到2030年，5G将为全球GDP增加8万亿美元
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文将介绍 ML Ops，并强调数据质量在 ML Ops 工作流中的关键作用。 ML Ops 的发展弥补了机器学习与传统软件工程之间的差距，而数据质量是 ML Ops 工作流的关键，可以加速数据团队，并维护对数据的信任。 什么是 ML Ops ML Ops 这个术语从 DevOps 演变而来。 DevOps 是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发(应用程序 / 软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合。DevOps 旨在重视软件开发人员(Dev)和 IT 运维技术人员(Ops)之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化软件交付和架构变更的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。 而 MLOps 基于可提高工作流效率的 DevOps 原理和做法，例如持续集成、持续交付和持续部署。ML Ops 将这些原理应用到机器学习过程，其目标是：
DevOps 的常用示例是使用多种工具对代码进行版本控制，如 git、代码审查、持续集成(CI，即频繁地将代码合并到共享主线中)、自动测试和持续部署(CD，即自动将代码合并到生产环境)。 在应用于机器学习时，ML Ops 旨在确保模型输出质量的同时，加快机器学习模型的开发和生产部署。但是，与软件开发不同，ML 需要处理代码和数据：
随着越来越多的安全法规出台，越来越多的组织将其关键系统、应用程序和基础架构迁移到云中，违规风险和相关影响也随之增加。 关键研究发现 IT安全专业人员报告称，每个季度平均收到超过17个审计证据请求，并且平均花费三个工作日来响应单个请求。 在过去的24个月中，内部和第三方审计人员平均发现组织六次违规，平均被罚款八次，平均罚款460,000美元。 86%的组织认为将系统，应用程序和基础架构移至云时，合规性将成为一个问题。 94%的组织表示，在云中的IT安全合规性和/或隐私法规方面，他们将面临挑战。 合规团队不堪重负 TAG Cyber的首席执行官Ed Amoroso博士说：“除了花费数百万美元用于合规活动和罚款外，合规团队每年还要花232个工作日来回应审计要求。”“最重要的是，合规的财务成本和时间成本从长远来看是不可持续的。” “数据显示，自动化可以解决众多的合规性挑战，这是企业走出合规泥潭的唯一方法，而不是被合规牵着鼻子往前走。”博士说道。
99%的调查受访者表示，其组织将受益于自动化的IT安全和/或隐私合规性活动，预期的好处包括：提高了证据的准确性(54%)，减少了审计时间(51%)以及更快响应审计要求(50%) （编辑：漯河站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
