Azure ML Online 엔드포인트: Terraform으로 모델을 프로덕션에 배포하기 🚀

(dev.to)

Dev.to DevOps2026년 4월 13일개발자 도구

Azure ML Online 엔드포인트: Terraform으로 모델을 프로덕션에 배포하기 🚀

이 기사는 Terraform의 `azapi` 프로바이더를 사용하여 Azure Machine Learning(ML) 온라인 엔드포인트를 자동화된 방식으로 배포하는 방법을 설명합니다. 모델 배포 시 트래픽 분할(Canary rollout), 오토스케일링, 헬스 체크 등을 IaC(Infrastructure as Code)로 구현하는 구체적인 코드를 제공합니다.

이 글의 핵심 포인트

1azurerm 프로바이더의 한계를 azapi 프로바이더로 극복하여 Azure ML 엔드포인트 관리 가능
2Endpoint(URL/인증)와 Deployment(모델/컴퓨팅)로 구분된 2계층 아키텍처 활용
3Canary 배포를 위한 트래픽 분할(Traffic Splitting) 기능 구현 방법 제시
4오토스케일링(min/max instances) 및 헬스 프로브(Liveness/Readiness) 설정 포함
5보안 강화를 위해 API Key 대신 AADToken(Azure AD) 인증 방식 권장

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

MLOps의 핵심은 모델의 안정적인 배포와 관리입니다. Terraform을 통한 IaC 구현은 수동 배포의 오류를 줄이고, 모델 업데이트 시 리액션 타임을 최소화하며, Canary 배포를 통해 서비스 중단 없는 모델 교체를 가능하게 합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

클라우드 네이티브 환경에서 ML 모델은 단순한 파일이 아닌, 운영 가능한 서비스(Service)로 다뤄져야 합니다. 현재 Terraform의 `azurerm` 프로바이더가 Azure ML의 최신 온라인 엔드포인트 리소스를 완벽히 지원하지 못하는 상황에서, `azapi`를 활용해 Azure API에 직접 접근하는 고급 테크닉이 필요해졌습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

모델 배포 프로세스의 표준화는 AI 서비스의 SDLC(소프트웨어 개발 생애주기)를 단축시키고, 서비스 가용성을 높입니다. 이는 AI 기반 서비스를 운영하는 기업들이 인프라 관리 비용을 줄이고, 모델 성능 개선과 실험에 더 집중할 수 있는 환경을 조성합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 경쟁을 앞둔 한국 AI 스타트업들은 모델의 정확도뿐만 아니라 MLOps 성숙도를 확보해야 합니다. 인프라 자동화 기술을 내재화함으로써, 적은 인력으로도 대규모 트래픽을 견디는 안정적인 AI 서비스를 구축하고 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

AI 모델 개발만큼이나 중요한 것이 바로 '어떻게 안정적으로 서비스하느냐'입니다. 많은 스타트업이 모델의 정확도(Accuracy)에만 매몰되어, 실제 운영 환경에서의 배포 안정성(Reliability)과 확장성(Scalability)을 간과하곤 합니다. 이 기사에서 제시하는 Canary 배포 방식은 서비스 중단 없이 모델을 업데이트할 수 있는 핵심 기술로, 사용자 경험을 해치지 않으면서도 빠른 모델 실험을 가능하게 하는 강력한 도구입니다.

창업자 관점에서는 '기술적 부채'를 관리하는 측면에서 이 접근법을 주목해야 합니다. `azapi`를 활용한 IaC 구축은 초기 구축 비용이 발생할 수 있지만, 서비스 규모가 커질 때 발생할 수 있는 배포 사고와 운영 리스크를 획기적으로 줄여줍니다. 인프라를 코드로 관리하는 습관은 팀의 규모가 커져도 일관된 운영 환경을 유지할 수 있게 하는 강력한 무기가 될 것입니다.

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