Che cos'è GitOps e come può supportare le operazioni di machine learning? - DATAVERSITY

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GitOps è un modo per implementare la distribuzione continua per applicazioni native del cloud. Si basa sull'idea di utilizzare Git come un'unica fonte di verità per infrastrutture e applicazioni dichiarative.

In GitOps, lo stato desiderato dell'infrastruttura e delle applicazioni viene archiviato nel controllo della versione e viene utilizzato un processo automatizzato per garantire che lo stato effettivo del sistema corrisponda sempre allo stato desiderato. Ciò può essere ottenuto utilizzando strumenti come Kubernetes e Argo CD per monitorare il repository Git e applicare eventuali modifiche necessarie al sistema.

Memorizzando lo stato desiderato del sistema in Git e utilizzando processi automatizzati per garantire che lo stato effettivo corrisponda allo stato desiderato, GitOps può ridurre il rischio di errori che può essere introdotto durante l'aggiornamento manuale dei sistemi.

Git è uno strumento ampiamente utilizzato per la collaborazione e l'utilizzo di Git come fonte di verità per l'infrastruttura e le applicazioni rende facile per i team collaborare e apportare modifiche al sistema. Git memorizza una cronologia di tutte le modifiche apportate al sistema, facilitando il monitoraggio delle modifiche e il rollback se necessario. Ciò può essere utile per scopi di controllo e conformità.

GitOps e CI/CD: mano nella mano

CI/CD (integrazione continua/consegna continua) è una pratica di sviluppo software che mira a ridurre al minimo il tempo che intercorre tra la scrittura del codice e la sua distribuzione agli utenti creando, testando e distribuendo automaticamente le modifiche al codice.

La parte "integrazione continua" di CI/CD si riferisce alla pratica di integrare regolarmente le modifiche al codice in un repository di codice condiviso, mentre la parte "consegna continua" si riferisce alla pratica di creare, testare e distribuire automaticamente le modifiche al codice.

CI/CD aiuta a garantire che il codice sia sempre in uno stato distribuibile e può accelerare notevolmente il processo di distribuzione del software. È un componente chiave dello sviluppo agile del software e le organizzazioni di tutte le dimensioni lo adottano sempre più spesso.

GitOps e CI/CD si completano a vicenda perché GitOps fornisce un modo per automatizzare la distribuzione delle modifiche al codice, mentre CI/CD fornisce un modo per creare e testare automaticamente le modifiche al codice. Utilizzando GitOps e CI/CD insieme, le organizzazioni possono migliorare significativamente la velocità e l'affidabilità del processo di distribuzione del software e ridurre il rischio di errori.

Ad esempio, in un flusso di lavoro GitOps, le modifiche al codice vengono archiviate in un repository Git e il sistema GitOps distribuisce automaticamente tali modifiche negli ambienti appropriati (ad esempio, staging o produzione). Il sistema CI/CD può quindi essere utilizzato per creare e testare automaticamente le modifiche al codice, garantendo che funzionino come previsto prima che vengano distribuite agli utenti.

MLOps e GitOps

MLOps, o operazioni di machine learning, è un insieme di pratiche e strumenti che consentono alle organizzazioni di sviluppare, distribuire e mantenere in modo efficace modelli di machine learning in un ambiente di produzione. Implica la collaborazione di data scientist, ingegneri e professionisti IT per costruire e gestire un'infrastruttura di machine learning solida e scalabile.

MLOps e GitOps condividono alcune somiglianze in quanto entrambi si concentrano sull'automazione e sulla razionalizzazione del processo di sviluppo e distribuzione. Tuttavia, MLOps si occupa specificamente degli aspetti operativi del machine learning, mentre GitOps è più ampiamente applicabile alla distribuzione continua di qualsiasi tipo di applicazione nativa del cloud.

In che modo GitOps apporta vantaggi allo sviluppo dell'intelligenza artificiale e a MLOps?

GitOps può apportare vantaggi allo sviluppo dell'intelligenza artificiale e a MLOps in diversi modi.

Governance LPI

Memorizzando lo stato desiderato del sistema in Git e utilizzando processi automatizzati per garantire che lo stato effettivo corrisponda allo stato desiderato, GitOps può aiutare a migliorare la governance e il controllo sui sistemi di intelligenza artificiale e machine learning. Ciò può essere particolarmente importante nei settori regolamentati in cui è importante monitorare e comprendere i cambiamenti nel sistema.

Blocco dello sviluppatore

Il lock-in dello sviluppatore è un termine usato per descrivere la dipendenza di un sistema da specifici individui o team di sviluppatori. Può verificarsi quando un sistema è progettato e implementato in modo tale che sia difficile o impossibile per altri sviluppatori comprenderlo o apportarvi modifiche senza l'aiuto degli sviluppatori originali.

GitOps può aiutare a ridurre il vincolo degli sviluppatori rendendo più semplice per diversi team collaborare e lavorare su sistemi di intelligenza artificiale e machine learning. Utilizzando Git come fonte di verità per il sistema, è più facile per gli sviluppatori capire come funziona il sistema e apportare modifiche senza dipendere da individui o team specifici.

Esperimenti riproducibili

GitOps può anche aiutare a migliorare la riproducibilità in machine learning esperimenti memorizzando la configurazione e le dipendenze per gli esperimenti in Git. Ciò semplifica la ricreazione degli esperimenti e la comprensione dell'impatto delle modifiche al sistema sui risultati.

nuovo test

Memorizzando la configurazione e le dipendenze per i modelli di machine learning in Git, GitOps può semplificare il nuovo test dei vecchi modelli e il confronto dei risultati con le versioni più recenti. Ciò può essere utile per comprendere come i modelli sono cambiati nel tempo e per identificare eventuali questioni o problemi.

Cambiare ambiente

GitOps è dichiarativo e può semplificare lo spostamento dei modelli di machine learning tra diversi ambienti infrastrutturali (ad esempio, da un ambiente di sviluppo a quello di produzione). Memorizzando lo stato desiderato del sistema in Git, è più semplice comprendere le dipendenze e la configurazione necessarie per eseguire i modelli e automatizzare il processo di distribuzione in ambienti diversi.

Conclusione

In conclusione, GitOps è una pratica che mira a migliorare la fornitura continua di applicazioni native del cloud utilizzando Git come un'unica fonte di verità per infrastrutture e applicazioni dichiarative. Implica l'uso di processi automatizzati per garantire che lo stato effettivo del sistema corrisponda sempre allo stato desiderato, memorizzato nel controllo della versione. GitOps offre numerosi vantaggi, tra cui la riduzione del rischio di errori, una migliore collaborazione e verificabilità.

GitOps può essere utilizzato anche per supportare le operazioni di machine learning (MLOps) fornendo un modo per automatizzare l'implementazione di modelli di machine learning e migliorare la collaborazione tra data scientist, ingegneri di machine learning, sviluppatori di software e team operativi.