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해당 포스팅은 현재 재직 중인 회사와 관련이 없고, 개인 역량 개발을 위한 스터디 자료로 활용할 예정입니다.

읽은 자료: Machine Learning Platform Engineering 4~5장과 스터디 자료. 실습 데이터: UCI Seoul Bike Sharing Demand의 서울 시간별 공공자전거 대여량. 검증 환경: 2026년 10월 31일 Mac M3 Pro의 Rancher Desktop Kubernetes. 이 글의 Job·KFP 상태와 지표는 그날 실행해 남긴 기록을 바탕으로 한다.

책의 소득 분류 데이터를 그대로 따라가는 대신, 서울 공공자전거의 다음 한 시간 대여량을 예측하는 실험으로 4~5장을 다시 읽었다. 이 데이터에는 매 시간의 관측 시각이 있다. 덕분에 Feast가 예측 시각에 맞는 피처 행을 돌려주는지, MLflow에 등록한 모델을 KFP가 다시 찾는지, 무작위 평가 점수가 미래 구간에서도 유지되는지를 한 흐름에서 확인할 수 있다.

본론에 들어가기 전에, 이 글에서 묶는 세 도구를 한 줄로 정리한다. 모두 쿠버네티스 위에서 머신러닝 플랫폼을 이루는 오픈소스 구성요소이고, 각자 맡는 역할이 다르다.

도구	한 줄 정의	이 실험에서 맡은 일
Feast	피처 스토어. 모델이 쓸 입력값(피처)을 한 번 정의해 저장하고, 과거 시점용(오프라인)과 실시간용(온라인)으로 같은 값을 제공한다	예측 시각 기준으로 "그때 알 수 있던" 대여량·날씨 피처를 조회
MLflow	실험 추적·모델 레지스트리. 어떤 데이터·설정으로 학습한 모델인지 기록하고, 버전을 붙여 등록·배포한다	후보 모델의 지표·데이터 해시를 남기고 최종 모델을 버전 1로 등록
KFP(Kubeflow Pipelines)	파이프라인 오케스트레이터. 여러 단계(컴포넌트)를 DAG로 묶어 순서대로 실행하고 상태를 관리한다	등록된 모델을 재학습 없이 불러와 배치 추론 DAG로 실행

세 도구는 각각 하나의 질문에 대응한다. Feast: 예측 시각에 맞춰 만든 대여량·날씨 피처를 조회할 수 있는가? MLflow: 어떤 데이터와 피처로 선택한 모델인지 다시 찾을 수 있는가? KFP: 등록된 모델을 재학습하지 않고 배치 추론에 다시 쓸 수 있는가? 마지막에는 전체 소스와 제출 코드를 파일별로 본문에 실었다.