O cenário do desenvolvimento de software está em constante evolução e, nos últimos anos, duas metodologias significativas surgiram: DevOps e MLOps. Tanto DevOps quanto MLOps visam agilizar processos e melhorar a colaboração entre equipes em seus respectivos domínios.
Embora essas metodologias compartilhem algumas similaridades, elas focam em aspectos distintos do desenvolvimento de software, com DevOps mirando no desenvolvimento de software tradicional e MLOps focando em projetos de machine learning (ML). Este artigo mergulha nas principais diferenças entre DevOps e MLOps para fornecer uma melhor compreensão de suas funções no desenvolvimento de software moderno.
Definindo DevOps
DevOps é um conjunto de práticas e ferramentas que visam integrar o desenvolvimento e as operações de TI para otimizar todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Ele se concentra em quebrar silos entre desenvolvedores e equipes de operações de TI, promovendo colaboração, comunicação e melhoria contínua. O DevOps visa entregar software de alta qualidade de forma rápida e eficiente por meio de integração contínua, implantação contínua e monitoramento contínuo.
Elementos-chave do DevOps
- Integração Contínua (CI): O processo de integração frequente de alterações de código em um repositório compartilhado, minimizando o risco de conflitos de mesclagem e permitindo um feedback mais rápido.
- Entrega Contínua (CD): A prática de automatizar o processo de entrega de software, garantindo que novos recursos e correções de bugs sejam implantados em ambientes de produção sem intervenção manual.
- Infraestrutura como código (IaC): O conceito de gerenciamento e provisionamento de infraestrutura por meio de arquivos de definição legíveis por máquina, facilitando o gerenciamento e a automatização de alterações de infraestrutura.
- Monitoramento e registro: rastreie o desempenho do aplicativo e colete registros para diagnosticar e resolver problemas rapidamente.
Definindo MLOps
MLOps, abreviação de Machine Learning Operations, é uma disciplina de engenharia que reúne os princípios de DevOps e machine learning. O MLOps visa padronizar e simplificar o processo de desenvolvimento, implantação e monitoramento de modelos de machine learning para facilitar a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de ML e equipes de operações. Como os projetos de ML diferem do desenvolvimento de software tradicional em termos de complexidade, incerteza e natureza iterativa, o MLOps ajuda a enfrentar esses desafios e garante a implantação e manutenção bem-sucedidas de modelos de ML.
Elementos-chave do MLOps
- Gerenciamento de dados: garantir armazenamento, acesso e controle de versão adequados dos dados usados para treinar e avaliar modelos de ML.
- Treinamento e experimentação de modelos: Facilitando a reprodutibilidade de experimentos de ML rastreando hiperparâmetros, arquitetura de modelo e dados de treinamento.
- Implantação de modelo: automatização do processo de implantação de modelos de ML em ambientes de produção, incluindo recursos de controle de versão e reversão de modelo.
- Monitoramento e Manutenção de Modelos: Monitoramento contínuo do desempenho do modelo, detectando e abordando desvios de conceito e atualizando modelos conforme necessário.
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Diferenças entre DevOps e MLOps
- Foco em Dados: MLOps coloca uma forte ênfase no gerenciamento de dados, pois os modelos de ML são inerentemente dependentes da qualidade e relevância dos dados de entrada. O versionamento de dados, a validação de dados e o pré-processamento de dados são aspectos críticos de MLOps que não são tão proeminentes em DevOps.
- Experimentação e reprodutibilidade do modelo: projetos de ML geralmente exigem experimentação e iteração extensivas. O MLOps visa facilitar a reprodutibilidade rastreando parâmetros de experimento, arquitetura de modelo e dados de treinamento. Embora o DevOps também valorize a reprodutibilidade, ele se concentra principalmente na infraestrutura e no código do aplicativo, em vez da experimentação do modelo.
- Monitoramento e Manutenção de Modelos: Modelos de ML são suscetíveis a desvios de conceito, onde seu desempenho se degrada ao longo do tempo devido a mudanças na distribuição de dados subjacentes. O MLOps enfatiza o monitoramento contínuo do desempenho do modelo e atualizações regulares para garantir resultados ideais. Em contraste, o DevOps se concentra no monitoramento do desempenho do aplicativo e no registro de dados para identificar e resolver problemas relacionados à infraestrutura e ao código do aplicativo.
- Implantação de modelo: implantar modelos de ML em ambientes de produção pode ser um processo complexo que envolve lidar com diferentes versões de modelo, atualizar pipelines de dados e garantir a compatibilidade com sistemas existentes. O MLOps fornece uma abordagem estruturada para implantação de modelo, incluindo recursos de controle de versão e reversão. O DevOps, por outro lado, foca na automação da implantação de aplicativos de software tradicionais, que normalmente têm comportamento e ciclos de lançamento mais previsíveis.
Colaboração entre equipes: DevOps e MLOps promovem a colaboração entre equipes diferentes. DevOps incentiva a comunicação e a cooperação entre equipes de desenvolvimento e operações, enquanto MLOps facilita a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de ML e equipes de operações. O objetivo principal dessas colaborações é agilizar processos e melhorar a qualidade geral do produto final.
Pensamentos finais
DevOps e MLOps são metodologias cruciais para o desenvolvimento de software moderno, mas atendem a propósitos diferentes e atendem a tipos distintos de projetos. DevOps foca na integração de equipes de desenvolvimento e operações para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software, enquanto O MLOps visa padronizar e agilizar o desenvolvimento, a implantação e o monitoramento de modelos de aprendizado de máquina.
Entender as diferenças entre DevOps e MLOps é vital para organizações que buscam permanecer competitivas e adotar as melhores práticas em seus respectivos campos. Ao implementar essas metodologias, as empresas podem melhorar a colaboração, reduzir o tempo de colocação no mercado e garantir o sucesso de seus projetos de software e ML.
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