# Part 11: MLOps 용어집

- **Kubeflow**: Kubernetes 기반으로 머신러닝(ML) 워크플로우를 배포, 관리, 확장하는 오픈소스 플랫폼입니다. ML 파이프라인 구성, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 서빙 등 ML 수명주기 전반을 지원합니다.

- **CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)**: 코드 변경사항을 자동으로 빌드, 테스트, 배포하는 프로세스입니다. MLOps에서는 코드뿐만 아니라 데이터와 모델의 변경사항까지 관리하여 ML 시스템의 배포를 자동화합니다.

- **GitHub Actions**: GitHub 리포지토리 내에서 코드 푸시, Pull Request 등의 이벤트에 따라 CI/CD 와 같은 워크플로우를 자동화하는 도구입니다.

- **Prometheus**: 시스템 및 서비스의 상태를 모니터링하기 위해 시계열 데이터(time-series data)를 수집하고 저장하는 오픈소스 모니터링 시스템입니다.

- **Grafana**: Prometheus 등 다양한 데이터 소스로부터 수집된 메트릭을 시각화하고 분석하기 위한 오픈소스 대시보드 및 분석 플랫폼입니다.

- **Evidently AI**: 데이터 드리프트, 컨셉 드리프트, 모델 성능 저하 등 머신러닝 모델의 품질을 전문적으로 모니터링하고 시각화하는 오픈소스 라이브러리입니다.

- **Feature Store**: 머신러닝 모델의 학습과 추론에 사용되는 피처(feature)를 중앙에서 관리, 저장, 제공하는 데이터 시스템입니다. 학습-서빙 스큐를 방지하고 피처 재사용성을 높입니다.

- **Feast**: Feature Store를 구축하기 위한 널리 사용되는 오픈소스 프레임워크입니다.