[MLXP vs AWS SageMaker] 아키텍처 비교

 

 

 

네이버 클라우드 vs AWS MLOps 플랫폼 완전 분석

AI 플랫폼을 도입할 때 많은 기업이 고민합니다.

“네이버 MLXP로 갈 것인가, AWS SageMaker로 갈 것인가?”

두 서비스 모두 MLOps 플랫폼이지만
👉 아키텍처 철학,
👉 운영 방식,
👉 비용 구조,
👉 쿠버네티스 통합 수준
에서 명확한 차이가 있습니다.

이 글에서는 아키텍처 중심으로 두 플랫폼을 비교합니다.

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1️⃣ 한눈에 보는 핵심 비교 요약

구분MLXPSageMaker

제공사	네이버 클라우드	AWS
아키텍처 철학	Kubernetes Native	Managed Service 중심
K8s 접근성	높음 (직접 제어)	제한적
GPUaaS	강점	비용 높음
커스터마이징	높음	제한적
국내 규제 대응	매우 유리	상대적 불리

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2️⃣ 아키텍처 철학의 차이

🔹 MLXP : Kubernetes 중심 설계

MLXP는 처음부터 Kubernetes 기반 MLOps 플랫폼으로 설계되었습니다.

• MLXP = Control Plane
• Kubernetes = Execution Plane

 

[MLXP Control Plane] ↓ [Kubernetes Cluster] ↓ [GPU Node / Serving Pod]

✔ 인프라 제어권이 사용자에게 있음
✔ GPUaaS / 온프레미스 확장 가능
✔ 엔터프라이즈 표준 아키텍처에 적합

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🔹 SageMaker : 완전 관리형 서비스

SageMaker는 AWS가 모든 것을 관리하는 구조입니다.

 

[SageMaker API] ↓ [AWS Managed Infra] ↓ [Training / Endpoint]

✔ 빠른 시작
✔ 운영 부담 최소화
❌ 내부 구조 비가시성
❌ 세밀한 튜닝 어려움

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3️⃣ 학습(Training) 아키텍처 비교

📌 MLXP 학습 구조

 

[Pipeline] ↓ [K8s Job / MPIJob] ↓ [GPU Node Pool] ↓ [Object Storage]

• GPU 요청량 직접 지정
• Spot GPU 적극 활용
• 학습 종료 시 자원 자동 반납

📍 GPUaaS 친화적 구조

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📌 SageMaker 학습 구조

 

[SageMaker Training Job] ↓ [AWS Managed Instance] ↓ [S3]

• 인스턴스 단위 과금
• 학습 중 GPU 유휴 발생 가능
• 커스텀 스케줄링 불가

📍 편하지만 비쌈

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4️⃣ 서빙(Serving) 아키텍처 비교

🔹 MLXP 서빙

 

[Ingress] ↓ [K8s Deployment] ↓ [Model Pod]

• HPA 기반 자동 확장
• Canary / Blue-Green 배포
• 모델별 Pod 분리

📌 마이크로서비스 친화

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🔹 SageMaker Endpoint

 

[API Gateway] ↓ [SageMaker Endpoint]

• 엔드포인트 단위 관리
• 세밀한 트래픽 제어 제한
• 항상 인스턴스 상주 → 비용 증가

📌 간편하지만 유연성 부족

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5️⃣ 파이프라인 & 자동화 비교

항목MLXPSageMaker

파이프라인	K8s 기반	SageMaker Pipeline
CI/CD 연계	자유도 높음	AWS 종속
승인 프로세스	구현 자유	제한적

MLXP는 기존 DevOps 문화와 자연스럽게 통합됩니다.

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6️⃣ 비용 구조 비교 (GPUaaS 관점)

💰 MLXP

• GPU 사용 시간 단위 과금
• Idle GPU 자동 회수
• Spot GPU 적극 활용

📉 대규모 학습 시 비용 절감 효과 큼

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💰 SageMaker

• 인스턴스 단위 과금
• Endpoint 상시 유지 비용 발생
• 고성능 GPU 비용 부담 큼

📈 PoC에는 좋지만 장기 운영 시 비쌈

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7️⃣ 보안 · 규제 · 국내 환경 대응

항목MLXPSageMaker

CSAP	유리	복잡
망 분리	용이	제약
데이터 주권	국내	해외 리전

📌 공공·금융·대기업에서는 MLXP 선호도가 높음

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8️⃣ 어떤 경우에 어떤 선택이 맞을까?

✅ MLXP가 더 적합한 경우

• GPUaaS 운영
• 쿠버네티스 표준화 조직
• 장기 AI 서비스 운영
• 비용 최적화 중요
• 국내 규제 환경

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✅ SageMaker가 더 적합한 경우

• 빠른 PoC
• 스타트업
• AWS 올인 조직
• 운영 인력 부족

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9️⃣ 최종 결론

MLXP = “AI를 서비스로 운영하는 플랫폼”
SageMaker = “AI를 빠르게 시작하는 플랫폼”

관점승자

확장성	MLXP
비용	MLXP
유연성	MLXP
빠른 시작	SageMaker