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DevOpsは、ソフトウェア開発における開発と運用を統合してプロセスを効率化することを目指した手法です。
一方、MLOpsは、機械学習モデルの開発からデプロイ、運用にかけてのプロセスを強化するための手法であり、DevOpsの原則を機械学習モデルに適用したものです。
簡単に言えば、DevOpsはソフトウェアの開発と運用に焦点を当てているのに対し、MLOpsは機械学習モデルに特化している点が異なります。どちらも、ソフトウェアの品質改善、パッチ管理やリリースの迅速化、そして顧客満足度の向上に寄与することが期待されます。
この記事では、DevOpsとMLOpsの違いについて詳しく掘り下げ、両者がどのように異なるのか、そしてそれぞれの利点について解説します。

1. DevOpsとは?

DevOpsは、ソフトウェア開発(Development)とIT運用(Operations)の連携を強化し、効率的なソフトウェアデリバリーを実現するためのプラクティスです。これにより、開発と運用の間のギャップを埋め、迅速かつ高品質なソフトウェア提供を目指します。
具体的には、継続的インテグレーション(CI)や継続的デリバリー(CD)などの手法が用いられます。

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2. MLOpsとは?

MLOpsは、機械学習(ML)とDevOpsを組み合わせた新しいアプローチであり、MLモデルの開発、デプロイ、および運用の全ライフサイクルを管理します。MLOpsは、データサイエンティスト、データエンジニア、運用チームが協力して、モデルの持続的な品質向上と迅速なデプロイを実現することを目的としています。

[参考記事]

3. DevOpsとMLOpsの10の違い

1 適用範囲の違い
DevOps アプリケーションやサービスの開発と運用に焦点を当てています。これには、ソフトウェアの開発からデプロイ、運用までの一連のプロセスが含まれます。
MLOps 機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイ、および運用に特化しています。これは、データの収集からモデルのデプロイ、そして継続的な監視と改良までをカバーします。
2 ライフサイクル管理の違い
DevOps コード変更が継続的にインテグレーションされ、テストされ、本番環境にデプロイされるプロセスが管理されます。これは、ソフトウェアの迅速かつ安定したリリースを目指しています。
MLOps データの収集と前処理、モデルのトレーニング、評価、デプロイ、そして継続的な監視と改良が行われます。データの質とモデルのパフォーマンスが重視され、これらのプロセス全体を統合的に管理します。
3 チーム構成の違い
DevOps チームは、ソフトウェアエンジニアとIT運用の専門家で構成されます。これにより、開発と運用の連携が強化され、効率的なソフトウェアデリバリーが可能となります。
MLOps チームは、データサイエンティスト、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、運用担当者で構成されます。異なる専門知識を持つチーム間の連携が不可欠であり、これにより、モデルの品質とパフォーマンスが向上します。
4 技術的ツールとプロセスの違い
DevOps CI/CDパイプライン、インフラストラクチャ自動化ツール(例:Docker、Kubernetes)、モニタリングツール(例:Prometheus、Grafana)を使用します。これにより、ソフトウェアの開発、テスト、デプロイが自動化され、効率化されます。
MLOps データバージョニング、モデルバージョニング、モデル監視ツール(例:MLflow、Kubeflow、TFX)を使用します。これにより、データの一貫性とモデルの再現性が確保され、MLモデルのライフサイクル全体が管理されます。
5 CI/CDの違い
DevOps コードとアプリケーションのコンポーネントの継続的インテグレーションとデリバリーが重要です。これにより、コードの変更が迅速かつ安全に本番環境に反映されます。
MLOps データ、データスキーマ、およびMLモデルの継続的インテグレーションとデリバリーが行われます。これにより、モデルが常に最新のデータに基づいてトレーニングされ、本番環境で最適なパフォーマンスを発揮します。
6 継続的トレーニング(CT)と継続的監視(CM)の違い
DevOps 継続的トレーニングや継続的監視の概念は存在しません。
MLOps モデルの再トレーニングを自動化し、新しいデータが利用可能になるたびにモデルを更新します。また、モデルパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてモデルを再トレーニングまたは修正します。
7 データ管理の違い
DevOps コードの管理が中心であり、データの扱いは限定的です。
MLOps データの収集、前処理、バージョン管理が重要な役割を果たします。データの品質と整合性がモデルの性能に直結するため、データ管理のプロセスが厳密に定義されます。
8 モデル管理とデプロイの違い
DevOps アプリケーションのデプロイとその運用を中心に据えています。
MLOps モデルのトレーニングからデプロイ、モニタリングまでの一連のプロセスを管理します。モデルのデプロイ後も、継続的に性能を監視し、必要に応じて再トレーニングや調整を行います。これにより、モデルが常に最新のデータとビジネス要件に適応し続けることが保証されます。
9 コラボレーションと役割の違い
DevOps 開発チームと運用チームの協力を強化し、迅速なデリバリーを目指します。開発者と運用担当者が密接に連携し、ソフトウェアの品質とデリバリーのスピードを向上させます。
MLOps データサイエンティスト、データエンジニア、運用チーム、ビジネスチームが協力して、モデルの開発と運用を最適化します。これにより、異なる専門知識を持つチームが一体となって、MLモデルの品質とパフォーマンスを最大化します。
10 継続的評価と改善の違い
DevOps アプリケーションのバグ修正や機能追加を迅速に行うための仕組みを提供します。これにより、ソフトウェアの継続的な改良と更新が可能となります。
MLOps モデルの性能評価を継続的に行い、予測精度やビジネス価値を最大化するための改善を行います。新しいデータの導入や環境の変化に対応するための柔軟性が求められ、モデルの品質とパフォーマンスを常に最適な状態に保ちます。
DevOpsとMLOpsの主な違いの比較表
Aspect | DevOps | MLOps |
チーム構成 | ソフトウェアエンジニアとIT運用の専門家 | データサイエンティスト、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、運用担当者 |
技術的ツールとプロセス | CI/CDパイプライン、Docker、Kubernetes、Prometheus、Grafana | データバージョニング、モデルバージョニング、MLflow、Kubeflow、TFX |
CI/CDの違い | コードとアプリケーションコンポーネントの継続的インテグレーションとデリバリー | データ、データスキーマ、MLモデルの継続的インテグレーションとデリバリー |
継続的トレーニング(CT)と継続的監視(CM) | 概念として存在しない | モデルの再トレーニングの自動化、モデルパフォーマンスの継続的監視 |
データ管理 | コードの管理が中心 | データの収集、前処理、バージョン管理が重要 |
モデル管理とデプロイ | アプリケーションのデプロイと運用 | モデルのトレーニングからデプロイ、モニタリングまでの管理 |
コラボレーションと役割 | 開発チームと運用チームの協力 | データサイエンティスト、データエンジニア、運用チーム、ビジネスチームの協力 |
継続的評価と改善 | アプリケーションのバグ修正や機能追加の迅速化 | モデルの性能評価と改良の継続 |

4. まとめ

DevOpsとMLOpsは、いずれも開発と運用の統合を目指す手法ですが、その対象とする範囲やプロセスには大きな違いがあります。DevOpsはアプリケーションの効率的な開発とデリバリーをサポートし、MLOpsは機械学習モデルの開発からデプロイ、運用までの全ライフサイクルを管理します。
これにより、企業はMLモデルの持続的な改良と迅速な導入を実現し、ビジネス価値を最大化することができます。