MLOps vs DevOps: Persamaan MLOps dan DevOps

MLOps dan DevOps adalah dua pendekatan modern yang sering digunakan dalam pengembangan dan penerapan sistem teknologi. Meski memiliki perbedaan mendasar, keduanya juga memiliki sejumlah kesamaan atau area yang saling tumpang tindih. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang area tumpang tindih antara MLOps dan DevOps, serta bagaimana keduanya saling melengkapi dalam praktik pengembangan modern.

Apa Itu MLOps dan DevOps?

DevOps adalah pendekatan yang menggabungkan pengembangan perangkat lunak (development) dan operasi TI (operations) untuk meningkatkan efisiensi, kecepatan, dan kualitas dalam siklus hidup aplikasi. DevOps berfokus pada otomatisasi, integrasi berkelanjutan (CI), dan pengiriman berkelanjutan (CD).

MLOps atau Machine Learning Operations, adalah cabang khusus dari DevOps yang diperluas untuk menangani kebutuhan dalam proyek pembelajaran mesin (machine learning). MLOps mencakup aspek-aspek tambahan seperti pengelolaan data, pelatihan model, evaluasi model, dan pemantauan performa model setelah disebarkan.

Area Tumpang Tindih antara MLOps dan DevOps

Meskipun memiliki fokus yang berbeda, MLOps dibangun di atas prinsip DevOps dan memperluasnya untuk memenuhi tantangan unik pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa area utama di mana MLOps dan DevOps saling beririsan:

1. Otomatisasi dan CI/CD Pipeline

Baik MLOps maupun DevOps menggunakan CI/CD pipeline untuk mempercepat dan menyederhanakan proses pengembangan hingga produksi. Pipeline ini bertugas mengotomatiskan:

  • Pembuatan kode
  • Pengujian unit dan integrasi
  • Penyebaran aplikasi atau model ke lingkungan produksi

Dalam MLOps, pipeline ini diperluas mencakup proses tambahan seperti:

  • Validasi dan praproses data
  • Pelatihan dan evaluasi model
  • Deployment model machine learning ke dalam API atau sistem produksi

Infrastruktur sebagai Kode (Infrastructure as Code - IaC)

Keduanya menerapkan Infrastructure as Code (IaC) untuk menyederhanakan manajemen infrastruktur melalui kode, sehingga dapat direplikasi dan diskalakan dengan mudah.

Beberapa alat umum yang digunakan dalam DevOps dan MLOps:

  • Docker: Untuk membuat container aplikasi atau model
  • Terraform: Untuk provisioning infrastruktur cloud secara otomatis
  • Kubernetes: Untuk mengelola orkestrasi container

Perbedaannya, MLOps membutuhkan infrastruktur tambahan untuk menangani:

  • Proses pelatihan model secara terdistribusi
  • Kumpulan data berukuran besar
  • Penyajian model secara real-time atau batch

Pemantauan dan Observasi

Keduanya mengandalkan sistem monitoring untuk memastikan keandalan, mendeteksi masalah sedini mungkin, dan memantau performa aplikasi atau model.

Alat pemantauan populer yang digunakan di DevOps dan MLOps antara lain:

  • Prometheus: Untuk mengumpulkan dan memantau metrik sistem
  • Grafana: Untuk visualisasi data performa

Di sisi MLOps, observabilitas diperluas ke aspek model seperti:

  • Akurasi prediksi
  • Model drift atau perubahan distribusi data
  • Latensi inferensi model

MLOps dan DevOps memiliki banyak area tumpang tindih, terutama dalam hal otomatisasi, pengelolaan infrastruktur, dan pemantauan. MLOps tidak menggantikan DevOps, melainkan membangun dan memperluasnya untuk mengakomodasi kebutuhan khusus dari proyek machine learning.

Mempunyai minat yang besar untuk menjadi programmer? Ingin tau lebih dalam lagi? Ayo belajar bareng di Telkom University Purwokerto yang menyediakan Program Studi S1 Rekayasa Perangkat Lunak, telah terakreditasi Baik Sekali oleh BAN-PT. Saat ini tersedia banyak beasiswa dengan kuota dan periode pendaftaran yang terbatas. Jangan sampai kelewatan! Yuk gabung jadi SEtizen di kampus swasta terbaik di Indonesia

Previous Post
Next Post

Related Post

Jl. D.I Panjaitan No. 128 Purwokerto 53147, Jawa Tengah – Indonesia

Telp: 0281-641629
Email Official: info@telkomuniversity.ac.id

Copyright ©2024 All Rights Reserved By Telkom University