Відмінності DevOps та MLOps
DevOps і MLOps — це методології для швидкого та надійного створення цифрових продуктів.
DevOps керує кодом і застосунками, забезпечуючи автоматизацію, тестування та розгортання. MLOps працює з даними та моделями машинного навчання, постійно контролюючи їх точність і оновлення.
Внаслідок чого з’явились ці підходи? Чи правда, що MLOps виник внаслідок недосконалості DevOps? Чи можуть вони працювати разом?
Зараз дізнаємось!
Що таке DevOps?
DevOps — це методологія/підхід до розробки програмного забезпечення, який об’єднує процеси створення (Development) та експлуатації (Operations) в єдиний безперервний цикл.
Завдяки цьому код швидко переходить із одного середовища в інше:
розробка → тестування → продакшн.
Більшість технічних кроків, такі як збірка, перевірка якості та розгортання — виконуються автоматично. Це зменшує кількість ручних операцій і суттєво скорочує ризик людських помилок.
Чому виник DevOps?
Методологія з’явилась як відповідь на проблеми традиційної моделі розробки ПЗ.
Раніше команди працювали ізольовано, а відповідальність була розподілена між різними підрозділами. Через це виникали типові труднощі:
- довгі цикли релізів;
- конфлікти між девелоперами та інфраструктурними командами;
- складні та нестабільні розгортання;
- баги, які виявлялися вже після релізу.
З розвитком технологій бізнесу знадобилася швидкість. Компанії більше не могли дозволити собі оновлення раз на кілька місяців. Тому DevOps став еволюційною відповіддю на цю потребу.
Ключові практики DevOps
Щоб забезпечити якість продукту, DevOps спираєтья на конкретні технічні рішення. Нижче — найголовніші з них.
1. Безперервна інтеграція та доставка (CI/CD)
CI/CD забезпечує автоматичну перевірку кожної зміни в коді. Після коміту система запускає збірку, тести та перевірки якості, а за потреби — готує застосунок до розгортання.
Популярні інструменти:
2. Контейнеризація та оркестрація
Контейнеризація — це спосіб упакування застосунку разом із усіма його залежностями (бібліотеками, налаштуваннями, системними компонентами) в ізольоване середовище — контейнер.
Завдяки цьому застосунок працює однаково в будь-якому середовищі.
Популярні технології:
3. Infrastructure as Code (IaC)
Інфраструктура описується у вигляді коду та зберігається в системі контролю версій. Це дозволяє створювати середовища автоматично, відтворювати їх без ручних налаштувань і контролювати зміни.
Інструменти:
4. Моніторинг та спостережуваність
Після розгортання система постійно аналізується. Відстежуються технічні метрики, помилки, навантаження та доступність сервісів.
Інструменти, які часто використовують:
5. Автоматизація конфігурацій і процесів
DevOps мінімізує ручні операції, щоб знизити ризик помилок і забезпечити однаковий результат незалежно від того, хто запускає процес.
Для цього часто використовують:
Що таке MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) — це методологія, яка об’єднує розробку моделей машинного навчання та їхню експлуатацію в єдиний безперервний цикл.
Якщо DevOps відповідає за швидку та стабільну доставку ПЗ, MLOps вирішує аналогічні завдання для моделей ML: від підготовки даних і навчання моделі до розгортання та підтримки у продакшені.
MLOps дозволяє:
- автоматизувати навчання та тестування моделей;
- швидко запускати їх у середовище розробки;
- контролювати якість прогнозів у реальному часі;
- зменшити час від створення моделі до її використання бізнесом.
Чому виник MLOps?
Розробка моделей машинного навчання значно складніша за звичайний софт. Потрібно не лише писати код, а й постійно працювати з даними — збирати їх, чистити та оновлювати.
Через вимогливість до потужних серверів, GPU й специфічну реакцію на найменші зміни даних, команди ML довго вручну керують усім циклом. Це уповільнює роботу, створює помилки і ускладнює масштабування.
MLOps стандартизує та автоматизує весь життєвий цикл моделі. Завдяки цьому вони швидко виходять у продакшн, залишаються точними, а інженери можуть зосередитися на поліпшенні алгоритмів, а не на рутині.
Ключові практики MLOps
1. Контроль версій коду, даних і моделей
У ML важливо відстежувати не лише зміни в коді, а й у даних та конфігураціях моделей. Це дозволяє відтворювати результати, зменшує ризик помилок і спрощує командну роботу.
Популярні інструменти:
2. Автоматизовані ML-конвеєри
Весь цикл моделі — збір і обробка даних, навчання, тестування, розгортання — виконується автоматично. Це скорочує час виходу на ринок і дозволяє швидко повторювати процес для нових даних.
Інструменти:
3. Моніторинг і контроль якості моделей
Після розгортання модель потребує постійного спостереження: точність прогнозів, дрейф даних і робота в реальному середовищі. Моніторинг дозволяє вчасно виявляти проблеми та підтримувати надійність системи.
Інструменти:
4. Автоматичне перепідтренування моделей
Якщо модель втрачає точність через зміни даних, MLOps-конвеєр може автоматично запустити перепідготовку. Це зменшує ручну роботу і забезпечує стабільність прогнозів у середовищі розробки.
Часто використовують такі інструменти:
5. Інфраструктура як код для ML
Машини для навчання, GPU-кластери, середовища виконання — усе описується як код. Це забезпечує повторюваність, масштабованість і передбачуваність інфраструктури ML.
Популярні інструменти:
DevOps vs MLOps: відмінності та спільне застосування
Дехто може подумати, що MLOps виник через недосконалість DevOps. Але він чудово працює для традиційного ПЗ, де основний продукт — код, а дані змінюються нечасто.
Тоді як MLOps з’явився, щоб адаптувати ці принципи до особливостей машинного навчання, де в центрі уваги — дані, моделі та їхня якість.
Кожен підхід відповідає на специфічні потреби своєї сфери, і обидва можуть доповнювати один одного у складних цифрових проєктах.
| Параметр | DevOps | MLOps |
| Основний фокус | Код та застосунок | Моделі ML та дані |
| Контроль версій | Код | Код, дані, моделі, конфігурації |
| Цикл життя | Розробка → тестування → продакшн | Дані → підготовка → навчання → тест → розгортання → моніторинг → повторне навчання |
| Автоматизація | CI/CD, розгортання, тести | Конвеєри ML, автоматичне навчання і перепідтренування |
| Обчислювальні ресурси | CPU-сервери | GPU/TPU, масштабовані кластери |
| Моніторинг | Стабільність сервісів, помилки, доступність | Якість прогнозів, дрейф моделей, ефективність алгоритмів |
| Головна мета | Швидкі та надійні релізи ПЗ | Точні та надійні ML-моделі у продакшн |
Сценарії поєднання DevOps і MLOps
- Вебзастосунки з AI-функціями: наприклад, сайт із персональними рекомендаціями або чат-бот, що відповідає на запити користувачів.
- SaaS-продукти з ML-аналітикою: продукт надає аналітичні або прогностичні функції, наприклад, фінансові прогнози або прогноз попиту.
- Хмарні платформи для обробки великих даних: сервіси працюють із потоками даних у реальному часі, наприклад, для моніторингу IoT-пристроїв або аналітики поведінки користувачів.
Головні висновки
DevOps і MLOps — це два підходи, які допомагають командам швидко й надійно створювати цифрові продукти. І хоч вони мають спільні риси — принципи роботи у них різні.
ITEDU може допомогти опанувати один з цих підходів. Завдяки курсу «DevOps з нуля» ви додасте до свого арсеналу всі DevOps-інструменти з цієї статті (та навіть більше).
А якщо ви користуєтесь ними впевнено — велкам до NETFOCRE Jobs. Там завжди круті вакансії тільки від перевірених компаній.
