Статья является переводом. Источник: Techradar, автор Yuval Fernbach
Для нашей команды Scalehost важно не только обеспечивать стабильную и быструю eCommerce инфраструктуру, но и делиться знаниями о современных подходах к разработке и внедрению AI/ML. Эта статья будет полезна техническим лидерам и DevOps-инженерам, дата-сайентистам и разработчикам, работающим с ML-моделями. А также руководителям, которые хотят понять, как правильно интегрировать ИИ в свои продукты.
Данный материал показывает как объединение DevOps и MLOps создает единую цепочку поставки ПО, упрощает автоматизацию, повышает надежность и ускоряет разработку, помогая бизнесу оставаться конкурентоспособным.
Когда бизнес осознал потенциал искусственного интеллекта (ИИ), началась гонка по внедрению MLOps (управление процессами машинного обучения) в корпоративные стратегии. Однако оказалось, что интеграция ML в реальные проекты крайне сложна: разрыв между разработкой и внедрением слишком велик. По данным Gartner, 85% решений на базе ИИ и ML так и не доходят до продакшена.
В этом материале рассматривается важность объединения лучших практик DevOps и MLOps для преодоления этого разрыва, повышения конкурентоспособности компаний и принятия более точных решений на основе данных. А также разбираются проблемы раздельных DevOps- и MLOps-пайплайнов и покажем, почему их интеграция необходима.
Проблемы отдельных пайплайнов
Традиционно DevOps и MLOps-команды работают раздельно: у них разные цели, инструменты и процессы. Но поддержание двух изолированных пайплайнов ведёт к неэффективности и дублированию, что вредит скорости и качеству разработки.
- Неэффективность при интеграции рабочих процессов
DevOps-пайплайны оптимизируют полный цикл разработки ПО (SDLC), делая ставку на CI/CD и надежность эксплуатации.
MLOps же включает уникальные этапы — подготовку данных, обучение моделей, эксперименты и деплой. Эти процессы требуют специализированных инструментов и рабочих сред, что затрудняет интеграцию с традиционным DevOps.
Например:
- Data scientists работают в Jupyter Notebooks;
- Разработчики используют CI/CD-инструменты вроде Jenkins или GitLab CI.
Чтобы встроить ML-модель в приложение, ее приходится вручную конвертировать, валидировать и развертывать в рамках DevOps-процессов. Этот путь трудоемкий и подвержен ошибкам.
Дублирование инструментов и ресурсов
Хотя DevOps и MLOps преследуют схожие цели — автоматизация, версионирование и деплой, — они используют разные инструменты и процессы.
- В DevOps чаще всего применяются Docker, Kubernetes, Terraform;
- В MLOps — специализированные решения: MLflow, Kubeflow, TensorFlow Serving.
Из-за отсутствия единой экосистемы командам приходится дублировать работу, чтобы добиться одного и того же результата.
Например, в DevOps для версионирования используется Git, тогда как в MLOps дополнительно требуется версионирование датасетов и моделей. Это ведет к лишним затратам на инфраструктуру, управление и поддержку — ведь обе команды поддерживают разные системы ради схожих задач (контроль версий, воспроизводимость, отслеживание изменений).
Недостаток синергии между командами
Разрыв между пайплайнами DevOps и MLOps создает изоляцию между инженерами, дата-сайентистами и операционными командами.
Последствия:
⛔ Слабая коммуникация
⛔ Несогласованные цели
⛔ Задержки в деплое
Дата-сайентистам особенно сложно довести модель до продакшена без постоянного взаимодействия с DevOps и инженерами.
Кроме того, ML-модели часто не рассматриваются как полноценные софтверные артефакты. Из-за этого они могут обходить важные этапы, привычные для DevOps: тестирование, сканирование на безопасность, контроль качества.
Это приводит к падению качества, непредсказуемости поведение модели в продакшене, снижению доверия между командами.
Проблемы с деплоем и замедленные циклы итераций
Разобщенность DevOps и MLOps сказывается на скорости и гибкости деплоя. В традиционном DevOps CI/CD обеспечивает частые и надежные обновления ПО. Но для ML-моделей деплой требует переобучения, валидации и иногда даже переработки интеграции. Из-за этого итерации проходят медленнее, так как пайплайны работают независимо, с разными проверками и согласованиями.
Пример: инженерная команда готова выпустить новую функцию, но если требуется обновленная ML-модель, релиз задерживается из-за отдельного MLOps-процесса с переобучением и тестированием. В итоге время выхода функций на рынок увеличивается, если они зависят от ML.
Сложности с поддержанием согласованности и трассируемости
Раздельные конфигурации DevOps и MLOps усложняют версионирование, аудит и отслеживание изменений в системе. В стандартном DevOps код легко отслеживается и проверяется. В MLOps есть дополнительные элементы: данные для обучения, гиперпараметры, эксперименты — которые часто хранятся в отдельных системах с разными логами.
Отсутствие единой трассируемости затрудняет поиск причин проблем в продакшене. Например, если модель ведет себя неожиданно, может быть сложно понять, связано ли это с данными для обучения, версией модели или конкретной частью кода без единого пайплайна.
Зачем объединять DevOps и MLOps?
Как видно, раздельные DevOps и MLOps-пайплайны приводят к:
⛔ неэффективности;
⛔ дублированию работы;
⛔ слабой командной коллаборации;
⛔ замедленным релизам и непоследовательным практикам.
Объединение этих пайплайнов в единую цепочку поставки ПО (Software Supply Chain) позволяет:
✅ обеспечить согласованность процессов;
✅ сократить дублирование работы;
✅ улучшить взаимодействие между командами.
Общие цели DevOps и MLOps
DevOps и MLOps имеют схожие цели: быстрая доставка, автоматизация и надежность. Хотя области их фокуса различаются — DevOps ориентирован на традиционную разработку ПО, а MLOps — на рабочие процессы машинного обучения — их основные цели совпадают:
Быстрые релизы
Обе практики нацелены на частые, итеративные релизы для ускорения вывода продукта на рынок. DevOps достигает этого через CI/CD, а MLOps ускоряет цикл разработки, обучения и деплоя моделей. Быстрая доставка позволяет:
- DevOps — выпускать новые функции ПО как можно быстрее;
- MLOps — предоставлять обновленные модели с улучшенной точностью и поведением, что помогает бизнесу быстро реагировать на изменения данных или потребностей.
Автоматизация
Автоматизация снижает ручной труд и риск ошибок.
- DevOps: автоматизация тестирования, сборки и деплоя ПО;
- MLOps: автоматизация загрузки данных, обучения моделей, настройки гиперпараметров и деплоя. Это позволяет дата-сайентистам больше сосредоточиться на экспериментах и улучшении моделей, а также обеспечивает воспроизводимость моделей.
Надежность
Надежность критична для обеих практик.
- DevOps использует автоматическое тестирование, мониторинг и инфраструктуру как код (IaC);
- MLOps поддерживает надёжность моделей через мониторинг, автоматическое переобучение и обнаружение дрейфа (drift detection).
ML-модели как артефакты в цепочке поставки ПО
В DevOps все компоненты ПО считаются артефактами (библиотеки, бинарные файлы, конфигурации). Их версионируют, тестируют и продвигают через разные среды (staging, production). Аналогичный подход к ML-моделям дает значительные преимущества:
Единый взгляд на все артефакты
Интеграция моделей в те же системы, что и код, позволяет версионировать и отслеживать модели, поддерживать согласованность и легко управлять всей цепочкой поставки ПО.
Пример: версия модели фиксируется вместе с кодом для новой функции, что уменьшает путаницу и облегчает воспроизводимость.
Автоматизация рабочих процессов
ML-модели проходят те же автоматизированные этапы, что и код — от подготовки данных до деплоя. Изменение кода может автоматически инициировать переобучение, валидацию и деплой модели.
Использование существующей инфраструктуры CI/CD обеспечивает сквозную доставку всех компонентов без лишних ручных шагов.
Улучшение взаимодействия команд
Интеграция моделей как артефактов упрощает сотрудничество между data science, инженерией и DevOps. Помимо этого, позволяет дата-сайентистам сосредоточиться на качестве моделей, а инженерам — видеть модели как полноценные версии приложения.
Повышение безопасности, соответствия и управления
ML-модели проходят те же проверки, что и ПО:
- безопасность,
- соответствие корпоративным стандартам,
- управление жизненным циклом.
Это снижает риски при развертывании ИИ/ML в продакшене.
Заключение
Объединение DevOps и MLOps в единый процесс — это не просто техническая оптимизация, а стратегический шаг для бизнеса, который хочет использовать AI/ML безопасно и эффективно. Единая цепочка поставки ПО сокращает дублирование работы, улучшает взаимодействие команд, повышает качество моделей и кода, а также ускоряет вывод продуктов на рынок.
В Scalehost мы создаем стабильную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру, которая готова к внедрению современных ИИ/ML-решений. Наша экспертиза позволяет компаниям быстро интегрировать новые технологии, обеспечивая непрерывность работы и высокую производительность приложений.
👉 Scalehost берет на себя заботу о стабильности вашего eCommerce бизнеса. Узнайте, как мы можем помочь вашей команде, свяжитесь с нами.