<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Continuous Integration on Formize.com 블로그</title><link>https://blog.formize.com/ko/tags/continuous-integration/</link><description>Recent content in Continuous Integration on Formize.com 블로그</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ko/tags/continuous-integration/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize를 활용한 MLOps 파이프라인의 지속적인 데이터 거버넌스</title><link>https://blog.formize.com/ko/continuous-data-governance-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ko/continuous-data-governance-in-mlops/</guid><description>&lt;h1 id="formize를-활용한-mlops-파이프라인의-지속적인-데이터-거버넌스">Formize를 활용한 MLOps 파이프라인의 지속적인 데이터 거버넌스&lt;/h1>
&lt;p>기업이 대규모로 머신러닝 모델을 배포할수록 역설에 직면합니다. 반복 속도가 빨라질수록 학습, 검증, 추론에 사용되는 데이터가 내부 정책 및 외부 규정을 준수하는지 보장하기 어려워집니다. 전통적인 데이터 거버넌스 접근 방식—수동 감사, 정기 보고서, 정적 라인리지 맵—은 현대 MLOps 워크플로우의 속도를 따라잡을 수 없습니다.&lt;/p>
&lt;p>Formize는 저코드 데이터 라인리지 및 컴플라이언스 엔진으로, 바로 이러한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. Formize를 CI/CD 파이프라인에 삽입하면 조직은 &lt;strong>실시간으로 라인리지를 캡처&lt;/strong>하고, &lt;strong>코드형 정책을 적용&lt;/strong>하며, &lt;strong>개발자와 감사자가 즉시 조회할 수 있는 품질 대시보드&lt;/strong>를 제공할 수 있습니다.&lt;/p></description></item></channel></rss>