Azure ML 파이프라인 컴포넌트 배치 배포에서 CLI 에서 Python SDK v2 로 전환 시 겪은 문제

요약

Azure ML 파이프라인 컴포넌트를 배치 배포할 때, CLI의 `az ml batch-deployment create`에서 사용하던 `@latest` 자동 태그 해결 기능이 Python SDK v2의 `PipelineComponentBatchDeployment`를 사용할 경우 2회차 이후부터 작동하지 않는 문제가 발생했습니다. 이 문제의 근본 원인은 컴포넌트가 '익명'인지 '이름 지정'인지에 따른 내부 동작 방식의 차이에 기인합니다. 본문에서는 이 문제를 해결하고 동일한 기능을 SDK에서 재현할 수 있는 세 가지 방법을 제시하며, 각 방법의 장단점(Trade-off)을 분석했습니다.

핵심 포인트

• Azure ML 파이프라인 컴포넌트 배치 배포 시, CLI와 Python SDK v2 간에 `@latest` 태그 자동 해결 기능 사용성 차이가 발생할 수 있다.
• 문제의 원인은 CLI 고유의 버그가 아닌, 컴포넌트가 '익명(anonymous)'인지 '이름 지정(named)'인지에 따른 내부 동작 방식의 근본적인 차이 때문이다.
• SDK에서 이 기능을 재현하기 위해 세 가지 해결 방법이 제시되며, 각 방법은 사용 편의성 및 안정성 측면에서 고유한 트레이드오프를 가진다.
• 개발자는 파이프라인 컴포넌트 배포 시 이러한 내부 동작 원리를 이해하고 적절한 SDK 패턴을 선택해야 한다.