Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 1편 - 도입과 사용

본 글은 Apache Beam을 활용하여 머신러닝 데이터 파이프라인을 구축하는 과정을 소개하는 1편으로, 도입과 사용법에 초점을 맞춥니다. Apache Beam은 다양한 환경에서 실행 가능한 통합 데이터 처리 모델을 제공하며, 이를 통해 복잡한 데이터 처리 로직을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

특히 머신러닝 워크플로우에서 데이터 전처리, 특성 추출, 모델 학습 및 평가에 이르는 전 과정을 파이프라인으로 구성하는 것이 중요합니다. Apache Beam은 Python SDK를 통해 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 I/O 커넥터를 지원하여 데이터 소스와의 연동을 용이하게 합니다.

본 글에서는 Apache Beam의 기본 개념과 함께 간단한 예제를 통해 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 설명하며, 향후 MLOps 관점에서 데이터 파이프라인을 어떻게 확장하고 관리할 수 있을지에 대한 기대를 제시합니다.