Execution Context
この機能により、MLOpsエンジニアは、開発環境から本番環境のインフラまで、セキュアでスケーラブルなモデルのデプロイを直接実行できます。コンテナ化、バージョン管理、自動展開戦略、および即時のヘルスチェックが含まれます。このプロセスにより、学習済みのAIモデルが既存のアプリケーションを中断することなく、スムーズに本番環境に移行し、ライフサイクル全体を通じてデータの一貫性と運用上の整合性を維持できます。
システムは、最終的なモデル成果物とその依存関係を自動的にパッケージ化し、標準化されたコンテナイメージに変換して、配布可能な状態にします。
デプロイメントパイプラインは、カナリアリリースやブルーグリーンデプロイメントなど、定義された展開戦略を実行し、移行時のリスクを最小限に抑えます。
デプロイ後検証スクリプトは、サービスの可用性、レイテンシ指標、およびモデル推論の精度を、確立された本番環境の基準と比較して検証します。
Operating Checklist
モデルのアーティファクトの整合性を検証し、バイナリファイルに対して、信頼できるレジストリリポジトリによる署名を行います。
モデル、推論エンジン、および必要なランタイムライブラリをバンドルした、変更不可能なコンテナイメージを構築します。
段階的な展開戦略を実行し、一定割合のトラフィックを対象として、パフォーマンスの閾値を確認します。
カナリア環境で検証済みのインスタンスを、問題なく本番環境のフル稼働容量に移行し、同時に旧バージョンをアーカイブすることで、必要に応じてロールバックできるようにします。
Integration Surfaces
CI/CDパイプライン統合
自動トリガーにより、リポジトリ内でのモデル学習完了および署名検証が成功した場合、デプロイメントシーケンスが開始されます。
インフラストラクチャ・アズ・コード テンプレート
あらかじめ設定されたKubernetesマニフェストまたはクラウドプロバイダーのリソース定義により、対象環境の構成が規定され、迅速なプロビジョニングが可能になります。
リアルタイム監視ダッシュボード
ライブテレメトリーデータは、推論スループット、エラー率、およびリソース使用状況を表示し、リリース後の安定稼働状況を確認します。
