DevOpsは過去15年間、ソフトウェア開発の不可欠な部分として機能してきました。新しい技術、自動化、および人材システムを導入することで、ソフトウェア開発ライフサイクルを短縮し、高品質のソフトウェアを継続的に提供する文化が各組織で採用されています。近年、人工知能の台頭により、企業がAIを提供および利用する構造が大きく変化しました。MLOpsは、機械学習を本番環境に導入する際に企業が直面する現在の困難に対する論理的な反応です。
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルを本番環境に導入するプロセスを合理化することに焦点を当てた、機械学習エンジニアリングの主要な機能です。これには、そのメンテナンスと監視の要件も含まれます。DevOpsと同様に、MLOpsはデータサイエンティスト、DevOpsエンジニア、およびその他のIT関係者が協力する機能です。基本的に、MLOpsの実践は、ML開発ライフサイクル全体のバージョン管理を可能にします。
MLOpsとDevOpsは多くの側面で共通しています。DevOpsがアプリケーションのデプロイに迅速で継続的に反復するアプローチをもたらす一方で、MLOpsは同じ原則を借りて機械学習モデルを本番環境に導入します。チームスキル、開発、テスト、デプロイメント、本番運用の各ステップとスキル要件において、MLOpsとDevOpsは異なる要件を持っています。
MLOpsでは、機械学習モデルが多機能のアプリケーションの一部としてデプロイされます。アプリケーションの構築には、ソフトウェア開発者、QAテスター、データベースエンジニアおよび管理者、セキュリティ専門家、環境設定のためのIT管理者が必要です。MLOpsでは、データ抽出、データパイプラインの作成、モデルトレーニングを担当するデータサイエンティストと機械学習エンジニアなど、追加のスキルセットが必要です。
開発の文脈では、DevOpsはクライアントの要件に沿ってアプリケーションに新しい機能をコーディングするか、既存のバグを修正することを指します。一方、MLOpsの開発では、堅牢で再利用可能なETLおよびモデルトレーニングパイプラインの開発が必要です。これには、新しいデータ機能とMLモデルを実験して、パフォーマンスを向上させることが含まれます。
テストはDevOpsとMLOpsの両方にとって重要な部分です。DevOpsでは、テストフェーズはコードの品質を評価し、本番環境での持続性をチェックします。MLOpsでは、データ品質チェックとモデルのパフォーマンス評価に加えて、これらのテストが存在します。
デプロイメントフェーズでは、必要な変更を本番環境にプッシュします。DevOpsでは、これはコードとその必要な設定および依存関係をパッケージ化し、本番サーバーに転送することを意味します。MLOpsのデプロイメントには、新しいデータの収集、変換の適用、およびモデルの再トレーニングを行うCTパイプラインの設定が含まれます。
本番フェーズでは、両方のパラダイムで健康チェックとアプリケーションの監視が行われます。DevOpsは、予期しないエラーやクラッシュを監視します。対照的に、MLOpsの監視には、モデルのパフォーマンスが本番基準に準拠しているかどうかをチェックすることが含まれます。
MLOpsは、データサイエンスの原則に対応するために追加のステップと機能を追加することで、元のDevOpsパラダイムの拡張です。この新しいMLOps文化は、データパイプラインの作成、特徴エンジニアリング、モデルトレーニング、およびデプロイメントを合理化することで、データサイエンティストに利益をもたらします。
【ニュース解説】
近年、ソフトウェア開発の世界ではDevOpsという概念が広く受け入れられています。これは、開発（Dev）と運用（Ops）のプロセスを統合し、ソフトウェアの開発からデプロイメントまでのライフサイクルを迅速化し、効率化するためのアプローチです。一方で、人工知能（AI）と機械学習（ML）の技術が進化し、ビジネスや産業におけるその応用が拡大する中、これらの技術を効果的に本番環境に導入し、維持管理するための新たな概念としてMLOpsが登場しました。
MLOpsは、機械学習モデルの開発から本番環境へのデプロイメント、そしてその後のメンテナンスと監視を合理化するプロセスに焦点を当てています。これにより、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、DevOpsエンジニアなど、異なる専門分野のプロフェッショナルが協力して、機械学習プロジェクトをより効率的に進めることが可能になります。
DevOpsとMLOpsは、迅速なイテレーションと継続的なデリバリーを促進するという共通の目標を持ちながらも、それぞれのアプローチには重要な違いがあります。DevOpsはソフトウェアアプリケーションの開発と運用に焦点を当てているのに対し、MLOpsはデータパイプラインの品質チェックや機械学習モデルのトレーニングとデプロイメントに特化しています。これにより、MLOpsはデータの取り扱いやモデルのパフォーマンスに関する追加のスキルと知識を必要とします。
MLOpsの導入により、企業は機械学習モデルをより迅速に、かつ効率的に本番環境に展開できるようになります。これは、ビジネスプロセスの自動化、顧客体験の向上、新しいサービスや製品の迅速な市場投入など、多岐にわたる利点をもたらします。しかし、データのセキュリティやプライバシー、モデルの透明性と公平性など、機械学習を取り巻く課題に対処するための追加の取り組みも必要です。
また、MLOpsの実践は、機械学習モデルのライフサイクル全体にわたるバージョン管理、データとモデルのセキュリティ、パフォーマンスの監視、データドリフトの検出と対応など、複雑なプロセスを含んでいます。これらのプロセスを効果的に管理することで、機械学習モデルの精度と信頼性を維持し、ビジネス価値を最大化することが可能になります。
長期的には、MLOpsはDevOpsの原則を拡張し、データサイエンスと機械学習の分野に特化したベストプラクティスとツールを提供することで、AIとMLの本番環境への導入を加速し、その効果を最大化することを目指しています。これにより、企業は競争力を高め、イノベーションを推進することができるようになります。
from MLOps vs. DevOps: The Key Similarities and Differences.
