AI 애플리케이션 운영 리스크와 DevOps 대응
한 줄 요약: AI 애플리케이션 운영에서 어려운 지점은 모델을 고르는 데서 끝나지 않는다. DevOps, MLOps, 보안 게이트웨이, 관측성, IaC 거버넌스를 어디에 둘지 정해야 한다. 앱 팀의 속도가 빨라질수록 플랫폼 경계가 흐리면 운영팀은 늦고 위험한 시점에 호출된다. 왜 지금 이슈인가 AI 애플리케이션 운영과 DevOps 병목은 같이 봐야 한다. 문제는 AI 앱이 많이 만들어진다는 사실보다, 배포 기준을 누가 정하고 장애를 누가 책임지는지 흐려진다는 데 있다. 원문 글은 이 갈등을 직설적으로 짚는다. 비즈니스 팀이나 제품 팀이 로우코드 도구, 사전 학습 모델, 개인 클라우드 계정, 무료 티어로 AI 앱을 빠르게 만들고, 나중에 보안, 로그, 에러 처리, 확장성 문제가 터지면 DevOps와 엔지니어링 팀이 뒤처리를 맡게 된다는 이야기다. ...