배포 다음날부터 성능은 흐려진다
모델은 배포 순간부터 조금씩 어긋나기 시작합니다. 데이터가 바뀌고, 환경이 바뀌고, 사람의 행동이 바뀝니다. 이 페이지는 배포 이후에 무엇을 관찰하고, 언제 개입하며, 그 판단을 누가 하는지를 정리합니다.
배포 전에 정하는
운영 지표
운영 지표는 배포 전에 정합니다
나중에 정하면 그때 보이는 것만 재게 됩니다. 최소한 세 층을 봅니다. 모델이 낸 예측값의 분포, 입력 데이터의 분포, 그리고 확보 가능하다면 실제 결과와의 차이입니다. 지표마다 확인 주기가 다릅니다. 입력 분포는 매일, 예측 분포는 주 단위, 실제 결과 기반 성능은 결과가 확정되는 주기 — 대개 월 단위나 분기 단위 — 로 봅니다.
현실에서는 결과 확정이 늦기 때문에, 앞의 두 층이 조기 경보 역할을 합니다. 결과가 나오기까지 기다리는 동안 성능 저하를 알아챌 수 있는 유일한 단서가 입력과 예측의 분포이기 때문입니다. 그래서 세 층은 서로를 대체하지 않고, 각자 다른 질문에 답합니다.
- 입력 데이터 분포
- 매일
- 예측값 분포
- 주 단위
- 실제 결과 기반 성능
- 월 · 분기
드리프트는 두 종류로 나눠 봅니다
이 변화는 결과가 나오기 전에도 관측됩니다. 아래 다섯 장면은 운영 담당자가 매주 확인하게 되는 자리들입니다.
성능 저하를 알아차리는 절차
절차가 없으면 알아차리지 못합니다. 기준선을 정하고, 그 아래로 내려가면 알림이 가도록 만듭니다. 알림이 오면 먼저 데이터 파이프라인을 확인합니다 — 모델보다 파이프라인이 먼저 깨지는 경우가 흔하기 때문입니다. 지연 도착, 중복 적재, 스키마 변경 같은 문제는 모델 성능처럼 보이지만 원인은 다릅니다.
파이프라인이 정상이라면 다음은 데이터 분포 확인입니다. 특정 변수 하나가 튀었는지, 여러 변수가 함께 움직였는지에 따라 대응이 갈립니다. 단일 변수 문제는 대개 원인이 외부에 있고, 광범위한 변화는 모델 재학습 신호일 가능성이 큽니다.
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1단계
기준선과 알림선
배포 시점의 분포와 성능을 기준선으로 저장하고, 그 아래로 3주 연속 내려가면 알림이 가도록 설정합니다.
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2단계
파이프라인 점검
지연 도착, 중복 적재, 스키마 변경 여부를 봅니다. 모델보다 앞단이 먼저 깨지는 경우가 더 흔합니다.
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3단계
분포 확인
단일 변수의 이탈인지, 여러 변수가 함께 움직였는지 구분합니다. 대응의 방향이 여기서 갈립니다.
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4단계
원인 분류
단일 변수는 원인이 외부에 있을 가능성이 큽니다. 광범위한 변화는 재학습 신호로 봅니다.
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5단계
조치와 기록
판단한 사람, 적용한 임계값, 사용한 모델 버전을 남깁니다. 재학습과 롤백의 근거가 됩니다.
재학습 주기와 롤백 계획을 함께 정리합니다
재학습 주기는 고정값이 아니라 조건으로 정하는 편이 낫습니다. "분기마다"보다 "성능이 기준 아래로 3주 연속 내려가면"이 운영에 맞습니다. 재학습에도 비용이 듭니다 — 검증, 배포, 롤백 준비가 매번 필요하기 때문입니다.
롤백을 위해서는 모델 파일, 학습에 쓴 데이터 범위, 전처리 코드, 설정값이 함께 남아 있어야 합니다. 이 중 하나라도 빠지면 문제가 생겼을 때 원인을 좁히기 어렵습니다. 전처리 로직과 피처 정의도 같은 버전으로 묶어야 비교가 성립합니다.
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