LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
AI
LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
두줄요약
AI플랫폼 2.0에서 LLMOps를 지원하기 위한 운영 과제와 대응 방안을 정리했습니다. Studio, SDK, API Gateway, Labs를 중심으로 프롬프트 관리와 관측성, 보안을 강화했습니다.
핵심 내용
- 기존 MLOps를 넘어 LLM 운영까지 포괄하는 AI플랫폼 2.0과 LLMOps 확장 방향 소개
- 멀티 벤더 복잡성, 프롬프트 관리 한계, 안정성, 비용 관리, 실험 관리, 셀프 서비스, 크레덴셜, 보안 문제 정리
- 이를 해결하기 위한 Studio, SDK, API Gateway, Labs 중심의 GenAI 컴포넌트 설계와 Langfuse 기반 선택 배경 제시
구조와 흐름
- Studio를 운영 허브로 두고 프롬프트 버전 관리, Observability, 크레덴셜 관리, 데이터셋 관리 기능을 결합
- SDK로 모델 호출 표준화, 라우팅, Fallback, Trace 로깅, 프롬프트 연동 제공
- API Gateway와 Labs로 외부 연동과 비개발자 셀프 서비스 확장 방향 제시
선택 이유
- Langfuse가 프롬프트 관리와 Trace 기반 Observability에 강점 보유
- 실험/평가, 대시보드, 온프레미스 지원, 오픈소스 생태계가 운영 요구와 부합
- MLflow, PromptFlow, LangSmith 등 후보 대비 범용성과 운영 적합성 확보