Sự khác biệt giữa MLOps, DevOps và DevSecOps

Sự khác biệt giữa MLOps, DevOps và DevSecOps

MLOps được xây dựng dựa trên nền tảng của DevOps và DevSecOps và đồng thời giải quyết các thách thức đặc thù của ML:

Quản lý dữ liệu (Data Management): Versioning, xác thực và quản trị dữ liệu training và testing

Quy trình huấn luyện mô hình (Model Training Pipeline): Tự động quy trình huấn luyện mô hình nhằm đảm bảo kết quả có thể tái tạo (reproducible) và nhất quán giữa các lần chạy.

Model Versioning: Theo dõi các phiên bản mô hình, tham số và số liệu hiệu năng

Model Deployment: Chiến lược triển khai mô hình vào môi trường production

Model Monitoring: Theo dõi hiệu suất, sự thay đổi và độ chính xác của mô hình trong môi trường production

Theo dõi thử nghiệm (Experiment Tracking): Quản lý và so sánh các thử nghiệm và kết quả của chúng

Quy trình kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering Pipeline): Quản lý việc tạo và chuyển đổi các đặc trưng

Machine learning mang đến những phức tạp mới vượt xa quá trình software development truyền thống. Mô hình không chỉ đơn thuần là mã lập trình; chúng là các hệ thống thống kê được huấn luyện trên dữ liệu, với vòng đời và yêu cầu riêng biệt.

Các công cụ và công nghệ MLOps chính

Các ML Framework: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

Experiment Tracking: MLflow, Weights & Biases, Neptune.ai

Model Registry: MLflow Model Registry, Amazon SageMaker Model Registry

Feature Stores: Feast, Tecton, Amazon SageMaker Feature Store

Model Serving: KServe, TensorFlow Serving, Seldon Core

Pipeline Orchestration: Kubeflow, Apache Airflow, Metaflow

Model Monitoring: Evidently AI, Arize, WhyLabs

Data Versioning: DVC, Pachyderm, LakeFS

Những công cụ này giúp các tổ chức quản lý độ phức tạp của các ML workflow, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình và giám sát.

Lợi ích của MLOps

Huấn luyện và triển khai mô hình có thể tái tạo (reproducible) Thời gian đưa mô hình ML vào production nhanh hơn Cải thiện chất lượng và hiệu năng cho model Quản trị và tuân thủ tốt hơn cho các hệ thống ML Giảm technical debt trong các hệ thống ML Hợp tác dễ dàng hơn giữa các data scientist và engineer

MLOps thu hẹp khoảng cách giữa việc thử nghiệm data science và các hệ thống sẵn sàng cho production, cho phép các tổ chức thu được giá trị từ các khoản đầu tư vào machine learning.

Phân tích so sánh: DevOps so với DevSecOps so với MLOps

Để hiểu rõ sự khác biệt giữa các phương pháp này, chúng ta hãy xem xét các  trọng tâm, các bên liên quan chính và sự khác biệt về quy trình.

Các trọng tâm

DevOps chủ yếu tập trung vào tốc độ và độ ổn định của việc phân phối software, với các bên tham gia chính là các nhà phát triển và nhóm vận hành.

DevSecOps tập trung vào việc phân phối software an toàn, với các bên tham gia mở rộng hơn  gồm các developer, team vận hành và team bảo mật.

MLOps tập trung vào việc phân phối và bảo trì mô hình machine learning với các bên tham gia chính gồm có các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và team vận hành.

Sự khác biệt về quy trình

Mỗi phương pháp luận có quy trình làm việc riêng biệt, mặc dù chúng đều có những nền tảng chung:

Quy trình DevOps:

Lập kế hoạch → Viết code → Build → Test → Deploy → Operate → Monitor → Feedback

Quy trình DevSecOps:

Lập kế hoạch (với các yêu cầu về bảo mật) → Viết code an toàn → Build (với quét bảo mật) → Security Test → Secure Deploy → Operate  (với giám sát bảo mật) → Monitor → Security Feedback

Quy trình MLOps:

Thu thập dữ liệu → Chuẩn bị dữ liệu → Phát triển mô hình → Huấn luyện mô hình → Đánh giá mô hình → Triển khai mô hình → Giám sát mô hình → Huấn luyện lại mô hình

Sự khác biệt chính nằm ở sản phẩm được bàn giao: DevOps bàn giao ứng dụng, DevSecOps bàn giao ứng dụng an toàn, còn MLOps bàn giao các mô hình học máy.

Lựa chọn phương pháp triển khai phù hợp

Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu và thách thức cụ thể của doanh nghiệp và tổ chức.

Khi nào nên chọn DevOps?

DevOps lý tưởng cho các doanh nghiệp:

Mới bắt đầu trên con đường tự động hóa automation

Cần cải thiện sự hợp tác giữa bộ phận dev và op

Muốn tăng tần suất và độ ổn định khi deploy

Sở hữu các ứng dụng truyền thống không có thành phần sử dụng ML hoặc không yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt

Khi nào nên chọn DevSecOps?

DevSecOps là lựa chọn đúng đắn khi:

Bảo mật và tuân thủ là quan tâm hàng đầu

Doanh nghiệp hoặc người dùng hoạt động trong các ngành cần quản lý chặt chẽ (tài chính, chăm sóc sức khỏe, chính phủ)

Ứng dụng xử lý dữ liệu nhạy cảm

Cần đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật cụ thể (SOC 2, HIPAA, PCI DSS)

Nhu cầu giảm thiểu các lỗ hổng bảo mật trong môi trường production

Khi nào nên chọn MLOps

MLOps rất cần thiết cho các tổ chức, doanh nghiệp:

Phát triển và triển khai các mô hình học máy

Cần khả năng reproducibility trong các thí nghiệm học máy

Muốn giảm thời gian triển khai model vào môi trường production

Cần giám sát hiệu năng model trong môi trường production

Phải duy trì quyền quản trị đối với các mô hình và dữ liệu học máy

Nhiều doanh nghiệp hiện nay áp dụng các phương pháp kết hợp, với việc kết hợp các yếu tố của từng phương pháp khi cần thiết. Mục tiêu không phải là tuân thủ nghiêm ngặt một phương pháp cụ thể, mà là áp dụng những phương pháp phù hợp nhất để giải quyết các thách thức riêng biệt của tổ chức.