AI 2026.05.03 · 14 min
Advanced Experimental Statistics Mlops Deep Dive · 5
Ground Truth 없이도 모델을 믿을 수 있는가
레이블 도착 지연부터 예측 드리프트, 캘리브레이션, 공정성 불가능 정리, 알림 시스템 설계까지 — production ML monitoring의 다섯 가지 층위를 추적한다.
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레이블 도착 지연부터 예측 드리프트, 캘리브레이션, 공정성 불가능 정리, 알림 시스템 설계까지 — production ML monitoring의 다섯 가지 층위를 추적한다.
Producer 배치 전략부터 Consumer Fetch 튜닝, 파티션 핫스팟 진단, 운영 장애 대응까지 — Kafka 처리량을 지배하는 설계 결정들을 추적한다.
처리량 병목부터 Flow Control, 모니터링 맹점, 운영 장애 패턴, 클러스터 복구까지 — RabbitMQ 실무 운영의 다섯 가지 핵심 축을 추적한다.
CPU shares·quota·cpuset부터 메모리 OOM Score·Swap 전략까지, cgroup 기반 리소스 격리가 '예측 가능한 멀티 테넌시'를 어떻게 구현하는지 추적한다.
웹 앱 컨테이너화부터 데이터베이스 영속성, Reverse Proxy, 모니터링, 로그 집계, 백업, 다층 아키텍처까지 — Docker 기반 프로덕션 스택의 설계 철학을 추적한다.
SLOWLOG 진단부터 Lua 원자성, 메모리 인코딩, 모니터링 지표, OOM·복제·fork 장애 패턴까지, Redis 운영 지식의 공통 뿌리를 추적한다.