Deployment이전에는 모델의 성능에 보다 중점을 두게 되실 것이고 deployment이후에는 모니터링과 안정적 운영에 대한 Goal이 추가되지 않을까 생각됩니다. 일반적으로 실제 운영에 ML deployment를 적용하시고 나면 이를 운영하시면서 자연스럽게 해당 모델 개선에 대한 새로운 인사이트를 다시 얻으시곤 합니다.
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문] SageMaker에서 Model Deployment 이후에 Predictions가 있는데 Deployment이전의 Business Goals와 어떤 차이가 있는 것인지요?