Trong thời đại AI lên ngôi, quá trình phát triển phần mềm không còn dừng lại ở code và vận hành hệ thống nữa. DevOps, với biểu đồ vô cực đặc trưng, đã tiến hóa thành MLOps – một mô hình chuyên biệt cho việc phát triển, triển khai và giám sát mô hình học máy. Cả hai đều nhấn mạnh tự động hóa, liên tục tích hợp và phản hồi thời gian thực, nhưng MLOps mở rộng thêm các thành phần đặc thù liên quan đến dữ liệu và mô hình.
🌀 Vòng đời DevOps truyền thống
DevOps là sự kết hợp giữa Development (phát triển) và Operations (vận hành), tạo ra quy trình tự động, liên tục qua các bước:
- Plan – Lập kế hoạch (Trello, Jira, Confluence, Google Docs)
- Build – Viết và kiểm thử mã (Git, GitHub, GitLab, Docker, npm)
- Continuous Integration – Tích hợp liên tục (Jenkins, Travis CI, CircleCI)
- Test – Kiểm thử phần mềm (Selenium, Jasmine, TestFairy)
- Release – Chuẩn bị phát hành (XL Release, Heroku, AWS)
- Deploy – Triển khai phần mềm (Ansible, Puppet, Chef)
- Operate – Vận hành (Nagios, Zabbix, Splunk)
- Monitor – Giám sát (Datadog, New Relic, Sentry)
🔧 Công cụ hỗ trợ truyền thông: Slack, Zoom, MS Teams, BlueJeans
🔄 Cốt lõi: CI/CD, phản hồi liên tục, giám sát theo thời gian thực
🤖 Vòng đời MLOps – DevOps cho trí tuệ nhân tạo
MLOps giữ nguyên triết lý DevOps, nhưng thêm vào các đặc thù như dữ liệu, huấn luyện mô hình, giám sát drift – điều mà DevOps không xử lý.
- Plan – Lập kế hoạch dữ liệu & thí nghiệm (Notion, Weights & Biases, Confluence)
- Build – Chuẩn bị pipeline dữ liệu & tiền xử lý (Jupyter, Google Colab, Airflow, Dagster)
- Train – Huấn luyện mô hình (Kubeflow, Metaflow, MLflow, Seldon)
- Release – Quản lý version mô hình (MLflow Registry, DVC, ModelDB)
- Deploy – Triển khai mô hình AI (FastAPI, KFServing, BentoML)
- Operate – Vận hành inference và môi trường chạy (SageMaker, Azure ML, Vertex AI)
- Monitor – Giám sát hiệu năng mô hình & drift (Fiddler, WhyLabs, Arize, Evidently)
🧠 Công cụ AI đặc thù:
- Feature Store: Feast, Tecton
- Experiment Tracking: W&B, Neptune.ai
- Drift Detection: Alibi Detect, Evidently
🔍 Bảng so sánh tổng quan
| Giai đoạn | DevOps | MLOps (AI) |
|---|---|---|
| Plan | Lập kế hoạch phần mềm | Lập kế hoạch dữ liệu, thí nghiệm mô hình |
| Build | Viết/test mã | Xây dựng pipeline & xử lý dữ liệu |
| Integration | CI/CD cho code ứng dụng | CI/CD tích hợp dữ liệu + mô hình + pipeline |
| Test | Unit/UI test | Test mô hình, fairness, hiệu năng, dữ liệu |
| Release | Phát hành ứng dụng | Quản lý version mô hình & metadata |
| Deploy | Triển khai hệ thống | Triển khai mô hình phục vụ dự đoán (inference) |
| Operate | Theo dõi server, ứng dụng | Vận hành mô hình AI, tối ưu GPU/CPU |
| Monitor | Logs, lỗi | Drift, mô hình "mục rữa", hiệu năng inference |
✅ Tổng kết
| Khía cạnh | DevOps truyền thống | MLOps hiện đại |
|---|---|---|
| Trọng tâm chính | Code & hệ thống | Dữ liệu & mô hình ML |
| Vòng đời kéo dài nhất | Sau khi deploy | Cả vòng đời của mô hình |
| Công cụ quản lý dữ liệu | Không đặc thù | Có (DVC, Feature Store) |
| Kiểm soát version | Git | Git + DVC + MLflow |
| Giám sát | Logs, lỗi hệ thống | Performance, drift, model decay |
📌 Kết luận
- DevOps và MLOps không loại trừ nhau – MLOps là một nhánh chuyên sâu trong hệ sinh thái DevOps, tập trung vào mô hình AI và dữ liệu.
- Việc hiểu rõ hai vòng đời này giúp doanh nghiệp thiết kế kiến trúc tối ưu, đảm bảo hiệu quả triển khai, khả năng mở rộng, và duy trì chất lượng mô hình lâu dài.
👉 Nếu bạn đang chuyển đổi từ DevOps sang AI-first workflows, MLOps chính là chiếc cầu nối giúp bạn đi từ code đến trí tuệ.
--
Phong Trần