기간: 2020년

역할: 모델 모니터링 플랫폼(DMS) 설계 및 기능 정의, 서비스 헬스/데이터 헬스 지표 구성, Alert & Drift 모듈 설계

✅ 프로젝트 배경

목적: 다양한 AI 모델이 운영되는 환경에서 성능 저하·데이터 변질 등을 실시간 감지하는 모니터링 시스템 구축

✨ 사용 기술 스택

🎯 핵심 성과 요약

운영 중인 AI 모델들의 서비스/데이터/모델 상태를 실시간 진단·관리할 수 있는 플랫폼 완성

항목 기능
서비스 상태 모니터링 Traffic, Latency, Error 등 지표 시각화
데이터/모델 헬스 지표 Output Drift, Schema Error, Feature Drift 등 제공
모델 성능 관리 예측 결과 수집 및 Label Upload 통한 성능 업데이트
Alert 시스템 Drift/오류 감지 시 Webhook 알림 전송 및 임계값 설정 가능
통합 대시보드 모델별 상태 요약 및 지표 통합 뷰 제공

🔍 주요 기능별 성과