국내 크라우드 펀딩 대표주자 와디즈는 지난 2012년 설립 이후 MZ세대를 중심으로 한 사용자를 확보하며 성장을 거듭해왔다. 그러나 복잡해진 사업 환경으로 프로젝트 모니터링, 리스크 선제대응 등에 어려움을 겪었다. 이에 와디즈는 머신러닝(ML) 모델을 활용한 인공지능(AI) 기술을 도입해 문제를 해결하고, 현재 식품, 여행 등 다양한 영역으로 펀딩 카테고리를 확장하고 있다.

이같은 기술 구현을 가능하게 한 건 국내 클라우드 관리서비스(MSP) 기업 메가존클라우드다. 아마존웹서비스(AWS) 공식 파트너사인 이 회사는 ▲클라우드 테크센터 AI·ML 스페셜티 SA ▲AI·ML 이니셔티브팀 ▲데이터 비즈니스 센터 등 전문 조직을 보유하고 있다.

이번 와디즈 ML옵스 환경 구축에서 메가존클라우드는 ML모델 구축, 훈련, 디버깅, 배포, 모니터링 등을 제공하는 '아마존 세이지메이커 스튜디오' 기능을 활용했다. ML옵스는 데이터 관리 및 ML시스템 개발과 서비스 운영을 통합해 안정적 서비스를 제공하면서도 유연한 개발을 추구하는 문화와 방식이다.

메가존클라우드가 사용한 기능은 아마존 세이지메이커 내에 있는 '클래리파이(Clarify)'와 '모델 모니터'다. 두 기능 모두 ML모델에서 발생하는 문제점을 모니터링하기 위한 기술이다. 클래리파이는 ML모델 학습에 사용되는 데이터의 편향성 등 문제점을 분석하고, 이를 가시화해 보고서, 그래프 등으로 제공한다. 이를 통해 성능을 일관되게 유지할 수 있도록 돕는다. 모델 모니터는 ML모델 성능 모니터링 기준이 되는 '베이스라인'을 자동으로 생성하고, 이를 기준으로 부정확한 예측을 자동 감지해 사용자에게 알림을 보내는 기능이다. 자동 모니터링이 가능한 점이 특징이다.

배승일 메가존클라우드 DNB & 스타트업 세일즈 매니저는 "ML모델은 여러 이유로 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 수 있다"며 "이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 기능을 사용했고 실시간으로 ML모델의 문제점을 모니터링해 알림을 보내는 환경을 구성할 수 있었다"고 말했다.

여기에 메가존클라우드는 '아마존 세이지메이커 파이프라인' 서비스를 활용해 ML모델 구축부터 배포까지 가능한 '엔드-투-엔드' 환경을 더했다. 이를 통해 ML모델 생성의 모든 단계와 구성요소를 관리하는 것은 물론, 언제든지 실행과 배포가 가능하도록 구현했다.

배 매니저는 "클래리파이로 데이터 편향성을 감지하고, 모델 모니터로 성능을 감지하는 것은 물론, ML모델 구축부터 배포까지 가능한 자동화 파이프라인을 구축했다"며 "또 여러 AWS 서비스와 연계가 용이하기 때문에 효율적이고 자동화된 운영·관리·구축·배포가 가능하다"고 강조했다.

김가은 기자 7rsilver@techm.kr