Я уже некоторое время работаю в компании Scalehost, где мы исследуем возможности внедрения AI и ML в нашу инфраструктуру. В процессе поиска материалов, я наткнулся на данную статью, которая показалась мне интересной. В ней рассматривается как объединение подходов DevOps и MLOps помогает компаниям создавать более устойчивые и эффективные процессы разработки, снижать риски и повышать качество продуктов.
Этот материал будет полезен техническим специалистам – DevOps-инженерам, дата-сайентистам и разработчикам, – и руководителям, стремящимся понять, как грамотно интегрировать технологии искусственного интеллекта в свои решения.
С ростом интереса к ИИ компании стремительно начали внедрять практики машинного обучения (MLOps) в свои процессы. Однако на практике оказалось, что интеграция моделей машинного обучения (ML) в реальную среду – задача непростая.
Разрыв между этапами разработки и внедрения стал очевиден: по оценке Gartner, около 85% проектов в области AI и ML так и не доходят до продакшена, то есть не начинают использоваться в реальных условиях.
Мы рассмотрим почему объединение подходов DevOps и MLOps способно устранить этот разрыв и создать единую, эффективную цепочку поставки программного обеспечения. Такой подход помогает компаниям укреплять конкурентные преимущества и принимать решения, основанные на данных. Мы также обсудим, какие сложности возникают при раздельном существовании DevOps и MLOps пайплайнов, и как их интеграция может повысить устойчивость и эффективность всей технологической инфраструктуры.
Почему разделение DevOps и MLOps мешает эффективности
Хотя DevOps и MLOps решают разные задачи, их цель по сути одна – сделать разработку и внедрение решений максимально надежными, автоматизированными и воспроизводимыми. Тем не менее, на практике эти направления часто существуют обособленно: у них разные пайплайны, инструменты и даже метрики успеха.
Такое разделение приводит ко множеству операционных потерь и дублирования процессов, что замедляет вывод продуктов на рынок.
Где ломается интеграция?
DevOps строится вокруг принципов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) – это классический подход к оптимизации жизненного цикла разработки ПО (SDLC). Он направлен на автоматизацию тестирования, развертывания и мониторинга, чтобы код быстро и безопасно доходил до продакшена.
MLOps, в свою очередь, добавляет в этот цикл новые, уникальные этапы – подготовку данных, обучение моделей, экспериментирование и последующее развертывание. Для них нужны собственные инструменты и инфраструктура, что и создает стык между мирами DevOps и ML, где чаще всего и возникают проблемы.
Типичный пример:
-
Дата-сайентисты работают в средах вроде Jupyter Notebook, где создают и тестируют модели
-
Инженеры DevOps оперируют пайплайнами Jenkins или GitLab CI, где всё заточено под код, а не под модели
Чтобы соединить эти два процесса, модель приходится вручную конвертировать, валидировать и интегрировать в систему. Это отнимает время и часто приводит к ошибкам.
Дублирование усилий и рост издержек
Несмотря на похожие цели – автоматизацию, версионирование и воспроизводимость, – DevOps и MLOps используют разные наборы инструментов. DevOps-команды применяют Docker, Kubernetes и Terraform, а MLOps-команды – MLflow, Kubeflow или TensorFlow Serving.
В результате внутри компании нередко сосуществуют две параллельные инфраструктуры, решающие схожие задачи.
Например, в DevOps версии кода хранятся в Git, а в MLOps отдельно версионируются датасеты и модели. Такое дублирование приводит к избыточным затратам на поддержку, инфраструктуру и обучение персонала, а главное – снижает согласованность команд.
Когда команды работают в изоляции?
Отсутствие интеграции между DevOps и MLOps приводит не только к разрозненным процессам, но и к разобщенности самих команд – разработчиков, дата-сайентистов и специалистов по инфраструктуре. Каждая группа работает в своем “контуре”: со своими инструментами, целями и зонами ответственности.
Из-за этого нарушается коммуникация, задачи теряют приоритет, а внедрение решений в продакшен занимает больше времени.
Часто дата-сайентисты не имеют возможности тесно сотрудничать с инженерами, что мешает операционализировать (то есть внедрить в реальную эксплуатацию) даже хорошо обученные модели. Модели машинного обучения при этом нередко воспринимаются не как часть программного продукта, а как “внешний элемент”, что ведет к проблемам качества.
Без единого пайплайна такие модели могут обходить стандартные этапы тестирования, проверки безопасности и контроля качества, характерные для DevOps. В итоге повышается риск нестабильного поведения моделей в продакшене и снижается доверие между командами – как техническое, так и организационное.
Задержки при внедрении и медленные циклы обновлений
Разделенные пайплайны напрямую влияют на скорость релизов и гибкость разработки. Классический DevOps обеспечивает быстрые и надежные обновления через автоматизированный CI/CD.
Но при работе с ML-моделями все усложняется: перед развертыванием их нужно заново обучить, проверить и иногда даже изменить архитектуру приложения.
Пока каждый пайплайн живет по своим правилам, итерации становятся медленнее, ведь валидация и деплой происходят по отдельным процедурам и требуют согласования между командами.
Типичная ситуация: инженерная команда готова выпускать новую функциональность, но обновленная ML-модель еще проходит этап переобучения и тестирования – и релиз откладывается.
Такое несовпадение темпов снижает общую скорость вывода продуктов на рынок, особенно когда речь идет о функциях, зависящих от машинного обучения.
Потеря прозрачности и сложности с отслеживанием изменений
Раздельные конфигурации DevOps и MLOps создают разрыв в единой системе контроля версий и аудита. В классическом DevOps каждое изменение в коде фиксируется и при необходимости может быть быстро проверено.
Но в MLOps все сложнее: к версиям кода добавляются версии данных, гиперпараметров, экспериментов и моделей, которые часто хранятся в отдельных системах с разными форматами логирования.
Без единого центра отслеживания становится труднее понимать, почему в продакшене возникла ошибка: “Это проблема данных, некорректная версия модели или ошибка в коде?” Ответить на этот вопрос без сквозной трассировки почти невозможно.
Так теряется прозрачность – и самое главное, воспроизводимость. А ведь именно она позволяет компаниям уверенно развивать AI/ML-направления, не опасаясь, что новая версия модели поведет себя иначе просто потому, что “что-то изменилось в процессе обучения”.
Зачем объединять DevOps и MLOps? Аргументы в пользу интеграции
Несмотря на различие в фокусе, DevOps и MLOps стремятся к одному – ускорению поставки, автоматизации и стабильности работы систем. DevOps традиционно занимается разработкой и эксплуатацией приложений, а MLOps – управлением жизненным циклом моделей машинного обучения. Но если взглянуть глубже, их принципы во многом совпадают.
Быстрый релиз
И DevOps, и MLOps стремятся к тому, чтобы новые версии продукта выходили часто и безопасно. В DevOps это реализуется через процессы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), где изменения в коде автоматически тестируются и публикуются в продакшене.
В MLOps идея та же, но применена к моделям: важно, чтобы обученные модели можно было оперативно обновлять – например, при изменении данных или бизнес-логики. Такой подход помогает компаниям быстрее адаптироваться к новым условиям и поддерживать актуальность решений, основанных на данных.
Автоматизация
В обоих подходах автоматизация – ключевой принцип.
В DevOps она снижает количество ручных действий при тестировании, сборке и развертывании, тем самым повышая предсказуемость и качество релизов.
В MLOps автоматизация нужна не меньше. Процессы загрузки данных, обучения моделей, подбора гиперпараметров и деплоя можно автоматизировать, чтобы дата-сайентисты тратили время не на рутину, а на эксперименты и улучшение точности моделей.
Кроме того, автоматизация делает результаты воспроизводимыми – а это критически важно, когда ML-модель должна стабильно работать в продакшене, где данные постоянно меняются.
Надежность и стабильность
Еще одна точка соприкосновения DevOps и MLOps – акцент на надежность и предсказуемость систем в реальной эксплуатации. DevOps достигает этого через автоматические тесты, мониторинг и практику infrastructure as code (описание инфраструктуры в виде кода, что делает ее управляемой и воспроизводимой).
MLOps решает аналогичную задачу, но применительно к моделям: следит, чтобы они работали корректно в меняющихся условиях.
Сюда входят такие практики, как мониторинг производительности моделей, автоматическое переобучение и отслеживание дрейфа данных – ситуаций, когда поведение модели ухудшается из-за изменения входных данных.
ML-модели как артефакты в единой цепочке поставки ПО
В классическом DevOps-подходе уже давно закрепилась идея: все компоненты ПО – будь то библиотеки, бинарные файлы или конфигурации – рассматриваются как артефакты. Они версионируются, тестируются и проходят единый путь через разные среды – от тестовой до продакшена.
Применение этого же принципа к ML-моделям делает процессы прозрачнее, ускоряет поставку и улучшает взаимодействие команд.
Единое представление всех артефактов
Когда ML-модели становятся полноправными артефактами, их можно хранить, версионировать и отслеживать в тех же системах, что и остальное ПО. Например, в репозиториях артефактов и CI/CD-пайплайнах.
Такой подход обеспечивает целостное и согласованное управление всеми компонентами – кодом, библиотеками, конфигурациями и моделями. Это повышает трассируемость, уменьшает риск ошибок и помогает точно понимать, какие версии модели и кода используются вместе.
Автоматизация сквозных процессов
Интеграция моделей в общую цепочку поставки позволяет использовать уже выстроенные DevOps-инструменты для автоматизации MLOps-процессов.
Обучение, валидация и деплой моделей становятся частью единого конвейера CI/CD: при изменении кода, затрагивающем модель, автоматически запускается процесс переобучения, тестирования и выкладки.
Это устраняет ручные шаги и обеспечивает сквозную доставку – от данных до готового продукта – в одном непрерывном цикле.
Улучшенное взаимодействие команд
Одна из главных проблем разделённых DevOps- и MLOps-пайплайнов – изоляция команд. Когда модели становятся частью общего потока поставки, инженеры, дата-сайентисты и DevOps-специалисты начинают работать на единой инфраструктуре и по единым стандартам.
Это повышает взаимопонимание и снижает трение между командами. Дата-сайентисты фокусируются на качестве моделей, инженеры – на стабильности продукта, а DevOps обеспечивает непрерывность доставки. Все используют общий язык и общие инструменты.
Безопасность, соответствие и контроль
Когда ML-модели интегрированы в общую цепочку поставки, к ним можно применять те же стандарты безопасности и комплаенса, что и к остальному ПО.
Принципы DevSecOps, внедрение безопасности на каждом этапе жизненного цикла, теперь охватывают и ML-компоненты. Модели проходят проверку на уязвимости, соответствие требованиям и качество, прежде чем попасть в продакшен.
Это особенно важно, когда модели становятся критичными для бизнеса: такой подход минимизирует риски и обеспечивает прозрачное управление AI/ML в продакшене.
Построится ли мост между DevOps и MLOps?
Рассмотрение ML-моделей как полноправных артефактов в единой цепочке поставки программного обеспечения меняет сам подход к организации процессов. Вместо разрозненных DevOps- и MLOps-пайплайнов компании получают цельную экосистему, где код и модели движутся по одному потоку – с едиными стандартами качества, безопасности и надежности.
Такое объединение упрощает работу команд, устраняет дублирование процессов и позволяет использовать уже существующие инструменты CI/CD для всего набора артефактов. В результате ускоряется релиз, повышается прозрачность и укрепляется сотрудничество между разработчиками, дата-сайентистами и DevOps-инженерами.
Сегодня лишь около 60% компаний имеют полную видимость происхождения и состояния ПО в продакшене. Интеграция DevOps и MLOps в единую цепочку поставки помогает закрыть этот разрыв – обеспечивая непрерывность, контроль и управляемость всего жизненного цикла, от кода до моделей машинного обучения. Это шаг к действительно целостному и безопасному подходу к разработке современных цифровых продуктов.
Автор: nmazikov
