연합학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 클라이언트(예: 모바일 기기, 병원, 공장)에서 로컬로 모델을 학습한 뒤, 학습된 모델의 일부(가중치 등)만을 중앙 서버로 보내 집계(aggregation)하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이러한 특성상, 연합학습의 '운영 용이성'은 기존의 중앙 집중식 MLOps(머신러닝 운영)와는 완전히 다른 차원의 복잡성을 가집니다. 운영 용이성은 단순히 "모델이 잘 돌아간다"를 넘어, "분산된 환경에서 시스템을 얼마나 안정적이고 효율적으로 유지보수할 수 있는가"의 문제입니다. 연합학습 도입 시 운영 용이성 측면에서 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.1. 시스템 구축 및 배포 (Setup & Deployment)클라이언트 환경의 다양성: 연합학습은 수많은 이..