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concept#Maschinelles Lernen#DevOps#Daten#Plattform

MLOps

MLOps beschreibt organisatorische Praktiken und technische Prozesse zur produktiven Bereitstellung, Überwachung und Governance von Machine-Learning-Modellen.

MLOps beschreibt Praktiken, Prozesse und Werkzeuge zur operationalisierten Bereitstellung, Überwachung und Governance von Machine-Learning-Modellen im produktiven Einsatz.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Kubernetes und Container-OrchestrierungCI/CD-Systeme (z. B. Jenkins, GitHub Actions)Feature- und Daten-Registries (z. B. Feast, Delta Lake)

Prinzipien & Ziele

Automatisierung von Build-, Test- und Deploy-Schritten für ML-Artefakte.Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Daten, Modellen und Pipelines.Sicherstellung von Monitoring, Explainability und Governance im Betrieb.
Betrieb
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Überautomatisierung ohne Qualitätskontrollen führt zu schlechter Modellqualität.
  • Unzureichende Daten-Governance kann Compliance-Risiken verursachen.
  • Fehlende Beobachtbarkeit erschwert Fehlerdiagnose und Vertrauen.
  • Start mit klar priorisierten Modellen und iterativem Ausbau der Plattform.
  • Versioniere Daten, Modelle und Pipelines konsistent.
  • Integriere Monitoring und Alerting von Anfang an.

I/O & Ressourcen

  • Trainingsdaten und Metadaten
  • Modellcode und Experimente
  • Infrastruktur- und Deployment-Templates
  • Versionierte Modellartefakte und Reproduktionsberichte
  • Monitoring-Dashboards und Alarmmeldungen
  • Governance- und Audit-Logs

Beschreibung

MLOps beschreibt Praktiken, Prozesse und Werkzeuge zur operationalisierten Bereitstellung, Überwachung und Governance von Machine-Learning-Modellen im produktiven Einsatz. Es verbindet Software-Engineering, Data-Engineering und DevOps-Prinzipien, um Reproduzierbarkeit, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung zu ermöglichen. Fokus liegt auf End-to-End-Pipelines, kontinuierlichem Monitoring und robustem Lebenszyklus-Management.

✔

  • Schnellere und stabilere Bereitstellung von Modellen in Produktion.
  • Bessere Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Experimenten.
  • Frühzeitige Erkennung von Performance- und Datenproblemen im Betrieb.

✖

  • Hoher Initialaufwand für Infrastruktur und Prozesse.
  • Komplexität steigt mit Anzahl der Modelle und Datenquellen.
  • Nicht alle Modelle rechtfertigen umfangreiche MLOps-Investitionen.

  • Modell-Latenz

    Durchschnittliche Antwortzeit eines Produktionsmodells; wichtig für Nutzererfahrung und SLAs.

  • Daten- und Modelldrift-Rate

    Häufigkeit und Ausmaß von Verteilungsverschiebungen in Eingabedaten oder Modellleistung.

  • Durchlaufzeit der Pipeline (Lead Time)

    Zeit von Code-/Datenänderung bis zu erfolgreichem Produktiveinsatz eines Modells.

Kubeflow in einer datengetriebenen Plattform

Kubeflow orchestriert Trainings- und Bereitstellungsworkflows in Kubernetes-Umgebungen.

MLflow für Experiment-Tracking und Modellregistrierung

MLflow ermöglicht Nachvollziehbarkeit von Experimenten und ein zentrales Modellregister.

Google Cloud MLOps-Architektur für CI/CD

Architekturmuster für automatisierte Pipelines, Tests und Governance in Cloud-Umgebungen.

1

Analyse bestehender Prozesse und Identifikation kritischer Modelle.

2

Aufbau einer minimalen End-to-End-Pipeline (Daten → Training → Deployment → Monitoring).

3

Schrittweise Automatisierung, Qualitätsgates und Governance-Regeln einführen.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Skripte statt standardisierter Pipelines führen zu Wartungslast.
  • Unvollständige Metadaten erschweren Reproduzierbarkeit.
  • Inkompatible Toolchains in verschiedenen Teams erschweren Integration.
Datenqualität und -verfügbarkeitInfrastrukturkosten und SkalierungCross-Team-Koordination
  • Automatisches Retraining ohne Validierung führt zu Performance-Rückschritt.
  • Nutzung von Produktionsdaten für Experimente ohne Governance.
  • Alle Modelle mit gleicher Pipeline behandeln, ungeachtet ihrer Anforderungen.
  • Unterschätzen des Aufwands für Metadaten- und Artefakt-Management.
  • Vernachlässigen von Sicherheits- und Compliance-Aspekten bei Modellzugriffen.
  • Zu frühe Überautomation ohne stabilisierte Prozesse.
Kenntnisse in Machine Learning und ModellbewertungSoftware-Engineering-Fähigkeiten für CI/CD und InfrastrukturautomatisierungBetriebs- und Monitoring-Kenntnisse (Observability)
Skalierbarkeit von Trainings- und Inferenz-WorkflowsReproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von ExperimentenBetriebsüberwachung, Alerting und Performance-SLA
  • • Compliance- und Datenschutzanforderungen können Zugriff und Audit beeinflussen.
  • • Begrenzte Rechenressourcen für groß angelegte Trainingsläufe.
  • • Heterogene Toollandschaft in bestehenden Teams.