Automatisierung einer MLOps-Plattform

Wir begannen mit der Entwicklung einer Cloud-Grundlage, die bewährte Best Practices für die Verwaltung der Cloud-Infrastruktur umfasst. Dazu gehört die Verbesserung der Verwaltung von Konten durch die Zentralisierung des Prozesses und die Verbesserung der Sicherheit und Sichtbarkeit notwendiger Daten durch die Verlagerung auf spezielle Mitgliederkonten. Dies gewährleistet eine konsistente und konforme Umgebung, von der aus C-Trace seinen zukünftigen Cloud-Betrieb erweitern und optimieren kann. Außerdem ist dies der Ausgangspunkt für die Automatisierung der Machine Learning-Workflows.

Für eine von Anfang an gewährleistete Sicherheit setzen wir alles in einem privaten Netzwerk um und folgen dem Prinzip der "Least Privilege". Das bedeutet, dass wir Benutzern und Rollen ausschließlich die erforderlichen Berechtigungen erteilen, um optimalen Datenschutz und eine Minimierung von Risiken zu gewährleisten.

Um die Hürde zu überwinden, jeden Trainingsjob einzeln manuell einzurichten, haben wir ein sogenanntes Self-Service-Model-Training ermöglicht. Mit dieser Lösung ist es nicht nur wesentlich einfacher, einen Trainingsauftrag zu starten, sondern das gesamte Entwicklungsteam ist nun in der Lage, mehrere Trainings gleichzeitig durchzuführen, indem es einfach den Code des Modells auf GitHub ändert. Das benutzerfreundliche Setup ermöglicht eine einfache Feinabstimmung von Konfigurationen und Parametern und bietet gleichzeitig die Flexibilität, das Self-Service-Setup selbst zu ändern. Dadurch wird der Zeitaufwand für die Erstellung von Schulungsaufträgen reduziert und der Entwickler kann sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren. Alles in allem führt dies zu einem reibungsloseren, kosteneffizienten Geschäftsbetrieb.

Wir haben alle unsere Bemühungen ausführlich dokumentiert und das Entwicklungsteam von C-Trace in die Lage versetzt, sich in dieser neuen Cloud-Native-Landschaft erfolgreich zu behaupten. Durch eine praxisorientierte Einführung haben wir sicherstellt, dass alle auf dem aktuellen Wissensstand sind. Jetzt sind sie mit erstklassigen Cloud-Native-Praktiken vertraut und verfügen über die erforderlichen Tools, um neue Technologien schneller einzuführen.