 클라우드 제공업체와 손쉽게 통합되어 로컬 개발에서 프로덕션 환경으로 원활하게 전환할 수 있습니다. 로컬, 온프레미스 또는 클라우드에서 실행되는 경우 Metaflow는 워크플로의 확장성과 안정성을 모두 보장하여 효율성을 높이는 동시에 복잡성을 줄입니다.
팀에서는 MLflow와 Kubeflow를 결합하여 상호 보완적인 기능을 활용하고 보다 간소화된 기계 학습 워크플로를 만드는 경우가 많습니다. MLflow는 실험 추적, 모델 버전 관리, 배포 단계 감독을 전문으로 하며 모델이 재현 가능하고 잘 문서화되어 있는지 확인합니다. 반면 Kubeflow는 훈련부터 제공, 모니터링까지 모든 것을 다루는 기계 학습 파이프라인을 조정하고 관리하도록 설계된 확장 가능한 Kubernetes 기반 플랫폼을 제공합니다.
Integrating these tools allows teams to simplify the transition from experimentation to production. MLflow’s strengths in tracking and model management align perfectly with Kubeflow’s robust infrastructure, providing enhanced automation, scalability, and operational efficiency. This combination is especially suited for teams seeking a flexible, end-to-end solution for managing the entire machine learning lifecycle.
