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AI 서비스 학습 데이터 DB 설계 후기
AI 서비스 학습 데이터 DB 설계 후기
AI 서비스 개발에서 학습 데이터, 모델 버전 관리, 추론 로그 저장을 위한 특화된 데이터베이스 설계 경험을 공유합니다.
럿지 AI 팀2025-01-169분
AI 서비스 데이터의 특수성
AI 서비스를 개발하면서 가장 어려웠던 것은 데이터 설계였습니다. 학습 데이터, 모델 버전 관리, 추론 결과 저장, 피드백 루프까지 - 일반적인 CRUD와는 완전히 다른 패러다임이 필요했습니다.
처음 마주한 문제들
- • 대용량 학습 데이터 저장/조회
- • 모델 버전별 성능 추적
- • 실시간 추론 결과 로깅
- • A/B 테스트 데이터 관리
필요한 설계 역량
- • 벡터 데이터 저장 (Embedding)
- • 시계열 데이터 최적화
- • 파티셔닝 전략
- • 데이터 파이프라인 설계
AI 데이터 설계 패턴
학습 데이터 스키마
training_data, data_version, label, feature_vector 분리 설계
→ 데이터 버전 관리 및 롤백 가능
모델 메타데이터 관리
model_registry, hyperparameters, metrics, artifacts 테이블 설계
→ 모델 버전별 성능 비교 및 배포 추적
추론 로그 설계
inference_log 시계열 파티셔닝, 샘플링 전략
→ 일 1억 건 로그도 효율적 조회
설계 최적화 결과
1억/일
로그 처리
<100ms
조회 속도
-80%
스토리지 비용
무중단
모델 배포
AI 엔지니어의 필수 역량
"AI는 데이터가 전부입니다. 좋은 데이터 설계 없이 좋은 AI 서비스는 없습니다."
ML 알고리즘만큼 데이터 아키텍처도 중요합니다.