Git : Git를 통한 데이터 운영의 협업 및 효율성 향상

Git가 데이터 작업의 효율성을 개선할 수 있는 방법을 살펴보고 대규모 모델에 대한 데이터 작업의 중요성에 대해 자세히 알아봅니다.

최근 ChatGPT가 인기를 끌면서 대규모 모델 제품에 대한 열기가 일고 있습니다. 이에 따라 주요 기업들은 자체적으로 대규모 모델 제품을 선보이거나 출시할 예정입니다. 이전 AI 물결을 목격한 사람으로서, 저는 AI가 복잡한 데이터 거버넌스 작업을 지능적으로 처리하여 데이터 전문가들이 번거로운 데이터 운영에서 벗어날 수 있기를 항상 희망했기 때문에 감격했습니다.

DataOps는 워크플로우 자동화, 프로세스 표준화, 협업 및 모니터링 촉진을 통해 전체 데이터 협업 프로세스를 가속화하는 신속한 변화를 위한 데이터 관리 방법입니다. 데이터 품질, 데이터 보안, 데이터 리소스의 관리 및 활용률을 개선하여 효율성과 비즈니스 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

DataOps는 데이터, 알고리즘 및 비즈니스 팀 간의 협업 및 지식 공유를 장려하여 데이터 중심의 의사결정 사고방식을 촉진합니다. 또한 기존에는 상당한 시간과 노력이 필요했던 이러한 팀 간의 커뮤니케이션과 협업을 촉진합니다(공개 비디오에서 OpenAI 알고리즘과 엔지니어링 팀 간의 협업을 가능하게 하는 데 2년이 걸렸다고 언급했습니다). 궁극적인 목표는 더 나은 데이터와 AI 기반 의사 결정을 배양하는 것입니다.

DataOps는 기업이 급변하는 비즈니스 요구사항에 적응할 수 있도록 지원합니다. 프로세스의 민첩성과 확장성을 강조하여 비즈니스 및 수요 변화에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 함으로써 경쟁력과 유연성을 강화합니다.

또한 DataOps는 데이터 보안 및 규정 준수를 강화합니다. 데이터 추적성을 강조하여 조직이 데이터 액세스 및 사용을 보다 효율적으로 관리하고 제어할 수 있도록 하며, 데이터 보안 및 규정 준수를 보장하며, 데이터 유출 및 무단 사용의 위험을 완화합니다.

AI와 머신러닝 분야에서 데이터는 모델을 훈련하고 테스트하는 기반 역할을 하며, 데이터의 품질과 처리는 대규모 모델의 성능과 정확도에 상당한 영향을 미칩니다. 대규모 모델에 대한 DataOps의 구체적인 의미에 대해 살펴보겠습니다:

 

 

Git : Git를 통한 데이터 운영의 협업 및 효율성 향상

 

 

데이터 협업 및 공유

대규모 모델은 훈련을 위해 상당한 양의 데이터가 필요하며, 이는 종종 다른 형식의 다양한 소스에서 나옵니다. 따라서 모델 교육 및 최적화를 촉진하기 위해 데이터를 통합하고 협업해야 합니다. DataOps는 데이터 파이프라인 및 기타 메커니즘을 구축하여 데이터 협업 및 공유를 가능하게 하여 대규모 모델 교육의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

 

 

데이터 품질 관리

DataOps는 조직이 교육 데이터의 품질 관리를 달성하여 데이터 안정성, 일관성 및 무결성을 보장할 수 있도록 지원합니다. DataOps를 통해 표준화된 툴과 프로세스를 사용하여 데이터 품질을 자동으로 모니터링하고, 데이터 품질 문제를 감지 및 해결하며, 데이터 정리, 변환 및 통합을 위한 반복 가능한 프로세스를 제공할 수 있습니다.

 

 

데이터 보안 및 규정 준수

DataOps는 조직이 데이터 보안 및 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다. 표준화된 프로세스 및 모니터링을 통해 규정 및 업계 표준을 준수하면서 데이터 보안 및 기밀성을 보장할 수 있습니다. 또한 DataOps는 데이터 위험을 식별하고 해결하여 기업과 고객의 이익을 보호합니다.

 

 

대규모 모델 라이프사이클 관리

대규모 모델의 개발 및 관리를 위해서는 알고리즘 팀과 엔지니어링 팀 간의 협업이 필요합니다. DataOps는 조직이 개발 및 테스트에서 구축 및 유지보수에 이르기까지 대규모 모델의 전체 라이프사이클을 관리할 수 있도록 지원합니다. 표준화된 프로세스와 도구를 통해 모델 개발 및 테스트의 반복성과 일관성, 버전 제어 및 배포 관리를 보장합니다. 이는 기계 학습 모델의 관리 및 활용을 개선하여 성능과 신뢰성을 향상시킵니다. 또한 모델의 구축, 모니터링 및 유지보수를 자동화하면 모델의 운영 효율성과 안정성이 향상되어 운영 비용과 위험이 줄어듭니다.

또한 대규모 모델은 진화하는 데이터와 요구사항에 적응하기 위해 지속적으로 최적화되고 업데이트되어야 합니다. DataOps는 워크플로우 업데이트 메커니즘을 구축하고 모델의 정확성과 성능을 향상시키며 비즈니스 개발과 혁신을 촉진하여 모델 반복 및 업데이트를 촉진합니다.

이제 DataOps의 가치에 대해 알아보았으니 이 기사의 중심인 Git에 대해 자세히 알아보겠습니다. Git의 강력한 버전 제어 및 협업 기능은 데이터 과학자와 엔지니어에게 필수적인 도구가 되었습니다. 전 세계 수백만 명의 개발자가 개발 협업을 위해 Git를 사용합니다. 데이터 파이프라인의 프로세스 코드 및 구성 파일을 효과적으로 관리합니다.

 

Git를 사용하여 데이터 운영 효율성을 향상시키는 방법

 

코드 및 구성 파일의 버전 제어

Git를 사용하여 제어 코드 및 구성 파일을 버전화하는 것이 현명한 결정입니다. 데이터 및 AI 프로젝트에서 데이터 처리 또는 알고리즘 교육을 위한 코드 및 구성 파일은 시간이 지남에 따라 지속적으로 변경되는 경우가 많습니다. Git을 사용하면 각 파일의 변경 사항을 추적하여 코드 및 구성 파일의 버전 제어를 보장할 수 있습니다. 이를 통해 팀 구성원은 이전 버전에 쉽게 액세스하고, 코드의 기록 및 변경 사항을 이해하며, 필요할 때 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다. DataOps에서 Git를 사용한 버전 제어 코드 및 구성 파일은 교육 반복의 실행 및 출력에 직접적인 영향을 미치기 때문에 특히 중요합니다.

 

Git 브랜치를 사용한 개발

DataOps에서 Git 브랜치를 사용하면 보다 효율적인 개발이 가능합니다. 분기를 사용하면 팀 구성원이 기본 분기의 코드에 영향을 미치지 않고 독립적인 분기에서 작업할 수 있습니다. 이를 통해 팀원들은 기본 코드베이스를 중단하지 않고 자유롭게 실험하고 변경할 수 있습니다. 개발이 완료되면 분기를 다시 주 분기로 병합할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 여러 사람이 서로 다른 기능을 동시에 사용할 수 있습니다.

 

자동화된 배포

자동 배포 기능을 Git와 통합하면 DataOps 효율성이 크게 향상됩니다. Git 후크를 사용하여 코드 및 구성 파일을 자동으로 배포할 수 있습니다. 예를 들어, 팀 구성원이 코드를 주 지점에 푸시하면 코드가 프로덕션 환경에 자동으로 배포되고 자동 테스트를 받을 수 있습니다. 이를 통해 수동 코드 배포의 필요성이 없어지고 개발 팀과 운영 팀 간의 상호 작용 시간이 단축됩니다.

 

Git와의 협업

Git은 팀워크를 촉진하는 협업 도구입니다. DataOps에서 협업을 위해 Git를 사용하면 여러 팀 구성원이 동일한 파이프라인에서 보다 쉽게 작업할 수 있습니다. 팀 구성원은 Git를 사용하여 협업, 서로의 변경사항을 교환 및 검토하고 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 코드 품질과 팀 효율성이 크게 향상됩니다.

 

Git 커밋 메시지

의미 있는 Git commit 메시지를 작성하면 DataOps 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. 코드를 커밋할 때는 명확하고 간결하며 의미 있는 커밋 메시지를 작성해야 합니다. 이를 통해 다른 팀원들은 코드 변경을 더 잘 이해하고 잘못된 변경을 신속하게 되돌릴 수 있습니다. 따라서 커밋 메시지에 자세한 설명과 설명을 포함하는 것이 좋습니다.

Git의 중요성에 대해 논의한 후, 이제 DataOps에서 Git의 실제 적용에 대해 살펴보겠습니다. Git for DataOps를 실제로 사용하기 전에 모든 사용자가 용어를 숙지할 수 있도록 기본 Git 개념과 일반적인 작업을 소개합니다.

 

Git의 기본 개념 및 작동

DataOps에서 Git을 적용할 수 있는 방법을 탐구하기 전에 Git의 기본 개념과 작동 방식을 간략하게 검토해 보겠습니다.

 

Git 기본 개념

• 리포지토리: 프로젝트의 모든 파일 및 기록 레코드가 들어 있는 프로젝트의 저장소 공간입니다.
• 작업 디렉터리: 편집 및 수정에 사용되는 프로젝트 파일의 로컬 복사본입니다.
• 준비 영역: 리포지토리에 커밋되기를 기다리는 수정된 파일을 임시로 저장하는 데 사용됩니다.
• 커밋: 준비 영역의 파일로 리포지토리를 업데이트하여 새 버전을 만듭니다.
• Branch: 다른 Branch에 영향을 미치지 않고 동일한 저장소 내에서 병렬 개발이 가능합니다.
• 병합: 다른 분기의 변경 내용을 통합합니다.
• 복제: 원격 리포지토리를 로컬 환경에 복사합니다.
• 풀: 원격 리포지토리에서 업데이트를 가져와 로컬 리포지토리에 병합합니다.
• 푸시: 로컬 리포지토리 업데이트를 원격 리포지토리로 푸시합니다.
• 커밋: 로컬 리포지토리에 변경 사항을 커밋합니다.
• 지점 관리: 지점을 생성, 전환, 병합 및 삭제합니다.

 

공통 깃 작업

이제 기본적인 내용을 다 다루었으므로 Git in DataOps 적용에 대해 살펴보겠습니다. 먼저 효율적인 협업과 워크플로우를 달성하기 위해 Apache DolphinScheduler의 엔터프라이즈 에디션인 WhaleScheduler와 Git을 통합하여 포괄적인 엔터프라이즈 수준의 데이터 및 AI 작업 처리 오케스트레이션, 권한 보안 보호, 동적 확장, 완벽한 작업 라이프사이클 관리, 보안 취약성 수정 및 창의성을 위한 전체 스택 지원을 제공합니다.

이 실제 예제에서는 WhaleScheduler를 워크플로우 스케줄링 플랫폼으로 사용하고 Git를 팀 협업으로 사용하는 DataOps 프로젝트를 만들 것입니다.

• Git 저장소 만들기: 먼저 GitHub 또는 GitLab과 같은 Git 플랫폼에 새 저장소를 만듭니다. 그런 다음 팀 구성원을 저장소에 추가하여 코드를 제공하고 협업할 수 있습니다.
• Git 통합 구성 초기화
• Git Flow 분기 전략 사용: Git Flow 분기 전략을 구현하여 병렬 작업을 활성화하고 코드 품질을 유지합니다. "dev-wjp"라는 분기를 주 개발 분기로 만듭니다. 팀 구성원은 이 분기를 개발하거나 다른 분기를 작성할 수 있습니다.

 

각 분기의 프로젝트 목록이 다릅니다. 오른쪽의 "Pull" 및 "Push" 단추를 사용하여 업데이트를 풀링 및 푸시할 수 있습니다. "Pull"은 Git 리모컨에서 분기 내용을 가져오며 충돌이 있을 경우 메시지가 나타나 덮어쓰기 또는 무시할 수 있습니다.

• 워크플로우 개발 및 변경 내용 커밋
• 코드 검토 및 병합: 병합 요청에서 팀 구성원은 변경사항을 검토하고 제안을 제공하며 수정을 요청할 수 있습니다. 검토가 완료되면 피쳐 분기를 "개발" 분기와 같은 기본 분기로 다시 병합합니다. 이렇게 하면 워크플로우의 품질을 보장하고 팀 구성원 검토를 통해 공유할 수 있습니다.
• 지속적인 통합 및 구축: Jenkins, GitLab 또는 GitHub CI/CD와 같은 CI/CD 도구를 사용하여 테스트 및 배포 프로세스를 자동화합니다. 코드 변경 사항이 Git 저장소에 푸시될 때 테스트를 자동으로 실행하도록 CI/CD 도구를 구성합니다. 테스트에 통과하면 워크플로 정의 및 스크립트를 "개발" 분기에서 WhaleScheduler 인스턴스로 배포합니다.
• 릴리스: "develop" 분기의 코드가 안정적인 상태에 도달하면 릴리스 분기를 생성하고 최종 테스트를 수행합니다. 완료되면 릴리스 분기를 주 분기로 병합하고 버전 레이블로 태그를 지정합니다. 이는 안정적인 릴리스 버전을 의미합니다. 또한 릴리스 분기를 "개발" 분기로 다시 병합하여 릴리스와 관련된 모든 변경 사항이 통합되도록 합니다.
• 팀 협업: 팀원들은 토론, 이슈 및 코드 검토와 같은 Git의 협업 기능을 사용하여 효과적으로 의사소통할 수 있습니다. 팀원들이 변경의 목적과 기능을 이해할 수 있도록 Git 저장소에 명확한 문서와 설명을 작성합니다.
• 버전 제어 및 롤백: Git을 사용하여 프로젝트 기록을 관리하면 이전 커밋으로 쉽게 롤백할 수 있습니다. 이 기능은 문제의 원인을 신속하게 식별하고 문제를 해결하는 데 도움이 되므로 문제 해결 시 특히 유용합니다.

 

위의 단계를 따름으로써 팀은 Git를 효과적으로 DataOps 프로젝트의 협업에 사용할 수 있습니다. 이는 코드 품질과 안정성을 보장하는 동시에 원활한 팀워크를 촉진합니다. 실제로 팀은 워크플로우를 조정하여 특정 요구사항을 충족하고 그에 따라 확장할 수 있습니다.

요약하자면, DataOps는 기업이 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하여 데이터 품질, 안전한 데이터 처리 워크플로우 및 규정 준수를 보장하고 AI 모델의 전체 라이프사이클을 관리할 수 있도록 지원합니다. Git는 의심할 여지 없이 데이터 및 알고리즘 팀의 협업 및 개발 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.