연합학습 도입 시 기존 인프라 호환성 고려사항

연합학습은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 데이터가 위치한 각 디바이스(또는 사일로)에서 로컬 모델을 학습시킨 후, 모델의 업데이트 값(예: 가중치, 그래디언트)만을 중앙 서버로 전송하여 글로벌 모델을 업데이트하는 분산형 머신러닝 방식입니다.

 

이러한 'Code-to-Data' 접근 방식은 데이터 프라이버시를 획기적으로 향상시키지만, 기존의 'Data-to-Code' 중앙 집중식 인프라와는 데이터가 아닌 학습 코드(모델)가 이동한다는 점에서 근본적으로 다릅니다. 따라서 연합학습을 성공적으로 도입하기 위해서는 기존 IT 인프라와의 호환성을 면밀히 검토하고 전략을 수립해야 합니다.

 

주요 고려사항은 다음과 같습니다.

1. 데이터 인프라 (Data Infrastructure)

데이터가 이동하지 않기 때문에, 데이터가 저장되고 관리되는 방식이 연합학습 실행에 가장 큰 영향을 미칩니다.

• 데이터 분산 및 저장 위치:
  • 현황 파악: 데이터가 현재 어디에(온프레미스 서버, 프라이빗/퍼블릭 클라우드, 엣지 디바이스, 모바일 기기) 어떻게(데이터베이스, 데이터 레이크, 파일 시스템) 저장되어 있는지 정확히 파악해야 합니다.
  • 고려사항: 연합학습은 이 분산된 데이터에 직접 접근하는 것이 아니라, 해당 위치에서 학습 코드가 실행될 수 있어야 합니다. 각 로컬 환경에 학습 실행을 위한 최소한의 환경(예: Python 런타임, 라이브러리)을 구성할 수 있는지 확인해야 합니다.
• 데이터 전처리 파이프라인:
  • 현황 파악: 기존에는 중앙 서버에서 ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인을 통해 데이터를 일괄적으로 전처리했을 것입니다.
  • 고려사항: 연합학습 환경에서는 데이터가 중앙으로 오지 않으므로, 기존의 중앙화된 ETL 파이프라인을 사용할 수 없습니다. 대신, 데이터 전처리 로직이 각 로컬 디바이스에서 개별적으로 실행될 수 있도록 수정되거나, 전처리 로직을 포함한 학습 코드가 배포되어야 합니다. 이는 기존에 중앙 서버가 처리하던 연산 부담이 로컬 디바이스로 전가됨을 의미합니다.
• 데이터 거버넌스 및 보안:
  • 현황 파악: 기존의 데이터 접근 제어(Access Control), 암호화, 감사 추적 정책.
  • 고려사항: 연합학습 프로세스(모델 학습, 업데이트 전송)가 기존의 보안 및 거버넌스 정책을 준수해야 합니다. 로컬 데이터에 대한 접근 권한, 모델 학습 과정의 보안(예: Secure Aggregation, 동형 암호)을 기존 시스템과 어떻게 통합할지 명확한 계획이 필요합니다.

2. 컴퓨팅 인프라 (Compute Infrastructure)

학습의 주체가 중앙 서버에서 로컬 디바이스로 이동함에 따라 요구되는 컴퓨팅 자원의 위치와 역할이 완전히 달라집니다.

• 로컬/엣지 디바이스의 연산 능력:
  • 현황 파악: 데이터를 보유한 각 디바이스(스마트폰, IoT 기기, 병원 서버 등)의 컴퓨팅 사양(CPU, 메모리, 배터리, 스토리지).
  • 고려사항: 연합학습의 핵심은 '데이터가 있는 곳에서' 학습을 수행하는 것입니다. 이는 로컬 디바이스가 모델 학습(최소한 순전파/역전파 및 그래디언트 계산)을 감당할 수 있는 충분한 리소스를 보유하고 있어야 함을 의미합니다. 기존 인프라가 단순 데이터 수집/저장용이었다면, 리소스 업그레이드 또는 모델 경량화(예: Quantization, Pruning) 등의 최적화 전략이 필요합니다.
• 중앙 서버(조정자)의 역할 변화:
  • 현황 파악: 기존 머신러닝 학습에 사용되던 고성능 GPU 서버.
  • 고려사항: 중앙 서버는 더 이상 대규모 모델 학습을 직접 수행하지 않습니다. 대신 수많은 로컬 디바이스로부터 모델 업데이트를 수신하고, 이를 안전하게 집계(Aggregation)하며, 다음 라운드를 위해 글로벌 모델을 다시 배포하는 '조정자(Coordinator)' 역할을 수행합니다. 이는 기존의 고성능 GPU 연산 능력보다는, 수많은 클라이언트의 연결을 동시에 관리하고(I/O), 이들의 학습/업데이트 일정을 조율하며(스케줄링), 모델을 효율적으로 집계하는 '조정자'로서의 역할이 더 중요해집니다. 따라서 서버의 아키텍처도 이에 맞게 재평가되어야 합니다.

3. 네트워크 인프라 (Network Infrastructure)

원시 데이터 대신 모델 업데이트를 전송하지만, 이 통신의 빈도와 특성을 고려해야 합니다.

• 대역폭 및 지연 시간:
  • 현황 파악: 로컬 디바이스와 중앙 서버 간의 네트워크 환경 (유선 LAN, Wi-Fi, 5G/LTE 등).
  • 고려사항: 원시 데이터(GB/TB 단위) 전송 대비 모델 업데이트(MB 단위) 전송은 효율적입니다. 하지만 이 과정이 수백, 수천 개의 디바이스에서 주기적으로(매 라운드마다) 발생합니다. 특히 모바일이나 IoT 환경에서는 네트워크 연결이 불안정하거나(Intermittent), 대역폭이 낮을 수 있습니다. 기존 네트워크가 이러한 '간헐적이고 분산된' 트래픽을 감당할 수 있는지 평가해야 합니다. 특히 불안정한 환경을 대비해, 비동기식(Asynchronous) 집계 방식 도입, '모델 압축(Model Compression)' 기법(예: Quantization)을 통한 전송량 감소, 또는 '클라이언트 샘플링(Client Sampling)' 전략 등을 구현할 수 있는지 함께 검토해야 합니다.
• 네트워크 보안:
  • 현황 파악: 기존의 사내망, VPN, 방화벽, TLS/SSL 암호화 정책.
  • 고려사항: 중앙 서버와 로컬 디바이스 간의 통신은 민감한 모델 정보를 포함합니다. (비록 원시 데이터는 아니지만, 모델 업데이트 값 자체도 특정 공격에 취약할 수 있습니다.) 기존의 VPN, 방화벽 정책 내에서 이 통신이 허용되어야 하며, 모든 통신 구간은 TLS 등으로 강력하게 암호화되어야 합니다.

4. MLOps 및 소프트웨어 스택 (MLOps & Software Stack)

모델을 개발, 배포, 운영하는 방식(MLOps) 역시 분산 환경에 맞게 진화해야 합니다.

• 기존 MLOps 파이프라인:
  • 현황 파악: 모델 버전 관리, 학습 파이프라인, 배포, 모니터링 시스템 (예: Jenkins, Kubeflow, MLflow).
  • 고려사항: 기존 MLOps 파이프라인은 연합학습의 고유한 워크플로우를 처리하도록 확장되어야 합니다. 이는 다음을 포함합니다:
    • 분산 실험 추적: 중앙 서버뿐만 아니라 각 클라이언트에서의 학습 하이퍼파라미터, 로컬 모델 성능, 리소스 사용량을 추적합니다.
    • 워크플로우 조정: 모델 집계 로직 수행, 수백 개의 엣지 디바이스로의 글로벌 모델 배포, 로컬 업데이트 수집을 자동화합니다.
    • 실패 관리 및 복원력: 네트워크 연결 실패, 특정 클라이언트의 학습 실패(예: 리소스 부족, 데이터 오류) 등 분산 환경에서 필연적으로 발생하는 문제에 대응하고 학습을 지속할 수 있는 복원력(Resiliency)을 갖춰야 합니다.
• 프레임워크 및 라이브러리 호환성:
  • 현황 파악: 현재 사용 중인 머신러닝 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch) 및 데이터 분석 도구.
  • 고려사항: 연합학습을 구현하기 위한 프레임워크(예: TensorFlow Federated(TFF), PySyft, Flower)를 도입해야 합니다. 이 프레임워크가 기존에 사용하던 ML 프레임워크와 호환되는지, 기존 모델 코드를 연합학습 환경에 맞게 이식(porting)하는 데 얼마나 많은 수정이 필요한지 검토해야 합니다.

요약

연합학습 도입은 단순한 소프트웨어 설치가 아닌, '데이터를 코드로 가져오는(data-to-code)' 중앙 집중식 패러다임에서 '코드를 데이터로 가져오는(code-to-data)' 분산형 패러다임으로의 아키텍처 전환을 의미합니다.

 

이는 기존의 데이터, 컴퓨팅, 네트워크 인프라 및 MLOps 파이프라인 전반에 걸친 면밀한 호환성 분석과 잠재적인 변경을 수반합니다. 따라서 성공적인 도입을 위해서는 기존 인프라에 대한 면밀한 분석과 함께, 분산 환경에서의 운영(MLOps) 및 보안 정책까지 아우르는 '전략적 아키텍처 전환'의 관점에서 접근하는 것이 필수적입니다.