보안을 강화한 Terraform 기반 GitHub MLOps 구축 가이드

머신러닝 운영 자동화를 위한 보안형 MLOps 플랫폼 구축 가이드: Terraform과 GitHub 기반 배포 전략

머신러닝 프로젝트에서 가장 큰 과제 중 하나는 개발된 모델을 운영 환경까지 안정적으로 배포하고 지속적으로 관리하는 것입니다. 이를 해결하기 위한 방법으로 MLOps(Machine Learning Operations)가 주목받고 있으며, 최근에는 Terraform와 GitHub Actions를 활용한 자동화된 MLOps 환경 구축이 업계에서 빠르게 확산되고 있습니다.

이번 글에서는 AWS 환경을 기반으로 Terraform을 활용하여 보안성이 강화된 MLOps 배포 플랫폼을 설계하고 실제 활용하는 방법에 대해 소개합니다. 특히 실전 배포 사례를 기반으로 한 구체적인 구성 요소와 자동화 전략을 함께 살펴봅니다.

MLOps 플랫폼 구축의 핵심 요소

MLOps 환경은 단순한 모델 배포 이상을 요구합니다. 기업용 MLOps 플랫폼은 다음 세 가지 주요 요구사항을 충족해야 합니다.

1. 재현 가능성(Reproducibility)
2. 견고성(Robustness)
3. 전체 수명주기에 대한 관측성(Observability)

이를 위해 AWS에서는 다음과 같은 구성의 아키텍처를 제안합니다.

이 아키텍처는 GitHub 저장소를 소스 중심으로 하여, SageMaker Pipelines를 이용한 데이터 처리 및 모델 학습 단계, 승인 게이트를 통한 신뢰성과 안정성 검증, 배포 이후 모니터링까지 자동화된 파이프라인 전 과정을 포함합니다.

Terraform 기반 인프라 구성 요소

Terraform은 인프라 코드를 코드로 정의하고 배포 자동화를 실현하는 대표적인 IaC(Infrastructure as Code) 도구입니다. 본 구축 사례에서 사용된 Terraform 모듈은 다음과 같이 구성되어 있습니다:

• KMS: 키 관리 서비스
• Lambda: 깃허브 리포지토리 자동 복제 트리거
• Networking: SageMaker Studio용 VPC 구성
• S3: 학습용 데이터 저장소
• SageMaker: Studio 환경 및 사용자 계정 설정
• IAM Roles: 권한 제어 및 역할 세팅
• Service Catalog: 인프라 구성 제품 등록

또한 multi-environment(개발-테스트-운영 계정 분리) 구성으로 각 환경 비교와 테스트, 분산 배포가 용이한 구조로 설계됩니다.

맞춤형 SageMaker 프로젝트 템플릿 활용

MLOps를 실무에 효율적으로 적용하려면 상황에 따라 다양한 ML 파이프라인 설정이 필요합니다. 본 구축 환경에서는 다음 4가지 SageMaker Projects 템플릿을 제공합니다:

1. LLM 학습 및 평가용 템플릿
2. 모델 빌딩 및 학습 템플릿
3. 모델 빌딩 ~ 운영 배포 전체 자동화 템플릿 (BYOC 포함)
4. 멀티환경 전용 ML 파이프라인 승격 템플릿

각 템플릿은 자체적으로 GitHub 저장소 형태로 배포되어, 데이터 과학자나 ML 엔지니어가 간편히 복제 후 프로젝트에 활용할 수 있습니다.

GitHub를 통한 CI/CD 배포 자동화

GitHub Actions는 ML 모델 배포 자동화를 위한 강력한 CI/CD 툴입니다. 본 플랫폼에서는 GitHub Actions를 활용해 다음 과정을 자동으로 수행합니다:

• 퍼스널 액세스 토큰(PAT) 기반 인증 구조
• AWS IAM Role 및 OIDC를 통한 보안 연결
• 변화 감지 시 자동 배포 트리거
• 멀티 환경 병렬 배포(Matrix 전략 사용)

이는 Terraform 상태 파일을 저장하는 S3, 작업 락을 위한 DynamoDB와 함께 구성되며, 중앙 집중화된 코드 관리와 인프라 자동화를 완성합니다.

사전 준비 사항과 팁

본격적인 구축 전 다음과 같은 사전 준비 작업이 필요합니다:

1. AWS 계정 1~3개 준비 (개발/사전 운영/운영)
2. GitHub 조직 및 PAT 토큰 생성
3. bootstrap.sh 또는 CloudFormation 템플릿으로 계정 부트스트랩
4. GitHub Actions 시크릿 설정 및 배포 config.json 수정
5. 템플릿 레포지토리 복제 및 Private Template 설정

이후 GitHub Actions → ‘Deploy Infrastructure’ 실행만으로 전체 배포가 자동화되어 구성됩니다.

마무리 및 클린업 가이드

배포가 완료되면 SageMaker Studio, 모델 학습/배포 파이프라인, 모델 레지스트리 환경이 완비됩니다. 테스트 이후, 다음과 같은 순서로 리소스를 제거하여 비용을 방지할 수 있습니다:

• SageMaker 관련 리소스 수동 삭제
• S3 및 배포 모델 삭제
• GitHub Actions 및 관련 IAM Role 삭제
• GitHub PAT 토큰 삭제 및 시크릿 정리

결론

Terraform과 GitHub을 기반으로 하는 MLOps 플랫폼 구축은 모델 학습, 평가, 배포 전 과정을 자동화할 수 있는 효율적인 방법입니다. 특히 SageMaker Projects와 통합된 구조는 기업 환경에서 표준화된 워크플로우를 구성하는 데 매우 유용합니다. 본 플랫폼은 지속 가능한 머신러닝 운영을 가능하게 할 뿐 아니라, 보안성과 확장성 측면에서도 뛰어난 성능을 제공합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-a-secure-mlops-platform-based-on-terraform-and-github/