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  파이프라인 오케스트레이션 파이프라인 오케스트레이션앞서 설명한 머신러닝 파이프라인의 모든 컴포넌트가 올바른 순서로 실행되도록 조정해야 할 필요가 있다. 각 컴포넌트는 실행되기 전에 해당 컴포넌트의 실행에 필요한 모든 입력값이 준비되어야 한다. 이러한 단계 조정에는 아파치 빔(Apache Beam), 아파치 에어플로(Apache Airflow), 쿠버네티스(Kubernetes) 인프라용 쿠브플로(Kubeflow) 파이프라인 등의 도구가 사용된다. 데이터 파이프라인 도구가 머신러닝 파이프라인 단계를 조정하는 동안, 텐서플로우 ML 메타데이터스토어(MetadataStore)와 같은 파이프라인 아티팩트(Artifact) 저장소는 개별 프로세스의 산출물을 저장한다.1) 파이프라인 오케스트레이션의 필요성2015년, 구글 머신러닝 엔지니어 팀.. MLOps 2021. 12. 6.