揭秘MLOps和DevOps：了解主要区别

DevOps一词用于描述软件开发人员和IT运营人员如何协同工作。一种称为MLOps的新概念结合了DevOps和机器学习(ML)，由于各种原因而受到关注。

DevOps和MLOps是涉及开发人员、运营和数据科学协作的软件开发策略。主要区别在于DevOps侧重于应用程序开发，而MLOps则侧重于机器学习。

在DevOps中，我们集成了Web应用程序和软件的编程、测试和部署。MLOps旨在通过简化机器学习DevOps模型流程来实现类似的目标。它将这个生命周期缝合在一起，以创建一个障碍更少、平稳高效的流程。我们将逐步探讨DevOps与MLOps之间的差异。

什么是DevOps？

在软件公司中，有两个团队：开发和运营。开发团队创建新系统，而运营团队测试并实施产品。有时，运营团队会提供有关错误的反馈，从而导致开发周期的延迟。

DevOps旨在通过协作打破开发和运营团队之间的障碍。这是一个流行的IT概念，涉及跨系统的软件开发、运营和管理。DevOps不仅仅是一个单一的工具或方法；这种方法可以提高运营灵活性。它强调开发人员与手动和自动化系统之间的协作。

DevOps如何运作？
DevOps将开发和运营团队联合起来，打破了它们之间的传统孤岛。这些团队过去是分开运作的，必须在会议和电子邮件中投入大量时间和精力来了解情况。

采用DevOps将重点从部门目标转移到组织目标，从而促进协作和主动性。借助自动化工具和更快的流程，团队可以密切合作，快速识别和解决问题。DevOps优先考虑安全性，并自动化和监控从开发到生产的整个软件交付过程。

DevOps有多种用途：

• 更快地推出新功能
• 通过高效的流程提高客户和开发人员的满意度
• 反馈循环以实现更好的沟通

主要DevOps原则包括：

• 自动化
• 自助服务
• 合作
• 迭代
• 连续的提高
• 持续测试

开发运营生命周期

DevOps生命周期由四个主要阶段组成，以无限循环表示。这些阶段创建了一个反馈循环，使组织能够快速向客户提供经过质量测试的解决方案。

1）设计与规划
DevOps生命周期的初始阶段是规划。在此阶段，来自业务、开发和IT团队的利益相关者协作确定要包含在即将到来的开发周期中的功能并评估其对业务的价值。

2）持续集成
接下来是持续集成，这是一种DevOps方法，由三个步骤组成：编码、构建和测试。这些步骤旨在提高产品质量并利用自动化来构建产品。在此模型中，代码更改经常合并到中央存储库中。自动化工具获取代码库并测试其质量。测试后，构建二进制解决方案并进行功能测试。

团队可以使用手动和自动测试来生成对组织有利的综合报告。

3）持续部署
持续部署是DevOps模型的另一部分，它结合了发布和部署阶段。任何经过质量测试的构建都将自动发布并部署到预生产或生产环境。DevOps团队可以根据需要调整发布和部署频率。

4)持续监控
持续监控是DevOps生命周期的最后阶段，由两部分组成：操作和监控。它涉及监督软件运营、收集重要的安全和健康信息，以及与团队成员合作快速有效地解决问题。

开发运营的好处
DevOps可以使组织更加灵活，增强团队合作和沟通，并加快推出产品或服务所需的时间。

1)提高敏捷性
在DevOps中，一个关键实践是自动化软件开发和交付过程。这意味着使用机器执行重复性任务，例如测试代码、部署软件和设置基础设施，而这些都是人们通常做的。通过这样做，DevOps使我们能够快速有效地处理变更。

2)更快的上市时间
DevOps有助于将新的代码更改（例如错误修复或新功能）更快地投入生产。它自动执行代码测试和部署等任务，并专注于安全解决方案。这使得开发和运营团队更快、更灵活，提供现成的解决方案，并使企业更具竞争力。

3)增强安全性
DevOps解决方案通常包括提高效率和结果的安全措施。他们称之为DevSecOps。这意味着在整个开发过程中，而不仅仅是在最后，将安全性集成到产品和功能中。通过这样做，团队可以尽早发现并修复安全问题，而不是等到最后。DevSecOps可以更快地交付解决方案并降低软件开发成本。

4)改善沟通与协作
DevOps实施的工作原理是让Dev和Ops团队密切沟通和协作。当他们了解彼此的要求和优先事项时，他们可以快速、更有效地解决问题。

5）更好的反馈循环
反馈循环就像从组织的不同部分收集信息并与正确的团队共享。然后，这些团队可以使用这些信息来更快地改进和交付解决方案。

DevOps使用自动化和“从右到左”反馈来简化反馈循环。这意味着来自开发后期阶段的信息会自动发送回早期阶段。例如，如果在构建阶段出现错误，测试团队会立即收到修复错误的通知。这样，DevOps最佳实践反馈循环可以加快流程并提高产品质量。

DevOps模型的挑战

使用DevOps解决方案模型可以使开发和发布更加高效，但它也带来了挑战。

1）文化转变
DevOps需要文化转变。这意味着开发和运营团队必须共同努力，了解共同的责任，并协作解决问题。如果团队不能从一开始就解决这个挑战，就会影响整个开发单元和组织的效率。克服这个问题的一种方法是通过团队沟通创造共同的愿景。

2）工具的采用
DevOps使用新工具，因此必须用新系统替换旧系统。这似乎具有挑战性，但培训团队成员使用这些现代工具对于克服这一障碍至关重要。

这不仅仅是在过渡到DevOps最佳实践文化时使用精美的新工具。许多新工具频繁出现在市场上。相反，应专注于获取最适合您业务需求的工具。

3）建立指标和流程
使用DevOps模型涉及改变事情的完成方式。它可以包括设置CI/CD管道或创建自动化测试。在遵循这些新流程时，您还必须选择并跟踪正确的DevOps实施指标。为此，您必须仔细检查流程并选择与您的业务目标相符的指标。

同时完成所有这些事情可能是一项艰巨的工作。为了应对这一挑战，您可以从小事做起。为了有效地解决这个问题，请从一个小型试点计划和测试框架开始。

4）变革管理
DevOps需要一种不断进步和不断学习的文化。组织应该知道，随着进一步进行DevOps实施或产品增长，流程和工具可能会发生变化。组织和DevOps团队应该灵活并适应不断变化的需求。为了适应，你需要有责任感，总是努力变得更好，并且永远不要停止学习。

什么是MLOps？

MLOps是自动化机器学习过程、连接模型创建、开发和操作的策略集合。它使用DevOps原则和机器学习来防止机器学习项目中出现问题。MLOps解决方案是一组混合机器学习和DevOps解决方案的智能方法。它有助于快速将ML模型付诸实践，并更快地向客户提供更新，就像软件功能的DevOps最佳实践一样。

为什么是MLOps？
机器学习(ML)与标准软件不同，因为它以数据为中心。该代码旨在处理数据而不是传统的应用程序行为。机器学习是一个不断变化的系统；真正的工作在部署模型后开始。随着数据变化，必须定期监控、更新和重新部署模型，以获得最佳结果。MLOps管道可确保您以受控方式更快地获得可靠的见解，从而将业务重点重新转移到ML操作上。

MLOps汇集了所有团队的知识，使ML更加高效。
它遵循MLOps最佳实践和指南，顺利地从想法到实验再到生产就绪的模型。
它通过良好地划分专业知识来避免延误。
借助MLOps管道，您可以快速训练模型、跟踪实验并创建强大的API进行部署。

MLOps是如何工作的？
MLOps生命周期或工作流程包括以下步骤：

提取数据
分析数据
准备数据
训练模型
评估模型
验证模型
服务与监控

MLOps可以通过三种方式采用：

1)手动流程
对于从机器学习DevOps开始的企业来说，此流程是标准的。如果您不需要经常更改或训练模型，则手动ML方法可能适合。

在这种标准数据科学技术中，您可以在部署机器学习之初进行实验和迭代。每个流程步骤，如数据准备、模型训练和测试，都是手动完成的。然而，使用手动过程会增加现实世界中模型失败的风险。

2)机器学习管道自动化
这种架构非常适合使用新数据而不是新的机器学习想法来部署新模型。它使机器学习过程自动化，使实验更快。它可以持续部署模型预测，并使用生产中的新数据自动重新训练模型。您必须设置ML实验、自动数据处理、模型验证和元数据管理才能使其发挥作用。

组件必须可重用和可共享才能构建MLOps管道。探索性数据分析（EDA）代码可以存储在笔记本中，但组件源代码应该模块化。这种方法对于需要快速适应客户行为、价格和其他因素变化的系统很有帮助。但是，如果您想尝试新的ML想法并快速部署它们，您将需要CI/CD基础设施来自动构建、测试和部署ML管道。

3)CI/CD管道自动化
此级别适合需要频繁（有时甚至每小时）重新训练和更新模型的技术驱动型企业。他们同时在数千台服务器上部署这些模型。对于此类企业来说，端到端的MLOps周期至关重要。在此级别，数据、机器学习模型和机器学习训练管道组件是自动创建、测试和部署的，比上一个级别有显着改进。

通过这种方法，数据科学家可以快速尝试特征工程、模型设计和超参数的新想法。自动化MLOps管道具有CI/CD的六个阶段，使您能够反复测试新的机器学习算法和模型。您可以安排实验阶段。生成ML管道阶段的源代码，然后将其保存在源存储库中。

MLOps的好处

MLOps（即机器学习DevOps）支持数据团队、分析操作专业人员和IT工程师之间的协作。它使用机器学习操作的监控、验证和管理系统来加速模型开发和部署。

1)创建可重复的工作流程和模型
MLOps平台具有多项优势，例如：

• 通过启用可重复的学习和模型，使模型迭代对于企业场景保持一致和弹性。
• 使用数据集和模型注册表来有效跟踪资源。
• 通过监视执行日志中的代码、数据和指标来提供更好的可追溯性。
• 创建机器学习DevOps管道，以一致地设计、部署和管理模型工作流程，以实现可靠的交付。

2）在任何地点轻松部署高精度模型
使用MLOps平台，您可以：

• 快速、自信地部署准确的模型。
• 利用自动扩展、托管CPU和GPU集群以及云中的分布式学习。
• 通过分析和模型验证，高效地打包高质量模型。
• 使用托管部署将模型快速移动到生产环境。

3）机器学习全生命周期的有效管理
凭借MLOps的优势，您可以：

• 与AzureDevOps和GitHub操作无缝集成，以有效地规划、自动化和管理工作流程。
• 简化模型训练和部署管道，通过持续集成/持续交付使再训练变得更加容易，并将机器学习顺利集成到现有发布流程中。
• 通过高级数据偏差分析不断增强模型性能。

4）机器学习资源管理系统与控制
凭借MLOps的优势，您可以：

• 轻松跟踪版本历史记录和模型来源以进行审计。
• 使用均匀分布指标评估特征重要性并构建无偏模型。
• 设置资源配额并执行策略以满足安全、隐私和合规性标准。
• 通过自动跟踪实验和标记机器学习资源来创建审计跟踪以遵守法规。

MLOps风险和挑战

1)数据质量和偏差
确保高质量的数据对于构建准确可靠的机器学习模型至关重要。数据质量、缺失值和偏差可以带来准确的预测和更好的决策。组织必须实施强大的数据清理、预处理和验证技术来解决数据问题。此外，他们应该警惕发现和减轻数据偏差，以避免不公平或歧视性的结果。

2）模型漂移
当底层数据分布随时间变化时，就会发生模型漂移，导致模型性能下降。为了对抗模型漂移，组织需要在生产中持续监控和重新评估其模型。实施跟踪模型性能和数据分布变化的MLOps解决方案有助于识别和解决偏差，以保持ML模型的有效性。

3）安全和隐私
在机器学习过程中处理敏感数据需要严格的安全措施，以防止数据泄露并保持隐私合规性。组织必须实施数据加密、访问控制和安全数据存储，以保护敏感信息。此外，他们必须遵守隐私法规，并在必要时确保数据匿名。

4)集成复杂度
将MLOps平台集成到现有系统和工作流程中可能很复杂，尤其是在拥有遗留基础设施的组织中。采用无缝集成方法并利用支持MLOps平台的MLOps工具和平台有助于克服集成挑战。数据科学家、开发人员和IT团队之间的协作对于确保顺利实施至关重要。

5)技能差距
实施MLOps需要多种技能，需要结合机器学习操作、数据工程、软件开发和操作方面的专业知识。组织可能需要帮助寻找具有必要技能的专业人员。投资于培训和提高现有团队成员的技能以及招聘具有不同技能的人员可以帮助弥合这些技能差距并增强组织内的MLOps能力。

MLOps与MLOps之间的比较开发运营

MLOps和DevOps具有一些共同的原则，例如自动化和协作，但它们的侧重点以及在各自领域中应对的具体挑战有所不同。MLOps是根据机器学习操作的独特要求量身定制的，而DevOps旨在优化软件开发和交付流程。

结论

了解MLOps与DevOps之间的差异对于寻求充分利用这两个学科的潜力的组织至关重要。MLOps专门解决机器学习模型的复杂性，实现简化的工作流程、更快的模型部署和改进的模型管理。另一方面，DevOps专注于优化软件开发、确保更快的交付以及增强开发和运营团队之间的协作。