LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0
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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
