O que é GitOps e como ele pode oferecer suporte a operações de aprendizado de máquina? - DATAVERSIDADE

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GitOps é uma forma de implementar entrega contínua para aplicativos nativos da nuvem. Baseia-se na ideia de usar o Git como uma fonte única de verdade para infraestrutura e aplicações declarativas.

No GitOps, o estado desejado da infraestrutura e dos aplicativos é armazenado no controle de versão e um processo automatizado é usado para garantir que o estado real do sistema sempre corresponda ao estado desejado. Isto pode ser conseguido usando ferramentas como Kubernetes e Argo CD para monitorar o repositório Git e aplicar quaisquer alterações necessárias ao sistema.

Ao armazenar o estado desejado do sistema no Git e usar processos automatizados para garantir que o estado real corresponda ao estado desejado, GitOps pode reduzir o risco de erros que pode ser introduzido ao atualizar manualmente os sistemas.

Git é uma ferramenta amplamente usada para colaboração, e usar o Git como fonte de verdade para infraestrutura e aplicativos facilita a colaboração das equipes e a realização de alterações no sistema. O Git armazena um histórico de todas as alterações feitas no sistema, facilitando o rastreamento das alterações e a reversão, se necessário. Isso pode ser útil para fins de auditoria e conformidade.

GitOps e CI/CD: de mãos dadas

CI/CD (integração contínua/entrega contínua) é uma prática de desenvolvimento de software que visa minimizar o tempo entre a escrita do código e a entrega aos usuários, construindo, testando e implantando alterações de código automaticamente.

A parte de “integração contínua” do CI/CD refere-se à prática de integrar regularmente alterações de código em um repositório de código compartilhado, e a parte de “entrega contínua” refere-se à prática de construir, testar e implantar alterações de código automaticamente.

CI/CD ajuda a garantir que o código esteja sempre em estado implantável e pode acelerar significativamente o processo de entrega de software. É um componente-chave do desenvolvimento ágil de software e organizações de todos os tamanhos estão adotando-o cada vez mais.

GitOps e CI/CD se complementam porque GitOps fornece uma maneira de automatizar a implantação de alterações de código, enquanto CI/CD fornece uma maneira de criar e testar automaticamente alterações de código. Ao usar GitOps e CI/CD juntos, as organizações podem melhorar significativamente a velocidade e a confiabilidade de seu processo de entrega de software e reduzir o risco de erros.

Por exemplo, em um fluxo de trabalho GitOps, as alterações de código são confirmadas em um repositório Git, e o sistema GitOps implanta automaticamente essas alterações nos ambientes apropriados (por exemplo, teste ou produção). O sistema CI/CD pode então ser usado para criar e testar automaticamente as alterações de código, garantindo que elas estejam funcionando conforme o esperado antes de serem implantadas para os usuários.

MLOps e GitOps

MLOps, ou operações de aprendizado de máquina, é um conjunto de práticas e ferramentas que permitem às organizações desenvolver, implantar e manter modelos de aprendizado de máquina com eficácia em um ambiente de produção. Envolve a colaboração de cientistas de dados, engenheiros e profissionais de TI para construir e operar uma infraestrutura de aprendizado de máquina robusta e escalonável.

MLOps e GitOps compartilham algumas semelhanças, pois ambos se concentram em automatizar e simplificar o processo de desenvolvimento e implantação. No entanto, o MLOps trata especificamente dos aspectos operacionais do aprendizado de máquina, enquanto o GitOps é mais amplamente aplicável à entrega contínua de qualquer tipo de aplicativo nativo da nuvem.

Como o GitOps beneficia o desenvolvimento de IA e MLOps?

GitOps pode beneficiar o desenvolvimento de IA e MLOps de várias maneiras.

Governance

Ao armazenar o estado desejado do sistema no Git e usar processos automatizados para garantir que o estado real corresponda ao estado desejado, o GitOps pode ajudar a melhorar a governança e o controle sobre IA e sistemas de aprendizado de máquina. Isto pode ser particularmente importante em indústrias regulamentadas, onde é importante acompanhar e compreender as alterações no sistema.

Bloqueio do desenvolvedor

Aprisionamento do desenvolvedor é um termo usado para descrever a dependência de um sistema de indivíduos ou equipes específicas de desenvolvedores. Pode ocorrer quando um sistema é projetado e implementado de tal forma que é difícil ou impossível para outros desenvolvedores entendê-lo ou fazer alterações nele sem a ajuda dos desenvolvedores originais.

O GitOps pode ajudar a reduzir o aprisionamento do desenvolvedor, facilitando a colaboração e o trabalho de diferentes equipes em sistemas de IA e de aprendizado de máquina. Ao usar o Git como fonte de verdade para o sistema, é mais fácil para os desenvolvedores entenderem como o sistema funciona e fazerem alterações sem depender de indivíduos ou equipes específicas.

Experimentos reproduzíveis

GitOps também pode ajudar a melhorar a reprodutibilidade em aprendizado de máquina experimentos armazenando a configuração e as dependências para experimentos no Git. Isso facilita a recriação de experimentos e a compreensão de como as alterações no sistema podem impactar os resultados.

Retestar

Ao armazenar a configuração e as dependências dos modelos de aprendizado de máquina no Git, o GitOps pode facilitar o reteste de modelos antigos e a comparação dos resultados com versões mais recentes. Isto pode ser útil para compreender como os modelos mudaram ao longo do tempo e para identificar quaisquer questões ou problemas.

Trocando ambientes

O GitOps é declarativo e pode facilitar a movimentação de modelos de aprendizado de máquina entre diferentes ambientes de infraestrutura (por exemplo, de um ambiente de desenvolvimento para um ambiente de produção). Ao armazenar o estado desejado do sistema no Git, fica mais fácil entender as dependências e configurações necessárias para executar os modelos e automatizar o processo de implantação deles em diferentes ambientes.

Conclusão

Concluindo, GitOps é uma prática que visa melhorar a entrega contínua de aplicativos nativos da nuvem usando Git como uma fonte única de verdade para infraestrutura e aplicativos declarativos. Envolve o uso de processos automatizados para garantir que o estado real do sistema sempre corresponda ao estado desejado, que é armazenado no controle de versão. GitOps tem vários benefícios, incluindo redução do risco de erros, melhor colaboração e auditabilidade.

GitOps também pode ser usado para apoiar operações de aprendizado de máquina (MLOps), fornecendo uma maneira de automatizar a implantação de modelos de aprendizado de máquina e melhorar a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores de software e equipes de operações.