DataOpsとMLOpsの比較: 類似点、相違点、そして選び方

DataOps はData Operationsの略で、データ管理プロセスのコラボレーション、統合、オートメーションの改善に焦点を当てた新しい分野です。データの取り込みと準備から分析やレポート作成まで、データのライフサイクル全体を効率化することを目的としています。DataOpsは、アジャイル手法、DevOpsの原則、統計的プロセス管理手法に着想を得た一連のベスト・プラクティスを採用することで、組織が高品質な洞察をより効率的に提供できるよう支援します。

MLOps は、 DevOpsとデータ エンジニアリングの原則から派生した実践であり、本番環境での機械学習 (ML) モデルの精度とパフォーマンスを確保しながら、そのデプロイメントを確実に成功させるためのアプローチです。

MLOps の主なコンポーネントは次のとおりです。

• データ管理: MLライフサイクル全体を通じてデータ品質と一貫性を確保します。
• モデル・トレーニング： 再現性を高めるため、バージョン管理システムを使用した堅牢なトレーニング・パイプラインを開発します。
• モデルのデプロイメント:継続的統合 (CI) および継続的デリバリー (CD) 技術を使用してデプロイメント プロセスを自動化します。
• 監視と保守:モデルのパフォーマンスをリアルタイムで継続的に監視してドリフトや異常を検出し、必要な更新や再トレーニング手順を実行します。

MLOpsは、MLプロジェクトのさまざまな側面に取り組む開発チーム間の摩擦を軽減することで、組織がAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。これにより、チーム・メンバー間のコラボレーションが向上し、運用上の課題に対処するのではなく、高品質のモデルの提供に集中できるようになります。

さらに、企業は新しいデータが利用可能になったり、基礎となる条件が時間の経過とともに変化したりしても、機械学習ソリューションの正確性が維持されるため、競争上の優位性を維持できます。

この記事では、次の内容を説明します。

• DataOpsとMLOpsの比較：主な類似点と相違点
  • DataOpsとMLOpsの類似点
  • DataOpsとMLOpsの相違点
• DataOps と MLOps のどちらを選ぶべきか
  • 組織のニーズを評価する
  • 両方のアプローチを組み込む: ハイブリッドソリューション

DataOps と MLOps の類似点

• コラボレーションの重視： どちらの方法論も、データ・サイエンティスト、エンジニア、アナリスト、ビジネスの利害関係者など、部門横断的なチームが協力してデータ・プロセスを改善することの重要性を強調しています。
• プロセスの自動化を目指す： オートメーションは、ワークフローの合理化、エラーの削減、効率の向上、プロジェクト間の一貫性の確保に役立つため、DataOpsとMLOpsの両方の重要な側面です。
• 継続的な改善を促進する:どちらのアプローチも、パフォーマンス メトリクスの監視を含む反復的な開発サイクルを推奨し、最適化または強化が必要な領域を長期的に特定します。

DataOpsとMLOpsの相違点

• コラボレーションの重視： どちらの方法論も、データ・サイエンティスト、エンジニア、アナリスト、ビジネスの利害関係者など、部門横断的なチームが協力してデータ・プロセスを改善することの重要性を強調しています。
• プロセスの自動化を目指す： オートメーションは、ワークフローの合理化、エラーの削減、効率の向上、プロジェクト間の一貫性の確保に役立つため、DataOpsとMLOpsの両方の重要な側面です。
• 継続的な改善を促進する:どちらのアプローチも、パフォーマンス メトリクスの監視を含む反復的な開発サイクルを推奨し、最適化または強化が必要な領域を長期的に特定します。