안녕하세요! IT 전문 블로거 팬돌프입니다.MLflow 시리즈가 어느덧 후반부인 7부에 도달했습니다. 지난 6부에서는 도커를 활용해 모델을 배포하는 방법까지 알아보았죠. 이제 여러분은 모델을 만들고 서비스할 수 있는 능력을 갖추셨습니다.하지만, 혼자가 아니라 5명, 10명의 팀원과 함께 일한다고 상상해 보세요. "김 대리, 그 실험 결과 로그 파일 좀 메일로 보내줘." "서버 디스크가 꽉 차서 더 이상 모델 저장이 안 되는데요?"이런 비효율적인 상황을 막기 위해선 로컬이 아닌 중앙 집중형 서버 아키텍처가 필수적입니다. 오늘은 엔터프라이즈 환경에서도 끄떡없는 견고한 MLflow Server 구축 방법을 아주 상세하게 파헤쳐 보겠습니다.7부: 엔터프라이즈급 아키텍처 구축 - Backend & Artifact..