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Dev.toAI/ML
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PostgreSQL과 S3 기반의 확장 가능한 MLflow 서버 아키텍처 구축
Deploying MLflow Open-Source Machine Learning Experiment Tracking on Ubuntu 24.04
AI 요약
Context
ML Lifecycle 관리를 위한 실험 추적 및 모델 레지스트리 환경의 필요성 증대. 단일 서버 기반의 단순 설치로는 데이터 지속성 확보와 외부 접근 제어, 대규모 Artifact 관리에 한계가 존재하는 상황.
Technical Solution
- PostgreSQL을 Backend Store로 채택하여 실험 메타데이터의 트랜잭션 일관성 및 영속성 확보
- S3-compatible Object Storage를 Artifact Root로 설정하여 모델 파일의 분산 저장 및 확장성 구현
- Traefik Reverse Proxy 도입을 통한 자동 HTTPS 인증서 관리 및 L7 레이어의 트래픽 라우팅 최적화
- basic-auth 기반의 사용자 인증 계층을 추가하여 비인가자의 실험 데이터 접근 차단
- Docker Compose를 활용한 서비스 간 의존성 제어 및 인프라 프로비저닝의 코드화(IaC) 달성
- MLflow 전용 Custom Docker Image 빌드를 통해 psycopg2-binary 및 boto3 등 필수 클라이언트 라이브러리 내재화
실천 포인트
- MLflow 배포 시 로컬 파일 시스템 대신 S3 및 PostgreSQL 조합의 외부 저장소 설계를 우선 검토할 것 - HTTPS 통신을 위한 Traefik과 Let's Encrypt 조합으로 보안 계층을 자동화하여 운영 공수를 절감할 것 - MLFLOW_FLASK_SERVER_SECRET_KEY 설정을 통해 서버 세션 보안을 강화할 것 - Artifact 저장소 접근을 위해 AWS_S3_FORCE_PATH_STYLE 옵션의 호환성을 확인할 것