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DevOpsとMLOpsの違いとは？デジタル時代の新しいスキルセットを理解しよう

最近、技術が進化するにつれて、新しい言葉や概念が登場してきています。その中でも「DevOps」と「MLOps」という用語は、特に注目されています。でも、これらは似ているようで、実は違うものなんです。今回は、その違いについて分かりやすく解説していきます。

DevOpsとは？

まず、DevOps（デブオプス）について説明します。DevOpsとは、「開発（Development）」と「運用（Operations）」を合わせた言葉で、ソフトウェア開発と運用のプロセスを統合する考え方です。これにより、開発チームと運用チームが協力して、より良いソフトウェアを素早く提供できるようになります。

MLOpsとは？

次に、MLOps（エムエルオプス）を見てみましょう。MLOpsは、Machine Learning Operationsの略で、機械学習とその運用を結びつけた言葉です。MLOpsは、機械学習モデルを開発し、それを運用環境に展開し、維持するための方法論やツールのことを指します。簡単に言うと、MLOpsは、機械学習に特化したDevOpsのようなものです。

DevOpsとMLOpsの違い

DevOpsとMLOpsの主な違いは、焦点を当てている対象の違いにあります。具体的には以下の表を見てみましょう。

項目	DevOps	MLOps
対象	ソフトウェア	機械学習モデル
プロセス	開発と運用の統合	モデルの開発、展開、管理
目的	ソフトウェアの迅速な提供	高品質な機械学習モデルの運用

このように、DevOpsはソフトウェア全体の開発と運用に焦点を当てていますが、MLOpsは機械学習モデルの開発と運用に特化しています。

まとめ

DevOpsとMLOpsは、それぞれ異なる目的を持つ重要な概念です。デジタル化が進む中で、これらのスキルは新しい職場でもますます必要とされるでしょう。これからの時代、両方を理解しておくことが大切です。ぜひ、今回の内容を参考に、DevOpsやMLOpsについて学んでみてください。

ピックアップ解説

MLOpsは機械学習モデルの運用に特化した手法です

これは、単に機械学習を使うだけではなく、モデルをどのように実際のプロダクション環境で活用するかを考えることが重要なんです

最近では、AIを使ったサービスが増えてきていますが、実はその裏にはMLOpsによって運用されているモデルがあるんですよ

運用する側も、AIの結果をどう活かすかが勝負ですから、MLOpsの重要性は高まっています

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