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1장. 모니터링 개요

OpenShift Container Platform에는 핵심 플랫폼 구성 요소에 대한 모니터링을 제공하는 사전 사전 설치되어 사전 설치되어 자체 업데이트 모니터링 스택이 포함되어 있습니다. 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링을 활성화할 수도 있습니다.

클러스터 관리자는 지원되는 구성을 사용하여 모니터링 스택을 구성할 수 있습니다. OpenShift Container Platform은 즉시 사용 가능한 모니터링 모범 사례를 제공합니다.

클러스터 관리자에게 클러스터 문제에 대해 즉시 알리는 일련의 경보가 기본적으로 포함되어 있습니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 기본 대시보드에는 클러스터 상태를 빠르게 파악할 수 있도록 클러스터 메트릭에 대한 그래픽 표현이 포함되어 있습니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하면 메트릭 ,경고 및 모니터링 대시보드 를 보고 관리할 수 있습니다.

OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 Observe 섹션에서 메트릭,경고, 모니터링대시보드 및 지표 대상 과 같은 모니터링 기능에 액세스하고 관리할 수 있습니다.

OpenShift Container Platform을 설치한 후 클러스터 관리자는 선택 옵션으로 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링을 활성화할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 클러스터 관리자, 개발자, 기타 사용자가 자신의 프로젝트에서 서비스와 Pod를 모니터링하는 방법을 지정할 수 있습니다. 클러스터 관리자는 모니터링 문제 해결을 통해 사용자 메트릭의 사용 불가능 및 높은 디스크 공간 사용과 같은 일반적인 문제에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.

1.2. 모니터링 스택 이해

OpenShift Container Platform 모니터링 스택은 Prometheus 오픈 소스 프로젝트 및 광범위한 에코시스템을 기반으로 합니다. 모니터링 스택에는 다음이 포함됩니다.

• 기본 플랫폼 모니터링 구성 요소 입니다. OpenShift Container Platform을 설치하는 동안 기본적으로 플랫폼 모니터링 구성 요소가 openshift-monitoring 프로젝트에 설치됩니다. 이를 통해 Kubernetes 서비스를 포함한 주요 OpenShift Container Platform 구성 요소 모니터링이 제공됩니다. 기본 모니터링 스택은 클러스터에 대한 원격 상태 모니터링도 가능합니다. 이러한 구성 요소는 다음 다이어그램의 기본적으로 설치됨 섹션에 설명되어 있습니다.
• 사용자 정의 프로젝트를 모니터링하기 위한 구성 요소 입니다. 선택적으로 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링을 활성화하면 openshift-user-workload-monitoring 프로젝트에 추가 모니터링 구성 요소가 설치됩니다. 이는 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링을 제공합니다. 이러한 구성 요소는 다음 다이어그램의 사용자 섹션에 설명되어 있습니다.

1.2.1. 기본 모니터링 구성 요소

기본적으로 OpenShift Container Platform 4.10 모니터링 스택에는 다음 구성 요소가 포함됩니다.

표 1.1. 기본 모니터링 스택 구성 요소

Cluster Monitoring Operator

CMO(Cluster Monitoring Operator)는 모니터링 스택의 핵심 구성 요소입니다. Prometheus 인스턴스, Thanos Querier, Telemeter Client 및 메트릭 대상을 배포 및 관리하고 이를 최신 상태로 유지합니다. CMO는 CVO(Cluster Version Operator)에 의해 배포됩니다.

openshift-monitoring 프로젝트의 PO(Prometheus Operator)는 플랫폼 Prometheus 인스턴스 및 Alertmanager 인스턴스를 생성, 구성 및 관리합니다. 또한 Kubernetes 라벨 쿼리를 기반으로 모니터링 대상 구성을 자동으로 생성합니다.

Prometheus는 OpenShift Container Platform 모니터링 스택을 기반으로 하는 모니터링 시스템입니다. Prometheus는 시계열 데이터베이스이며 메트릭에 대한 규칙 평가 엔진입니다. Prometheus는 처리를 위해 Alertmanager에 경고를 보냅니다.

Prometheus Adapter(이전 다이어그램의PA)는 Kubernetes 및 Pod 쿼리를 Prometheus에서 사용합니다. 변환된 리소스 메트릭에는 CPU 및 메모리 사용량 메트릭이 포함됩니다. Prometheus Adapter는 수평 Pod 자동 스케일링을 위해 클러스터 리소스 메트릭 API를 노출합니다. Prometheus Adapter는 oc adm top node 및 oc adm top pods 명령에서도 사용합니다.

Alertmanager 서비스는 Prometheus에서 수신한 경고를 처리합니다. 또한 Alertmanager는 경고를 외부 알림 시스템으로 전송해야 합니다.

이전 다이어그램의 kube-state-metrics 내보내기 에이전트(이전 다이어그램의 KSM)는 Kubernetes 오브젝트를 Prometheus가 사용할 수 있는 메트릭으로 변환합니다.

openshift-state-metrics 내보내기(이전 다이어그램의 OSM)는 OpenShift Container Platform 특정 리소스에 대한 메트릭을 추가하여 kube-state-metrics 에 기반하여 확장됩니다.

node-exporter 에이전트(이전 다이어그램의 NE)는 클러스터의 모든 노드에 대한 메트릭을 수집합니다. node-exporter 에이전트는 모든 노드에 배포됩니다.

Thanos Querier는 하나의 다중 테넌트 인터페이스에서 핵심 OpenShift Container Platform 메트릭과 사용자 정의 프로젝트에 대한 메트릭을 집계하고 선택적으로 중복을 제거합니다.

Grafana 분석 플랫폼은 메트릭을 분석하고 시각화하기 위한 대시보드를 제공합니다. 대시보드와 함께 모니터링 스택을 통해 제공되는 Grafana 인스턴스는 읽기 전용입니다.

Telemeter Client는 플랫폼 Prometheus 인스턴스에서 Red Hat으로 데이터의 하위 섹션을 보내 클러스터의 원격 상태 모니터링이 용이해집니다.

모니터링 스택의 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 모든 구성 요소는 스택에서 모니터링되며 OpenShift Container Platform 업데이트 시 자동으로 업데이트됩니다.

모니터링 스택의 모든 구성 요소는 클러스터 관리자가 중앙에서 구성하는 TLS 보안 프로필 설정을 사용합니다. TLS 보안 설정을 사용하는 모니터링 스택 구성 요소를 구성하는 경우 구성 요소는 글로벌 OpenShift Container Platform apiservers.config.openshift.io/cluster 리소스의 tlsSecurityProfile 필드에 이미 존재하는 TLS 보안 프로필 설정을 사용합니다.

1.2.2. 기본 모니터링 대상

스택 자체의 구성 요소 외에도 기본 모니터링 스택은 다음을 모니터링합니다.

• CoreDNS
• Elasticsearch(로깅이 설치된 경우)
• etcd
• Fluentd(로깅이 설치된 경우)
• HAProxy
• 이미지 레지스트리
• Kubelets
• Kubernetes API 서버
• Kubernetes 컨트롤러 관리자
• Kubernetes 스케줄러
• 미터링(미터링이 설치된 경우)
• OpenShift API 서버
• OpenShift Controller Manager
• OLM(Operator Lifecycle Manager)

각 OpenShift Container Platform 구성 요소는 모니터링 구성을 담당합니다. OpenShift Container Platform 구성 요소 모니터링에 문제 발생 시 일반적인 모니터링 구성 요소에 대한 버그가 아닌 해당 구성 요소에 대한 버그를 엽니다.

다른 OpenShift Container Platform 프레임워크 구성 요소도 메트릭을 노출할 수 있습니다. 자세한 내용은 해당 문서를 참조하십시오.

1.2.3. 사용자 정의 프로젝트를 모니터링하기 위한 구성 요소

OpenShift Container Platform 4.10에는 사용자 정의 프로젝트의 서비스 및 Pod를 모니터링할 수 있는 모니터링 스택에 선택적 개선 사항이 포함되어 있습니다. 이 기능에는 다음과 같은 구성 요소가 포함됩니다.

표 1.2. 사용자 정의 프로젝트를 모니터링하기 위한 구성 요소

openshift-user-workload-monitoring 프로젝트의 PO(Prometheus Operator)는 동일한 프로젝트에서 Prometheus 및 Thanos Ruler 인스턴스를 생성, 구성 및 관리합니다.

Prometheus는 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링이 제공되는 모니터링 시스템입니다. Prometheus는 처리를 위해 Alertmanager에 경고를 보냅니다.

Thanos Ruler는 별도의 프로세스로 배포되는 Prometheus의 규칙 평가 엔진입니다. OpenShift Container Platform 4.10에서 Thanos Ruler는 사용자 정의 프로젝트의 모니터링에 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 대한 규칙 및 경고 평가를 제공합니다.

이전 표의 구성 요소는 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링이 활성화된 후 배포됩니다.

모니터링 스택의 모든 구성 요소는 스택에서 모니터링되며 OpenShift Container Platform 업데이트 시 자동으로 업데이트됩니다.

고품질 ML 솔루션 개발 가이드라인

이 문서에는 머신러닝(ML) 솔루션의 품질을 평가, 보장, 제어하는 데 도움이 되는 몇 가지 가이드라인이 나와 있습니다. ML 모델 개발부터 학습 시스템 배포 및 시스템 제공에 이르기까지 프로세스의 모든 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 단계에 대한 제안을 제공합니다. 이 문서는 MLOps 실무자 가이드에서 설명한 정보를 확장하여 MLOps 수명 주기의 각 프로세스에서 품질 측면을 강조표시하고 추출합니다.

이 문서는 ML 솔루션 빌드, 배포, 운영에 관여하는 모든 사용자를 대상으로 합니다. 이 문서에서는 사용자가 일반적으로 MLOps에 익숙하다고 가정합니다. 여기에서는 사용자가 특정 ML 플랫폼에 대한 지식이 있다고 가정하지 않습니다.

머신러닝 솔루션 품질 개요

소프트웨어 엔지니어링에서는 소프트웨어 품질을 보장하기 위해 많은 표준, 프로세스, 도구, 관행이 개발되었습니다. 목표는 소프트웨어가 프로덕션 단계에서 의도한 대로 작동하고 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항 모두를 충족하는지 확인하는 것입니다. 이 권장사항은 소프트웨어 테스트, 소프트웨어 확인 및 검증, 소프트웨어 로깅 및 모니터링과 같은 주제를 다룹니다. DevOps에서는 일반적으로 이러한 방식이 CI/CD 프로세스에 통합되고 자동화됩니다.

MLOps는 ML 시스템을 빠르고 안정적으로 구축, 배포, 운영하기 위한 표준화된 프로세스와 기능입니다. 다른 소프트웨어 솔루션과 마찬가지로 ML 소프트웨어 솔루션에서는 이러한 소프트웨어 품질 관행을 통합하고 MLOps 수명 주기 전반에 적용해야 합니다. 이러한 권장사항을 따르면 모델의 신뢰성과 예측 가능성을 확인하고 모델이 요구사항을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

그러나 ML 시스템을 빌드, 배포, 운영하는 작업에는 다른 소프트웨어 시스템과는 관련이 없는 특정 품질 관행이 필요한 추가 도전과제가 있습니다. ML 시스템은 다른 대부분의 소프트웨어 시스템의 특성 외에도 다음과 같은 특성을 갖습니다.

데이터 종속 시스템. 학습된 모델과 예측의 품질은 학습에 사용되는 데이터와 예측 요청에 제출된 데이터의 유효성에 따라 달라집니다. 모든 소프트웨어 시스템은 유효한 데이터에 의존하지만 ML 시스템은 데이터에서 의사 결정을 위한 논리를 자동으로 추론하므로 데이터 품질에 특히 의존합니다.

이중 학습 제공 시스템. ML 워크로드는 일반적으로 학습 시스템과 제공 시스템이라는 두 가지 별개의 관련 프로덕션 시스템으로 구성됩니다. 지속적 학습 파이프라인은 새로 학습된 모델을 생성한 후 예측 제공을 위해 배포합니다. 프로덕션에서 고성능 모델을 생성하고 유지하기 위해서는 효과와 효율성 간의 균형을 맞추는 다양한 품질 관행이 필요합니다. 또한 두 시스템 간의 불일치로 인해 오류가 발생하고 예측 성능이 저하됩니다.

오래될 수 있습니다. 모델은 프로덕션 환경의 배포 후에 성능이 저하되는 경우가 많기 때문입니다. 모델은 구매 행동의 계절별 변화와 같이 모델이 나타내는 환경의 변화에 맞게 조정되지 않기 때문입니다. 또한 새 제품 및 위치와 같은 데이터 변화에 적응하지 못할 수도 있습니다. 따라서 프로덕션에서 모델의 효과를 추적하는 것은 ML 시스템에 대한 추가 과제입니다.

자동화된 의사 결정 시스템. 일련의 요구사항과 비즈니스 규칙에 따라 작업을 신중하게 직접 코딩하는 다른 소프트웨어 시스템과 달리 ML 모델은 데이터에서 규칙을 얻어 결정을 내립니다. 데이터의 내재적 편향은 모델을 불공정하게 만들 수 있습니다.

배포된 ML 모델이 잘못된 예측을 생성할 경우 불량한 ML 품질은 다양한 문제로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 문제 중 일부는 프로그램에 있는 일반적인 버그로 인해 발생할 수 있습니다. 그러나 ML 관련 문제에는 학습 프로세스의 일환으로 적절한 모델 평가 및 검증 절차가 없는 경우와 함께 데이터 편향 및 이상이 있을 수 있습니다. 또 다른 잠재적 문제는 모델의 기본 제공 인터페이스와 제공 API 간의 데이터 형식이 일치하지 않는 것입니다. 또한 시간이 지나도 이러한 문제가 없어도 모델 성능이 저하되며, 제대로 모니터링되지 않으면 자동으로 실패할 수 있습니다. 따라서 개발 중, 배포 중, 프로덕션 중에 ML 모델 및 시스템에 대한 다양한 종류의 테스트 및 모니터링을 포함해야 합니다.

모델 개발 품질 가이드라인

실험 단계에서 ML 모델을 개발할 때 다음과 같은 두 가지 대상 측정항목 집합을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

• 모델의 최적화 측정항목. 이 측정항목은 모델의 예측 효과를 반영합니다. 측정항목에는 분류 작업의 정확성 및f-척도, 회귀 및 예측 작업의 평균 절대 백분율 오류, 랭킹 작업의 할인된 누적 이득, 언어 모델의 퍼플렉시스 및 BLEU 점수가 포함됩니다. 이 측정항목의 값이 클수록 지정된 태스크에 대한 모델의 성능이 향상됩니다. 일부 사용 사례에서는 공정성을 보장하기 위해 다양한 데이터 슬라이스(예: 다양한 고객의 인구통계)에서 유사한 예측 효과를 달성하는 것이 중요합니다.
• 모델의 충족 측정항목. 이 측정항목은 예측 지연 시간과 같이 모델이 충족해야 하는 운영 제약사항을 나타냅니다. 지연 시간 임 threshold값을 특정한 값(예: 200밀리초)으로 설정합니다. 임곗값을 충족하지 않는 모델은 허용되지 않습니다. 충족 측정항목의 또 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 다른 예는 모델의 크기이며, 이는 모바일 및 내장형 기기와 같은 저전력 하드웨어에 모델을 배포하려는 경우에 중요합니다.

실험 중에 측정항목 임곗값을 위반하지 않고 측정항목 최적화와 관련하여 모델을 향상시키기 위해 모델을 개발, 학습, 평가, 디버깅합니다.

실험 가이드라인

• 측정항목을 최적화하고 측정항목을 충족하기 위한 사전 정의된 고정 기준이 있습니다.
• 모델 및 데이터를 사용하고 일련의 평가 측정항목을 생성하는 간소화된 평가 루틴을 구현합니다. 모델 유형(예: 결정 트리 또는 신경망) 또는 모델 프레임워크(예: TensorFlow 또는 Scikit-learn)에 관계없이 작동하도록 루틴을 구현합니다.
• 비교할 기준 모델이 있는지 확인합니다. 이 기준은 하드코딩된 휴리스틱으로 구성될 수도 있고, 평균 또는 모드 목표 값을 예측하는 간단한 모델일 수도 있습니다. 기준 모델을 사용하여 ML 모델의 성능을 확인합니다. ML 모델이 기준 모델보다 If지 않으면 ML 모델에 근본적인 문제가 있는 것입니다.
• 재현성을 높이고 증분 향상을 위해 수행된 모든 실험을 추적합니다. 각 실험에서 초매개변수 값, 특성 선택, 무작위 시드를 저장합니다.

데이터 품질 가이드라인

• 적절한 평가 측정항목을 선택하여 실험 초기에 불균형 클래스를 해결합니다. 또한 소수 클래스 인스턴스 또는 대다수 클래스 인스턴스의 다운샘플링과 같은 기법을 적용하세요.
• 데이터 소스를 이해하고 관련 데이터 사전 처리 및 특성 추출을 수행하여 학습 데이터 세트를 준비합니다. 이 유형의 프로세스는 반복 가능하고 자동화되어야 합니다.
• 모델의 최종 평가를 위한 별도의 테스트 데이터 분할(홀드아웃)이 있는지 확인합니다. 테스트 분할은 학습 중에 표시되면 안 되며 초매개변수 조정에 사용하지 마세요.
• 학습, 검증, 테스트 분할이 입력 데이터를 동일하게 나타내는지 확인합니다. 이러한 테스트 분할을 샘플링하는 것은 데이터의 특성과 사용 중인 ML 작업의 특성에 따라 달라집니다. 예를 들어 계층화된 분할은 분류 작업과 관련이 있고 시간순 분할은 시계열 작업과 관련이 있습니다.
• 검증 및 테스트 분할이 학습 데이터 분할과 별도로 사전 처리되었는지 확인합니다. 분할이 혼합으로 사전 처리되면 데이터 유출이 발생합니다. 예를 들어 정규화를 위해 또는 숫자 특성을 버킷화하기 위해 통계를 사용하는 경우, 학습 데이터에서 통계를 계산하고 이를 적용하여 검증 및 테스트 분할을 정규화합니다.
• 데이터 유형과 특성의 일부 통계 속성이 포함된 데이터 세트 스키마를 생성합니다. 실험 및 학습 중에 이 스키마를 사용하여 이상적이거나 잘못된 데이터를 찾을 수 있습니다.
• 학습 데이터는 일괄 셔플되지만 모델 학습 요구사항도 충족해야 합니다. 예를 들어 이 태스크는 양성 및 음성 인스턴스 분산에 적용될 수 있습니다.
• 초매개변수 조정과 모델 선택을 위한 별도의 검증 데이터 세트를 준비합니다. 검증 데이터 세트를 사용하여 조기 중단을 수행할 수도 있습니다. 그렇지 않은 경우 모델이 지정된 최대 반복 전체를 학습하도록 할 수 있습니다. 그러나 검증 데이터 세트의 성능이 이전 스냅샷에 비해 개선된 경우에만 모델의 새 스냅샷을 저장합니다.

모델 품질 가이드라인

• 모델에 입력과 출력 간의 관계를 학습시키지 못하도록 하는 근본적인 문제가 없는지 확인하세요. 이를 위해서는 모델을 몇 가지 예만 있으면 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 예시에서 모델이 높은 정확성을 얻지 못하면 모델 구현 또는 학습 루틴에 버그가 있을 수 있습니다.
• 신경망을 학습시킬 때 손실이 있는 NaN 값과 모델 학습 전체에서 값이 0인 가중치 비율을 모니터링합니다. 이러한 NaN 또는 0 값은 잘못된 산술 계산, 경사 또는 과도 경사를 나타낼 수 있습니다. 시간 경과에 따른 가중치 값 분포의 변경사항을 시각화하면 학습 속도를 늦추는 내부 변수 변동을 감지할 수 있습니다. 배치 정규화를 적용하여 속도 저하를 완화할 수 있습니다.
• 학습 데이터와 테스트 데이터의 모델 성능을 비교하여 모델이 과적합인지 과소적합인지 확인합니다. 이러한 문제 중 하나가 표시되면 관련 개선사항을 수행하세요. 예를 들어 과적합이 발생한 경우 모델의 학습 용량을 늘릴 수 있습니다. 과적합이 발생한 경우 정규화를 적용할 수 있습니다.
• 잘못 분류된 인스턴스, 특히 다중 클래스 혼동 행렬에서 예측 신뢰도가 가장 높고 혼동이 발생한 인스턴스를 분석합니다. 이러한 오류는 라벨이 잘못 지정된 학습 예시를 나타낼 수 있습니다. 이 오류는 또한 이상점 제거와 같은 데이터 사전 처리 또는 이러한 클래스를 구분하는 데 도움이 되는 새로운 특성을 생성할 기회를 포착할 수 있습니다.
• 특성 중요도 점수를 분석하고 모델의 품질을 개선하지 못하는 특성을 삭제합니다. 복잡한 모델보다 유사한 모델이 권장됩니다.

학습 파이프라인 배포 품질 가이드라인

모델 및 모델 학습 파이프라인을 구현할 때 CI/CD 루틴에서 테스트 집합을 만들어야 합니다. 이러한 테스트는 새 코드 변경사항을 푸시할 때 자동으로 실행되거나 학습 파이프라인을 대상 환경에 배포하기 전에 실행됩니다.

가이드라인

• 특성 추출 기능을 단위 테스트합니다.
• 모델에 대한 입력 인코딩을 단위 테스트합니다.
• 모델의 사용자 구현(커스텀) 모듈은 독립적으로 테스트합니다(예: 단위 테스트 커스텀 그래프 컨볼루션 및 풀링 레이어 또는 커스텀 주의 레이어).
• 커스텀 손실 또는 평가 함수를 단위 테스트합니다.
• 예상 입력과 비교하여 모델의 출력 유형과 형태를 단위 테스트합니다.
• 모델의 fit 함수가 두 개의 작은 데이터 배치에서 오류 없이 작동하는지 테스트합니다. 테스트를 통해 손실이 줄어들고 학습 단계의 실행 시간이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다. 모델 코드를 변경하면 학습 프로세스가 느려질 수 있는 버그가 발생할 수 있으므로 이러한 검사를 수행해야 합니다.
• 모델의 저장 및 로드 기능을 단위 테스트합니다.
• 내보낸 모델 제공 인터페이스를 원시 입력 및 예상 출력에 대해 단위 테스트합니다.
• 모의 입력 및 출력 아티팩트로 파이프라인 단계의 구성요소를 테스트합니다.
• 파이프라인을 테스트 환경에 배포하고 엔드 투 엔드 파이프라인의 통합 테스트를 수행합니다. 이 프로세스에서는 몇 가지 테스트 데이터를 사용하여 워크플로가 전체적으로 실행되고 예상 아티팩트를 생성하는지 확인합니다.
• 프로덕션 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 환경에 새 버전의 학습 파이프라인을 배포할 때는 shadow도 배포를 사용합니다. 섀도 배포는 새로 배포된 파이프라인 버전이 이전 파이프라인 버전과 동시에 실시간 데이터에 실행되도록 하는 데 도움이 됩니다.

지속적 학습을 위한 품질 가이드라인

지속적 학습 프로세스는 학습 파이프라인 실행을 조정하고 자동화하는 것입니다. 일반적인 학습 워크플로에는 데이터 수집 및 분할, 데이터 변환, 모델 학습, 모델 평가, 모델 등록과 같은 단계가 포함됩니다. 일부 학습 파이프라인은 더 복잡한 워크플로로 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 구성됩니다. 추가 작업에는 라벨이 지정되지 않은 데이터를 사용하는 자가 학습 모델 학습 또는 임베딩을 위한 근사 최근접 이웃 색인을 만드는 작업이 포함됩니다. 모든 학습 파이프라인의 주 입력은 새 학습 데이터이고, 주 출력은 프로덕션에 배포할 새 후보 모델입니다.

학습 파이프라인은 일정(예: 일별 또는 주별) 또는 트리거(예: 라벨이 지정된 새 데이터를 사용할 수 있는 경우)에 따라 자동으로 프로덕션에서 실행됩니다. 따라서 학습 워크플로, 특히 데이터 검증 단계와 모델 검증 단계에 품질 관리 단계를 추가해야 합니다. 이 단계는 파이프라인의 입력과 출력을 검증합니다.

학습 워크플로의 데이터 수집 단계 후에 데이터 유효성 검사 단계를 추가합니다. 데이터 유효성 검사 단계에서는 파이프라인으로 수집되는 새 입력 학습 데이터를 프로파일링합니다. 프로파일링 중에 파이프라인은 이상치를 감지하기 위해 ML 개발 프로세스 중에 생성된 사전 정의된 데이터 스키마를 사용합니다. 사용 사례에 따라 데이터 세트에서 잘못된 레코드를 무시하거나 삭제할 수 있습니다. 하지만 새로 수집된 데이터의 다른 문제로 인해 학습 파이프라인 실행이 중단될 수 있으므로 이러한 문제를 식별하고 해결해야 합니다.

데이터 유효성 검사 가이드라인

• 추출된 학습 데이터의 특성이 예상한 스키마와 일치하는지, 즉 누락된 특성이 없고 추가된 특성이 없는지 확인합니다. 또한 특성이 예상 볼륨과 일치하는지 확인합니다.
• 학습 파이프라인에 수집되는 데이터 세트에서 특성 유형과 형태 유형을 검사합니다.
• 특정 특성의 형식(예: 날짜, 시간, URL, 우편번호, IP 주소)이 예상 정규 표현식과 일치하는지 확인합니다. 또한 특성이 유효한 범위 내에 있는지 확인합니다.
• 각 특성에 누락된 값의 최대 비율을 확인합니다. 특정 특성에서 누락된 값의 상당 부분이 모델 학습에 영향을 줄 수 있습니다. 누락된 값은 일반적으로 신뢰할 수 없는 특성 소스를 나타냅니다.
• 입력 특성의 도메인 유효성을 검사합니다. 예를 들어 범주형 특성의 어휘가 변경되었는지 또는 숫자 특성의 범위가 변경되었는지 확인하고 그에 따라 데이터 사전 처리를 조정합니다. 또 다른 예로, 특성을 채우는 업스트림 시스템의 업데이트가 다른 측정 단위를 사용하는 경우 숫자 특성의 범위가 변경될 수 있습니다. 예를 들어 업스트림 시스템은 통화를 달러에서 엔으로 변경하거나 거리를 미터에서 미터로 변경할 수 있습니다.
• 각 특성의 분포가 예상과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어 지급 유형 기능의 가장 일반적인 값이 cash 이고 이 결제 유형이 모든 값의 50% 를 차지하는지 테스트할 수 있습니다. 하지만 가장 일반적인 결제 유형이 credit_card 으로 변경되면 이 테스트가 실패할 수 있습니다. 이와 같은 외부 변경은 모델에 변경이 필요할 수 있습니다.

검증 기준을 통과한 모델만 프로덕션 배포에 등록되도록 하려면 모델 등록 단계 전에 모델 검증 단계를 추가합니다.

모델 검증 가이드라인

• 최종 모델 평가의 경우 모델 학습 또는 초매개변수 조정에 사용되지 않은 별도의 테스트 분할을 사용합니다.
• 테스트 데이터 분할을 기준으로 후보 모델의 점수를 매기고, 관련 평가 측정항목을 계산하고, 후보 모델이 사전 정의된 품질 기준을 초과하는지 확인합니다.
• 테스트 데이터 분할이 다양한 데이터 패턴을 고려하여 전체 데이터를 나타내는지 확인합니다. 시계열 데이터의 경우 테스트 분할에 학습 분할보다 최신 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다.
• 국가별 사용자 또는 장르별 영화와 같은 중요한 데이터 슬라이스에서 모델 품질을 테스트합니다. 슬라이스 데이터를 테스트하면 세분화된 성능 문제가 전역 요약 측정항목으로 마스킹되는 문제를 방지할 수 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 있습니다.
• 테스트 데이터 분할을 기준으로 현재(챔피언) 모델을 평가하고 학습 파이프라인이 생성하는 후보(챌린저) 모델과 비교합니다.
• 내재적 편향을 감지하려면 모델의 공정성 지표를 검증합니다. 예를 들어 학습 데이터의 다양성이 부족하면 내재적 편향이 발생할 수 있습니다. 공정성 지표는 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 해결해야 하는 근본 원인 문제를 보여줍니다.

지속적 학습 중에 측정항목 최적화와 측정항목 충족 모두에 대해 모델을 검증할 수 있습니다. 또는 모델 최적화 단계까지만 모델 유효성을 검사하고 모델 배포 단계가 될 때까지 충족 측정항목 검증을 연기할 수 있습니다. 동일한 모델의 변형을 서로 다른 제공 환경이나 워크로드에 배포하려는 경우 충족 측정항목에 대한 검증을 연기하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 서로 다른 제공 환경 또는 워크로드(예: 클라우드 환경과 기기 환경 또는 실시간 환경과 일괄 제공 환경 비교)에는 서로 다른 만족스러운 측정항목이 필요할 수 있습니다. 여러 환경에 배포하는 경우 지속적 학습 파이프라인이 모델을 두 개 이상 학습시킬 수 있으며, 각 모델은 대상 배포 환경에 최적화됩니다. 자세한 내용과 예시는 Vertex AI의 듀얼 배포를 참조하세요.

복잡한 워크플로가 포함된 지속적 학습 파이프라인을 프로덕션 단계에 배치할 때 파이프라인이 실행하는 메타데이터와 아티팩트를 추적해야 합니다. 이 정보를 추적하면 프로덕션에서 발생할 수 있는 문제를 추적하고 디버깅할 수 있습니다. 이 정보를 추적하면 파이프라인의 출력을 재현할 수 있으므로 후속 ML 개발 반복에서 구현을 개선할 수 있습니다.

ML 메타데이터 및 아티팩트 추적 가이드라인

• 소스 코드, 배포된 파이프라인, 파이프라인의 구성요소, 파이프라인 실행, 사용 중인 데이터 세트, 생성된 아티팩트의 계보를 추적합니다.
• 초매개변수 및 파이프라인 실행 구성을 추적합니다.
• 데이터 세트 통계, 데이터세트 이상(있는 경우), 변환된 데이터 및 스키마, 모델 체크포인트, 모델 평가 결과 등 파이프라인 단계의 주요 입력 및 출력 아티팩트를 추적할 수 있습니다.
• 조건에 따라 실행되는 조건부 파이프라인 단계를 추적하고 주요 단계가 실행되지 않거나 실패할 경우 변경 메커니즘을 추가하여 관측 가능성을 보장합니다.

모델 배포 품질 가이드라인

최적화 모델 관점에서 검증된 학습된 모델이 있고 모델 거버넌스 관점에서 모델 승인을 받았다고 가정합니다(모델 거버넌스 섹션 후반에 설명 있음). 모델이 모델 레지스트리에 저장되고 프로덕션에 배포될 수 있습니다. 이 시점에서 모델이 대상 환경에 적합한지 확인하려면 일련의 테스트를 구현해야 합니다. 또한 모델 CI/CD 루틴에서 이러한 테스트를 자동화해야 합니다.

가이드라인

• 모델 아티팩트를 로드하고 런타임 종속 항목을 사용하여 호출할 수 있는지 확인합니다. 이 확인은 제공 환경의 샌드박스 버전에서 모델을 스테이징하여 수행할 수 있습니다. 이러한 확인을 통해 모델에서 사용하는 작업과 바이너리가 환경에 있는지 확인할 수 있습니다.
• 모델 크기 및 지연 시간과 같은 스테이징 환경에서 모델의 측정항목(있는 경우) 측정항목 유효성을 검사합니다.
• 스테이징 환경에서 원시 입력과 예상 출력을 기준으로 모델 아티팩트 바이너리 옵션에 대한 가장 정확한 지표 선택 제공 인터페이스를 단위 테스트합니다.
• 예측 환경에서 일반적이고 특이한 사례 모음에서 스테이징 환경의 모델 아티팩트를 단위 테스트합니다. 예를 들어 모든 기능이 None 로 설정된 요청 인스턴스의 단위 테스트입니다.
• 모델 서비스 API가 대상 환경에 배포된 후 스모크 테스트를 수행합니다. 이 테스트를 수행하려면 단일 인스턴스 또는 인스턴스 배치를 모델 서비스로 전송하고 서비스 응답을 검증합니다.
• 실시간 제공 데이터의 작은 스트림에서 새로 배포된 모델 버전을 카나리아 테스트합니다. 이 테스트는 모델이 많은 수의 사용자에게 노출되기 전에 새 모델 서비스가 오류를 생성하지 않도록 합니다.
• 이전 제공 모델 버전으로 빠르고 안전하게 롤백할 수 있는 스테이징 환경에서 테스트합니다.
• 서빙 모집단의 작은 하위 집합을 사용하여 새로 학습된 모델을 테스트하는 온라인 실험을 수행합니다. 이 테스트는 새 모델과 현재 모델의 성능을 측정합니다. 새 모델의 성능을 현재 모델의 성능과 비교한 후에는 모든 라이브 예측 요청을 처리할 수 있도록 새 모델을 완전히 릴리스해야 할 수도 있습니다. 온라인 실험 기법에는 A/B 테스트 및 멀티암드 밴딧(MAB)이 포함됩니다.

모델 제공 품질 가이드라인

프로덕션 단계에서 배포되고 제공되는 ML 모델의 예측 성능은 일반적으로 시간이 지남에 따라 저하됩니다. 이 저하는 제공 특성과 모델에서 예상하는 기능 간에 발생하는 불일치로 인해 발생할 수 있습니다. 이러한 불일치를 학습-제공 편향이라고 합니다. 예를 들어 추천 모델은 가장 최근에 본 제품 코드와 같은 특성의 영숫자 입력 값을 예상할 수 있습니다. 대신 모델 서비스를 사용하는 애플리케이션을 업데이트하여 제품 코드 대신 제품 이름을 전달합니다.

또한 시간이 지남에 따라 제공 데이터의 통계 속성이 드리프트하고 현재 배포된 모델에서 학습한 패턴이 더 이상 정확하지 않으므로 모델이 비활성 상태가 될 수 있습니다. 두 경우 모두 모델에서 더 이상 정확한 예측을 제공하지 못합니다.

모델의 예측 성능 저하를 방지하려면 모델의 효과를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 모니터링을 사용하면 모델의 성능이 저하되지 않는지 정기적으로 사전에 확인할 수 있습니다.

가이드라인

• 정기적인 분석을 위해 데이터 저장소에 제공 요청-응답 페이로드의 샘플을 로깅합니다. 요청은 입력 인스턴스이고, 응답은 해당 데이터 인스턴스의 모델에 의해 생성된 예측입니다.
• 설명 통계를 계산하여 저장된 요청-응답 데이터를 프로파일링하는 자동화된 프로세스를 구현합니다. 이러한 제공 통계를 일정한 간격으로 계산하고 저장합니다.
• 제공 데이터 통계를 학습 데이터의 기준 통계와 비교하여 데이터 이동 및 드리프트로 인한 학습-제공 편향을 식별합니다. 또한 제공 데이터 통계가 시간 경과에 따라 어떻게 변하는지 분석합니다.
• 예측의 특성 기여 분석이 시간 경과에 따라 어떻게 변하는지 분석하여 개념 드리프트를 파악합니다.
• 학습 데이터와 관련하여 이상점으로 간주되는 제공 데이터 인스턴스를 식별합니다. 이러한 이상점을 찾으려면 새로운 감지 기술을 사용하고 시간 경과에 따라 제공 데이터의 이상점 비율이 어떻게 변하는지 추적합니다.
• 모델이 데이터 세트의 주요 예측 특성에 대한 편향 점수 임계값에 도달하면 알림을 설정합니다.
• 라벨을 사용할 수 있는 경우(즉, 정답) 참 라벨을 서빙 인스턴스의 예측 라벨과 결합하여 지속적 평가를 수행합니다. 이 접근 방식은 온라인 실험 중에 A/B 테스트로 구현하는 평가 시스템과 비슷합니다. 지속적 평가는 프로덕션에서 모델의 예측 성능을 파악할 뿐만 아니라 잘 수행되고 성능이 좋지 않은 요청 유형을 식별할 수 있습니다.
• 중요한 시스템 측정항목의 목표를 설정하고 이러한 목표에 따라 모델의 성능을 측정합니다.
• 서비스 효율성을 모니터링하여 모델이 대규모 프로덕션 단계에서 작동할 수 있도록 합니다. 이 모니터링은 용량 계획을 예측하고 관리하는 데 유용하며 제공 인프라의 비용을 예측하는 데 도움이 됩니다. CPU 사용률, GPU 사용률, 메모리 사용률, 서비스 지연 시간, 처리량, 오류율을 포함한 효율성 측정항목을 모니터링합니다.

모델 거버넌스

모델 거버넌스는 직원이 회사의 AI 원칙을 구현하는 데 도움이 되는 가이드라인과 프로세스를 제공하는 핵심 기능입니다. 이러한 원칙에는 편향을 만들거나 적용하는 모델을 피하고 AI에서 만든 결정을 타당할 수 있는 근거가 포함됩니다. 모델 거버넌스 함수는 루프에 사람이 있는지 확인합니다. 민감하고 영향이 큰 워크로드(사용자 대면 작업인 경우가 많음)에서는 사람이 직접 검토하는 것이 특히 중요합니다. 이러한 워크로드에는 신용 위험 점수 산출, 채용정보 후보 순위 결정, 보험 정책 승인, 소셜 미디어 정보 전파가 포함될 수 있습니다.

가이드라인

• 작업별로 각 모델에 대한 책임성 할당 매트릭스를 준비합니다. 이 매트릭스는 전체 조직 계층 구조에 따라 교차 기능팀(비즈니스, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, ML 엔지니어링, 위험 및 규정 준수 등의 라인)을 고려해야 합니다.
• 모델 버전과 연결된 모델 레지스트리(예: 모델 카드 사용)에서 모델 문서와 보고 유지관리 이러한 메타데이터에는 모델을 학습시키는 데 사용된 데이터, 모델 성능, 알려진 제한사항에 대한 정보가 포함됩니다.
• 프로덕션 단계에서 배포를 승인하기 전에 모델의 검토 프로세스를 구현합니다. 이 유형의 프로세스에서는 모델의 체크리스트 버전, 보충 문서, 관계자가 요청할 수 있는 추가 정보를 유지합니다.
• 표준 사례와 특이 사례를 모두 포함하는 벤치마크 데이터 세트(골든 데이터 세트라고도 함)에서 모델을 평가합니다. 또한 내재적 편향을 감지할 수 있도록 모델을 공정성 지표에 대해 검증합니다.
• 모델 사용자에게 전체 및 특정 샘플 입력 인스턴스에 대한 모델 예측 동작을 설명합니다. 이 정보를 제공하면 모델의 중요한 특성과 원치 않는 동작을 이해하는 데 도움이 됩니다. 를 사용하여 모델의 예측 동작을 분석하여 다양한 데이터 특성의 중요성을 파악합니다. 이 분석은 여러 모델 및 입력 데이터의 하위 집합에서 모델 동작을 시각화하는 데도 도움이 됩니다. 에 대해 모델을 테스트하여 모델이 프로덕션 단계에서 악용되지 않도록 강력하게 확인합니다.
• 프로덕션 모델, 데이터 세트 변화 모델, 드리프트에 대한 모델의 예측 성능에 대한 알림을 추적합니다. 모델 이해관계자에게 알리도록 알림을 구성합니다.
• 모델의 온라인 실험, 출시, 롤백을 관리합니다.

다음 단계

• Google ML에서 ML 테스트 점수: ML 프로덕션 준비 및 기술적 부채 감소를 위한 기준표 읽기
• O'Reilly에서 제공하는 프로덕션에서 ML 시스템 실행 간략 가이드 읽어보기 읽어보기 교육 사용해 보기 자료 읽기 코드 저장소 참조
• Google Cloud에 대한 참조 아키텍처, 다이어그램, 튜토리얼, 권장사항을 살펴보세요. Cloud 아키텍처 센터 살펴보기

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팁 : 귀하의 전략에 가장 적합한 시장과 이를 감지하는 방법을 알아내십시오! 그런 다음 이 시장에만 집중하여 결과를 높이십시오!

여기에 답변되지 않은 질문이 있는 경우 아래의 댓글 섹션에 남겨주세요! 감사합니다. 거래에 행운을 빕니다!

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Pocket Option는 2017 년에 시장에 나타났습니다. 그 이후로 우리는 지속적으로 새로운 것을 만들고 이전을 개선하여 플랫폼에서의 거래가 원활하고 수익성이 있도록했습니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다. 우리는 거래자에게 수익을 올릴 기회를 제공 할뿐만 아니라 방법도 가르칩니다. 우리 팀에는 세계적 수준의 분석가가 있습니다. 그들은 독창적 인 거래 전략을 개발하고 거래자들에게 공개 웨비나에서이를 지능적으로 사용하는 방법을 가르치고 거래자들과 일대일로 상담합니다. 교육은 트레이더가 사용하는 모든 언어로 진행됩니다.

일반 위험 알림: 거래에는 고위험 투자가 포함됩니다. 잃을 준비가되지 않은 자금을 투자하지 마십시오. 시작하기 전에 당사 사이트에 설명 된 거래 규칙 및 조건을 숙지하는 것이 좋습니다. 사이트의 모든 예, 팁, 전략 및 지침은 거래 권장 사항을 구성하지 않으며 법적 구속력이 없습니다. 트레이더는 독립적으로 결정을 내리며이 회사는 이에 대한 책임을지지 않습니다. 서비스 계약은 주권 국가 인 세인트 빈센트 그레나딘에서 체결됩니다. 회사의 서비스는 세인트 빈센트 그레나딘 주권 국가의 영토에서 제공됩니다.

무료 외환 로봇

자산 가격의 움직임 방향에 대한 올바른 예측을 위해서는 분석이 필요합니다. 시장 분석은 포괄적이고 포괄적이어야합니다. 많은 요인들이 통화 쌍의 가치에 직접적인 영향을 미칩니다. 자유로운 프로그램 신호 forex Abi는 많은 상인의 ​​일을 촉진 할 수 있습니다. 고전적인 외환 분석 시스템은 가장 간단하고 안전한 것 중 하나입니다. 위험이 최소화됩니다. 이 경우 예금은 갑자기 축소되지 않고 점진적으로 증가합니다.

상인이 가장 짧은 시간에 입금을 늘리고 싶다면 Martingale의 전략에 기반한 시장 분석 시스템을 선택해야합니다. 그러나 로봇 프로그램 forex Abi는이 경우 위험이 증가하고 있다는 사실에주의를 환기시킵니다. 이 기법을 적용하면 초기 투자 금액과 각 투자의 최소 거래 금액을 고려해야합니다. 예측이 정확하지 않은 경우 후속 거래가 금액의 두 배 증가로 열리게됩니다.

가장 정확한 분석 시스템 중 하나는 피보나치 시스템입니다. 수학적 계산에 기초하여 외환 거래 프로그램은 거래에 가장 적합한 진입 지점을 결정합니다. 공개 거래의 총 수는 적을 수 있지만 거래의 수익성이 높으면 다른 국가의 거래자들에게 만족합니다. 그렇기 때문에 대부분의 사용자는이 특정 거래 기술을 선택합니다. 그것은 좋은 이익을 가져오고 꾸준히 예금을 증가시킵니다. 그리고 거래자들은 더 큰 이익을 얻기 위해 거래량을 늘리는 것을 두려워하지 않습니다.

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외환 로봇 Abi를위한 프로그램의 알고리즘은 모든 운영 체제 (Windows, Android, iOS 및 기타 여러 운영 체제)에서 작동합니다. 여섯 가지 최고의 지표는 아무 것도 선택하지 않았습니다. 예를 들어 RSI는 거래자들 사이에서 가장 많이 사용되는 지표 중 하나입니다. 그는 예측의 정확성으로 사랑 받고 있습니다. 여러 경향 ​​지표와 함께 상인에게 좋은 이익을 가져다 줄 수 있습니다. 가장 중요한 것은 차트에서 지표의 신호를보고 거래를 시작하는 것이 가장 좋은 시점을 알 수 있어야합니다.

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예금 관리에서 또 다른 유용한 개념은 자금 관리입니다. 최적의 거래 횟수뿐만 아니라 각 거래의 투자 금액을 파악하는 것이 중요합니다. 금융 시장의 규칙에 따라 위험을 피하기 위해서는 예금의 일정 비율을 거래에 투자해야합니다. 따라서 페니를 잃지 않고 입금액에 따라 최대 이윤을 얻을 수 있습니다. 그리고 이것에있는 forex 로봇에서 자유로운 신호는 당신을 도울 것이다.

거래 세션 일정에 대해 들어 보셨습니까? 각 상인은 하루 중 어느 시간에 또는 어느 요일에 거래하는 것이 가장 좋은지를 알아야합니다. 결국 자산은 다른시기에 다양한 변동성을 나타냅니다. Robot signals forex Abi는이 정보를 완벽하게 소유하고 있습니다. 주요 거래소의 운영 시간은 서로 이어 지므로 일주일 이내에 지속적으로 거래를 수행하고 이익을 창출 할 수 있습니다. 거래자는 토요일과 일요일에 거래소가 폐쇄되면 휴식합니다.

정확한 예측을 위해서는 시장 분석을 수행해야합니다. 로봇 자동 forex 거래 Abi는이 거래 시스템과 최상의 정확한 지표에 사용합니다. 로봇 설정에서 필요한 시간대를 설정하는 것이 중요합니다. 이에 따라 자산이 주어진 매개 변수에 대해 분석됩니다. 예측이보다 정확 해지려면 여러 지표를 한 번에 모니터링해야합니다. 그들의 정확한 조합은 예금의 삭감을 제외하고 상인에게 좋은 이익을 가져온다.

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Trading Forex와 cfd는 높은 리스크를 의미하며 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 보증금의 일부 또는 전부를 잃을 가능성이 있습니다. 이와 관련하여 어떤 방식으로도 잃을 수없는 현금을 위험에 처하지 마십시오. 외환 거래 및 cfd에 대한 지식이 거의없는 경우 거래를 시작하기 전에 금융 전문가와 상담해야 할 수도 있습니다. Binrobot-lady.com은 해당 국가의 법률을 위반하지 않고 규정에 따라 작동합니다. binrobot-lady.com 사이트 방문자는 관련 국가의 규칙과 조건을 수락 할 책임이 있습니다. 사이트의 모든 정보는 유익한 정보이며 투자를위한 필수 권고는 아닙니다. Binrobot-lady.com은 사이트의 내용에 대해 부분적으로 또는 완전하게 알게 된 후 취해진 조치 또는 수행되지 않은 조치에 대해 책임을지지 않습니다.