머신러닝을 이용한 서비스는 지속적으로 늘어나고 있는 추세입니다. ML 서비스들은 항상 최고의 수준을 유지할 것라는 기댈를 갖게 합니다. 어제보다, 지난 달 보다 더 나은 추천을 해주고, 내가 원하는 목적지를 나보다 빨리 제안하고, 음악을 큐레이션 해주는 등 사용자 경험이 나아지길 기대하며 ML 베이스 서비스를 이용하고, 기업들에서도 제공하고 있습니다.
하지만 서비스의 성능을 지속적으로 발전시키기 위해서는 자동화되고 잘 짜여진 파이프라인이 필요합니다. 이런 파이프라인 없이 엔지니어가 데이터 셋 업데이트부터 모델 서빙까지 다 맡아서 하다보면 인원의 공백이나 교체 등에 의해 퀄리티가 널 뛰게 됩니다.
