Qu'est-ce que GitOps et comment peut-il prendre en charge les opérations d'apprentissage automatique ? - VERSITÉ DE DONNÉES

Republié par Platon

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GitOps est un moyen de mettre en œuvre une livraison continue pour les applications cloud natives. Il est basé sur l’idée d’utiliser Git comme source unique de vérité pour l’infrastructure et les applications déclaratives.

Dans GitOps, l'état souhaité de l'infrastructure et des applications est stocké dans le contrôle de version et un processus automatisé est utilisé pour garantir que l'état réel du système correspond toujours à l'état souhaité. Ceci peut être réalisé en utilisant des outils comme Kubernetes et Argo CD pour surveiller le référentiel Git et appliquer toutes les modifications nécessaires au système.

En stockant l'état souhaité du système dans Git et en utilisant des processus automatisés pour garantir que l'état réel correspond à l'état souhaité, GitOps peut réduire le risque d'erreurs qui peut être introduit lors de la mise à jour manuelle des systèmes.

Git est un outil de collaboration largement utilisé, et son utilisation comme source de vérité pour l'infrastructure et les applications permet aux équipes de collaborer et d'apporter facilement des modifications au système. Git stocke un historique de toutes les modifications apportées au système, ce qui facilite le suivi des modifications et l'annulation si nécessaire. Cela peut être utile à des fins d’audit et de conformité.

GitOps et CI/CD : main dans la main

CI/CD (intégration continue/livraison continue) est une pratique de développement logiciel qui vise à minimiser le temps entre l'écriture du code et sa livraison aux utilisateurs en créant, testant et déployant automatiquement les modifications de code.

La partie « intégration continue » de CI/CD fait référence à la pratique consistant à intégrer régulièrement les modifications de code dans un référentiel de code partagé, et la partie « livraison continue » fait référence à la pratique consistant à créer, tester et déployer automatiquement les modifications de code.

CI/CD permet de garantir que le code est toujours dans un état déployable et peut accélérer considérablement le processus de livraison des logiciels. Il s’agit d’un élément clé du développement logiciel agile, et les organisations de toutes tailles l’adoptent de plus en plus.

GitOps et CI/CD se complètent car GitOps offre un moyen d'automatiser le déploiement des modifications de code, tandis que CI/CD offre un moyen de créer et de tester automatiquement les modifications de code. En utilisant GitOps et CI/CD ensemble, les organisations peuvent améliorer considérablement la vitesse et la fiabilité de leur processus de livraison de logiciels et réduire le risque d'erreurs.

Par exemple, dans un workflow GitOps, les modifications de code sont validées dans un référentiel Git et le système GitOps déploie automatiquement ces modifications dans les environnements appropriés (par exemple, préparation ou production). Le système CI/CD peut ensuite être utilisé pour créer et tester automatiquement les modifications de code, garantissant ainsi qu'elles fonctionnent comme prévu avant d'être déployées auprès des utilisateurs.

MLOps et GitOps

MLOps, ou opérations d'apprentissage automatique, est un ensemble de pratiques et d'outils qui permettent aux organisations de développer, déployer et maintenir efficacement des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production. Cela implique la collaboration de data scientists, d'ingénieurs et de professionnels de l'informatique pour créer et exploiter une infrastructure d'apprentissage automatique robuste et évolutive.

MLOps et GitOps partagent certaines similitudes dans la mesure où ils se concentrent tous deux sur l’automatisation et la rationalisation du processus de développement et de déploiement. Cependant, MLOps traite spécifiquement des aspects opérationnels du machine learning, tandis que GitOps est plus largement applicable à la livraison continue de tout type d'application cloud native.

Comment GitOps profite-t-il au développement de l’IA et du MLOps ?

GitOps peut bénéficier au développement de l’IA et au MLOps de plusieurs manières.

Gouvernance

En stockant l'état souhaité du système dans Git et en utilisant des processus automatisés pour garantir que l'état réel correspond à l'état souhaité, GitOps peut contribuer à améliorer la gouvernance et le contrôle des systèmes d'IA et d'apprentissage automatique. Cela peut être particulièrement important dans les secteurs réglementés où il est important de suivre et de comprendre les modifications apportées au système.

Verrouillage du développeur

Le verrouillage du développeur est un terme utilisé pour décrire la dépendance d'un système à l'égard d'individus ou d'équipes spécifiques de développeurs. Cela peut se produire lorsqu'un système est conçu et mis en œuvre de telle manière qu'il est difficile, voire impossible, pour les autres développeurs de le comprendre ou d'y apporter des modifications sans l'aide des développeurs d'origine.

GitOps peut contribuer à réduire la dépendance des développeurs en facilitant la collaboration et le travail des différentes équipes sur les systèmes d'IA et d'apprentissage automatique. En utilisant Git comme source de vérité pour le système, il est plus facile pour les développeurs de comprendre comment le système fonctionne et d'apporter des modifications sans dépendre d'individus ou d'équipes spécifiques.

Expériences reproductibles

GitOps peut également contribuer à améliorer la reproductibilité dans machine learning expériences en stockant la configuration et les dépendances des expériences dans Git. Cela facilite la recréation d’expériences et la compréhension de l’impact des modifications apportées au système sur les résultats.

Retester

En stockant la configuration et les dépendances des modèles d'apprentissage automatique dans Git, GitOps peut faciliter le nouveau test des anciens modèles et comparer les résultats avec les versions plus récentes. Cela peut être utile pour comprendre comment les modèles ont changé au fil du temps et pour identifier tout problème.

Changement d'environnement

GitOps est déclaratif et peut faciliter le déplacement de modèles d'apprentissage automatique entre différents environnements d'infrastructure (par exemple, d'un environnement de développement à un environnement de production). En stockant l'état souhaité du système dans Git, il est plus facile de comprendre les dépendances et la configuration nécessaires pour exécuter les modèles, et d'automatiser le processus de déploiement dans différents environnements.

Conclusion

En conclusion, GitOps est une pratique qui vise à améliorer la livraison continue d'applications cloud natives en utilisant Git comme source unique de vérité pour l'infrastructure et les applications déclaratives. Cela implique l'utilisation de processus automatisés pour garantir que l'état réel du système correspond toujours à l'état souhaité, qui est stocké dans le contrôle de version. GitOps présente plusieurs avantages, notamment un risque réduit d'erreurs, une collaboration améliorée et une auditabilité.

GitOps peut également être utilisé pour prendre en charge les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) en fournissant un moyen d'automatiser le déploiement de modèles d'apprentissage automatique et d'améliorer la collaboration entre les data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, les développeurs de logiciels et les équipes opérationnelles.