揭秘 MLOps 与 DevOps：了解主要区别
DevOps 一词用于描述软件开发人员和 IT 运营部门如何协同工作。一种名为 MLOps 的新概念将 DevOps 与机器学习 (ML) 相结合，由于各种原因而备受关注。
DevOps 和 MLOps 都是涉及开发人员、运营和数据科学协作的软件开发策略。主要区别在于 DevOps 专注于应用程序开发，而 MLOps 专注于机器学习。
在 DevOps 中，我们集成了 Web 应用和软件的编程、测试和部署。MLOps 旨在通过简化机器学习 DevOps 模型流程来做类似的事情。它将这个生命周期缝合在一起，以创建一个顺畅、高效的流程，减少障碍。我们将逐步探索 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，而运营团队测试和实施产品。有时，运营团队会针对错误提供反馈，从而导致开发周期延迟。
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，涉及整个系统的软件开发、运营和管理。DevOps 不仅仅是一种工具或方法；它是一种提高运营灵活性的方法。它强调开发人员与手动和自动化系统之间的协作。
DevOps 如何工作？
DevOps 将开发和运营团队联合起来，打破了他们之间的传统孤岛。过去，这两个团队各自为政，不得不投入大量时间和精力在会议和电子邮件上以随时了解最新情况。
采用 DevOps 可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，团队可以紧密合作，快速发现和解决问题。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
反馈循环促进更好的沟通
主要的 DevOps 原则包括：
自动化
自助服务
合作
迭代
持续改进
持续测试
有用的链接： DevOps 的未来：2023 年及以后的顶级 DevOps 趋势
DevOps 生命周期
DevOps 生命周期由四个主要阶段组成，以无限循环的形式呈现。这些阶段形成了一个反馈循环，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，业务、开发和 IT 团队的利益相关者会协作确定即将在开发周期中包含的功能，并评估它们对业务的价值。
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。自动化工具会获取代码库并测试其质量。测试后，将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益的综合报告。
3）持续部署
持续部署是DevOps 模型的另一个部分，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）持续监测
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。它涉及监督软件操作、收集关键的安全和健康信息，以及与团队成员合作以迅速有效地解决问题。
DevOps 优势
DevOps 优势
数据更新的主要目的是保持其完整性。在许多领域，无论是金融、医疗保健还是营销，基于过时信息的决策都可能导致错误的战略和潜 我的帐户 在的损失。例如，在金融领域，依赖过时的客户数据可能会导致营销活动无效，最终影响创收。通过定期更新数据集，组织可以确保他们根据最准确的信息开展业务。
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的时间。
1）提高敏捷性
在 DevOps 中，一项关键实践是自动化软件 品牌竞标的真正危险 开发和交付流程。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，而这些任务通常由人类完成。通过这样做，DevOps 使我们能够快速高效地处理变更。
2）加快上市时间
DevOps 有助于更快地将新代码更改（如错误修复或新功能）投入生产。它可自动执行代码测试和部署等任务，并专注于安全解决方案。这使开发和运营团队更快、更灵活，提供随时可用的解决方案，并使企业更具竞争力。
3）增强安全性
DevOps 解决方案通常包括安全措施，以提高效率 电话号码 bl 和结果。他们称之为 DevSecOps。这意味着在整个开发过程中，而不仅仅是在最后阶段，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 可以更快地提供解决方案并降低软件制作成本。
4）改善沟通与协作
DevOps 的实施需要 Dev 和 Ops 团队密切沟通和协作。当他们了解彼此的需求和优先事项时，他们可以更快、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合适的团队共享。然后这些团队可以利用这些信息来改进并更快地提供解决方案。
DevOps 使用自动化和“从右到左”的反馈来简化反馈循环。这意味着来自开发后期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通知以进行修复。这样，DevOps 最佳实践反馈循环可以加快流程并提高产品质量。
有用的链接： 为什么要采用 DevOps 以及它能带来哪些好处？
DevOps 模型挑战
DevOps 模型挑战
使用DevOps解决方案模型使得开发和发布更加高效，但也伴随着挑战。
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，并合作解决问题。如果团队不能从一开始就解决这一挑战，就会影响整个开发部门和组织的效率。克服这一问题的一种方法是通过团队沟通创造共同的愿景。
2）采用工具
DevOps 使用新工具，因此必须用新系统替换旧系统。这似乎很有挑战性，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。
在过渡到DevOps 最佳实践文化时，不仅仅是使用花哨的新工具。市场上经常出现许多新工具。相反，要专注于获得最适合您业务需求的工具。
3）建立指标和流程
使用 DevOps 模型涉及改变工作方式。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，您还必须选择和跟踪正确的 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。
同时完成所有这些工作可能是一项艰巨的任务。要应对这一挑战，你可以从小事做起。要有效地解决这个问题，可以从一个小型试点项目和一个测试框架开始。
4）变更管理
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 DevOps 实施的深入或产品的发展，流程和工具可能会发生变化。组织和 DevOps 团队应该灵活应对不断变化的需求。要适应，您需要有责任感，始终努力进步，永不停止学习。
有用的链接： 如何在 DevOps 转型中实现人工智能？
什么是 MLOps？
什么是 MLOps？
MLOps 是一套自动化机器学习过程的策略，将模型创建、开发和运营联系起来。它将 DevOps 原则与机器学习结合使用，以防止机器学习项目中出现问题。MLOps 解决方案是一套融合机器学习和 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。
为什么选择 MLOps？
机器学习 (ML) 与标准软件不同，因为它围绕数据展开。代码旨在处理数据，而不是传统的应用程序行为。ML 是一个不断变化的系统；真正的工作在部署模型后才开始。必须随着数据的变化定期监控、更新和重新部署模型，以获得最佳结果。MLOps 管道可确保您以更快、更可控的方式获得可靠的见解，将业务重点重新放在 ML 运营上。
MLOps 汇集了所有团队的知识，以提高 ML 的效率。
它遵循 MLOps 最佳实践和指南，确保从想法到实验再到可用于生产的模型顺利进行。
通过合理划分专业知识可以避免延误。
通过 MLOps 管道，您可以快速训练模型、跟踪实验并创建强大的 API 以供部署。
MLOps 如何工作？
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 方法可能很合适。
在这种标准的数据科学技术中，您会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。使用 Jupyter Notebooks 等 MLOps 工具可以快速处理数据。但是，使用手动流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理念）部署新模型。它使机器学习流程自动化，从而加快实验速度。它支持模型预测的持续部署，并自动使用生产中的新数据重新训练模型。您必须设置机器学习实验、自动数据处理、模型验证和元数据管理才能使其正常工作。
组件必须可重复使用和共享才能构建 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用。但是，如果您想尝试新的 ML 想法并快速部署它们，您需要一个 CI/CD 基础设施来自动构建、测试和部署您的 ML 管道。
3）CI/CD 管道自动化
此级别适合需要频繁（有时甚至每小时一次）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，端到端 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将自动创建、测试和部署，与上一级别相比有显著改进。
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 管道有六个 CI/CD 阶段，可让您反复测试新的机器学习算法和模型。您可以协调实验阶段。ML 管道阶段的源代码会生成并保存在源存储库中。
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MLOps 的优势
MLOps 的优势
MLOps 或机器学习的 DevOps 可实现数据团队、分析运营专业人员和 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快模型开发和部署。
1）创建可重复的工作流程和模型
MLOps 平台具有多种优势，例如：
通过实现可重复的学习和模型，使模型迭代在企业场景中保持一致且具有弹性。
使用数据集和模型注册表有效地跟踪资源。
通过监控执行日志中的代码、数据和指标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，实现可靠交付。
