Rompiendo barreras: integrando DevOps y MLOps en una cadena de suministro de software unificada.

A medida que las empresas han comenzado a comprender el potencial de la inteligencia artificial (IA), se ha intensificado la carrera por integrar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) en sus estrategias comerciales. Sin embargo, la incorporación de machine learning (ML) al mundo real ha demostrado ser un desafío significativo, evidenciándose un gran vacío entre el desarrollo y la implementación. De hecho, investigaciones indican que el 85% de los proyectos de IA y ML no logran llegar a la producción. Este artículo explora la relevancia de combinar las mejores prácticas de DevOps con MLOps para cerrar la brecha entre el desarrollo de software tradicional y el aprendizaje automático, mejorando así la ventaja competitiva de las empresas y permitiendo una toma de decisiones más informada y basada en datos.

Retos de los Pipelines Separados

Tradicionalmente, los equipos de DevOps y MLOps operan con flujos de trabajo, herramientas y objetivos distintos, lo cual genera numerosas ineficiencias y redundancias que afectan negativamente la entrega de software.

1. Ineficiencias en la Integración de Flujos de Trabajo
   Los pipelines de DevOps están diseñados para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), centrados en la integración continua, la entrega continua (CI/CD), y la fiabilidad operativa. Sin embargo, los pipelines de MLOps incluyen etapas únicas como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la experimentación y la implementación, que requieren herramientas y flujos de trabajo especializados. Esta separación puede crear cuellos de botella al integrarse modelos de ML en aplicaciones de software convencionales.

2. Falta de Sinergia entre Equipos
   La falta de integración entre los pipelines de DevOps y MLOps también resulta en silos entre los equipos de ingeniería, ciencia de datos y operaciones. Esta separación causa problemas de comunicación, objetivos desalineados y retrasos en las implementaciones. Los científicos de datos pueden enfrentar dificultades para preparar sus modelos para producción debido a la falta de colaboración consistente con ingenieros de software.

3. Desafíos en la Implementación y Ciclos de Iteración Lentos
   La desconexión entre DevOps y MLOps impacta negativamente la velocidad y flexibilidad en los despliegues. En un entorno tradicional de DevOps, la CI/CD permite actualizaciones frecuentes y confiables del software. Sin embargo, con ML, el despliegue de modelos requiere reentrenamiento, validación y, en ocasiones, una re-arquitectura de la integración.

4. Dificultad para Mantener la Consistencia y la Trazabilidad
   Contar con configuraciones distintas de DevOps y MLOps dificulta mantener un enfoque coherente para versionar, auditar y asegurar la trazabilidad a lo largo de todo el sistema de software. Esto puede complicar el diagnóstico de problemas en producción.

El Caso para la Integración

La integración de los pipelines de DevOps y MLOps en una única cadena de suministro de software ayudaría a abordar las inefficiencias resultantes de mantenerlos separados. Esto permitiría crear consistencia, disminuir el trabajo redundante y fomentar una mejor colaboración entre equipos.

1. Entrega Rápida
   Tanto DevOps como MLOps buscan posibilitar lanzamientos frecuentes e iterativos que aceleran el tiempo de llegada al mercado, cada uno cumpliendo objetivos coreamente alineados.

2. Automatización
   La automatización es fundamental en ambas prácticas para reducir la intervención manual y minimizar errores. En MLOps, automatizar el proceso de entrenamiento y despliegue permite a los científicos de datos concentrarse en la experimentación y en mejorar el rendimiento de los modelos.

3. Fiabilidad
   Ambos, DevOps y MLOps, ponen énfasis en la fiabilidad en producción, usando diferentes prácticas para asegurar la estabilidad del software y los modelos.

Tratando los Modelos de ML como Artefactos

Al tratar los modelos de ML como artefactos dentro de la cadena de suministro de software, se pueden obtener importantes beneficios como la creación de una vista unificada de todos los artefactos, la automatización de flujos de trabajo o la mejora de la colaboración entre equipos. Además, la integración facilita el cumplimiento, la seguridad y la gobernanza de los modelos.

Conclusión

Transformar la forma en que se consideran los modelos de ML y fusionar los pipelines de DevOps y MLOps en un único proceso cohesivo permite una mayor efectividad. Esto no solo optimiza los flujos de trabajo, sino que también garantiza que tanto el código como los modelos cumplan con los mismos estándares de calidad, fiabilidad y seguridad. En un entorno donde se necesitan lanzamientos rápidos de software y modelos, la integración y la gobernanza holística son más esenciales que nunca.