Amazon S3 기반 템플릿으로 간소화된 SageMaker ModelOps 구축 가이드

모델 운영(ModelOps)의 복잡성을 단순화하는 Amazon SageMaker AI 프로젝트의 S3 기반 템플릿 활용 가이드

데이터 사이언스 팀이 머신러닝 모델을 운영 환경에 올리고 관리하는 과정, 즉 ModelOps는 종종 복잡하고 많은 수작업을 요구합니다. 특히 기존에는 AWS Service Catalog를 사용하여 프로젝트 템플릿을 구성해야 했으며, 이는 포트폴리오 구성, 권한 설정 등 많은 관리 작업이 선행되어야 했습니다. 그러나 이제 Amazon SageMaker AI Projects에서 Amazon S3 기반 템플릿을 지원하게 되면서 쉽게 자동화된, 반복 가능한, 안정적인 ModelOps 환경을 만들 수 있게 되었습니다.

Amazon SageMaker AI Projects는 팀 간 협업을 위한 구조화된 프로젝트 환경을 제공하며, 코드, 데이터, 실험을 통합하여 재현성과 협업성을 높일 수 있습니다. AWS CloudFormation 템플릿을 Amazon S3에 직접 저장하고, 이를 버전 관리, 수명 주기 정책, 교차 리전 복제와 같은 S3 고유의 기능으로 관리할 수 있어, 더욱 유연하게 ML 환경 배포 및 자동화를 할 수 있습니다.

S3 기반 템플릿의 주요 혜택
S3 기반 템플릿을 사용하면 관리자는 복잡한 서비스 카탈로그 구성을 설정하지 않고도 ML 프로젝트 템플릿을 직접 정의하고 배포할 수 있습니다. 특히 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 템플릿 버전 관리 및 감사 지원: S3의 버전 관리로 템플릿 변경 이력 추적 및 롤백이 가능
• 교차 계정 접근 및 리전 간 복제 지원: 조직 내부에서 일관된 배포 환경 제공
• 자동화: GitHub 통합, SageMaker Pipelines, CI/CD 구성 자동화 가능
• 보안 및 거버넌스 준수: SageMaker 전용 IAM Launch Role을 통해 안전하게 프로젝트 자원 생성

각 템플릿은 SageMaker Studio 콘솔을 통해 사용자가 직접 선택 및 배포할 수 있으며, S3 버킷에 구성된 모든 템플릿은 자동화된 프로젝트 환경을 제공합니다.

S3 기반 템플릿 통합 아키텍처
관리자는 CloudFormation 템플릿(YAML 형식)을 S3에 업로드하고, 해당 버킷에 tagging(sagemaker:projectS3TemplatesLocation, sagemaker:studio-visibility=true)을 포함시켜 SageMaker Studio에 자동 등록시킵니다. 실행에 필요한 권한은 SageMaker Launch Role로 별도 분리되어, 보안과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다.

GitHub과 통합된 MLOps 사용 사례
대기업 수준에서는 GitHub와 GitHub Actions를 통해 코드형 인프라(CI/CD)를 구현하고자 하는 수요가 많습니다. 이를 수작업으로 구축하면 서비스 연결, 인증, 배포 파이프라인 구성 등이 복잡하지만, S3 기반 템플릿 하나로 정형화된 ModelOps 환경을 클릭 한 번으로 설치할 수 있습니다.

이 템플릿은 GitHub 저장소를 생성하고, AWS CodeConnections를 통해 GitHub Actions를 연결하며, SageMaker Pipelines를 구축하여 데이터 전처리부터 모델 학습, 평가, 승인 후 자동 배포까지의 전 과정을 자동으로 구성합니다. 인프라는 CloudFormation으로 신속하게 프로비저닝되며, 보안은 IAM 역할, Secrets Manager, 이벤트 기반 Lambda 아키텍처를 통해 체계적으로 관리됩니다.

프로젝트 생성 시에는 SageMaker Studio 상에서 "조직 템플릿" 탭을 통해 원하는 템플릿을 선택하고, IAM Role ARN과 같은 정보를 입력하면 되고, 이후 프로젝트는 자동으로 ML 환경을 구성하게 됩니다.

모델 구축 및 배포 파이프라인은 자동으로 생성되며, 모든 활동은 SageMaker Model Registry를 통해 버전 관리되고 거버넌스를 위한 승인지점(approval gate)이 포함된 구조입니다.

템플릿 자동 삭제 및 비용 최적화
사용이 끝난 후, 프로젝트 제거는 SageMaker Studio 콘솔에서 버튼 클릭만으로 가능합니다. 또한 필요 시 남아 있는 Git 리포지토리, 파이프라인, 모델 그룹 및 엔드포인트도 수동으로 정리하여 비용을 절감할 수 있습니다.

결론
Amazon S3 기반 템플릿을 활용한 Amazon SageMaker AI Projects 구성 방식은 ModelOps 환경을 단순화하면서도 고도화된 자동화를 가능하게 합니다. 이를 통해 데이터 사이언스 팀은 인프라 구성과 배포에 소요되는 시간과 리소스를 줄이고 본연의 ML 연구에 집중할 수 있으며, 조직의 보안 정책과 거버넌스 기준도 자동 반영하여 일관된 관리가 가능합니다.

AWS에서 제공하는 GitHub 샘플 저장소(https://github.com/aws-samples/sagemaker-custom-project-templates)를 참고하여, 조직 맞춤형 S3 기반 템플릿을 바로 구축해보세요. 여러분의 ModelOps 자동화 여정을 SageMaker Projects와 함께 가속화해보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/simplify-modelops-with-amazon-sagemaker-ai-projects-using-amazon-s3-based-templates/