Gitopsとは何ですか？インフラストラクチャ管理を自動化するための簡単なガイド-AI-php.cn

gitops：LLMS

のインフラストラクチャとアプリケーションの展開を自動化します

アプリケーションとモデルの展開を自動化するために、DevOpsとMLOPSに遭遇した可能性があります。次に、DevOpsの原則をインフラストラクチャオートメーションに拡張するフレームワークであるGitopsを探索しましょう。この投稿では、Gitops、その重要性、さまざまなモデル、および大規模な言語モデル（LLM）プロジェクトへの統合について詳しく説明しています。

[

] What is GitOps? A Simple Guide to Automating Infrastructure Management

著者による画像

短いコースでDevOpsとMLOPSの理解を高める：DevOpsの概念とMLOPSの概念。

gitops

を理解します

gitopsは、構成をコード（コードまたはIACとしてインフラストラクチャ）として扱うことにより、インフラストラクチャ管理を自動化する運用フレームワークです。特にクラウド環境で、一貫した信頼性の高いインフラストラクチャプロビジョニングのために、バージョンの制御、コラボレーション、コンプライアンス、CI/CD、および観察可能性（デヴォープの教義）を活用します。ソースコードを使用する開発者と同様に、オペレーションチームはGITリポジトリの構成ファイルを使用して、一貫した展開を確保します。

必須のGitopsワークフローコンポーネント：

gitリポジトリ：アプリケーションソースコードとインフラストラクチャ構成ファイルを保存します。
継続的配信（CD）パイプライン：アプリケーションとインフラストラクチャの変更の構築、テスト、展開を自動化します。
GITリポジトリ構成に基づいて、正確かつ効率的なアプリケーションの展開を保証します。監視システム：

gitops vs. devops vs. mlops

GITを単一の真実のソースとして使用して、DevOpsの原則をインフラストラクチャ管理に適用します。プライマリフォーカスソフトウェア開発、テスト、展開の自動化と改善 MLモデルの開発、展開、ライフサイクル管理の自動化 IAC、宣言的構成、連続調整、バージョン制御Argo CD、Flux、Kubernetes、Helm、Terraform、Github Actions クラウドインフラストラクチャの管理、kubernetesの展開、構成の更新の自動化。MLモデルトレーニング、展開、監視、およびパイプラインの再トレーニングインフラストラクチャのプロビジョニング、構成管理、アプリケーションの展開を自動化しますバージョンコントロール自動テスト、ビルド、および展開パイプラインを備えたコア原理。CI/CDと統合しますが、継続的なトレーニングと検証には専門のMLパイプラインが必要です。バージョン制御された構成を介してインフラストラクチャを管理します MLインフラストラクチャをサポートし、モデルの実験とドリフトを管理します監視＆obs。モデルのパフォーマンス監視、データドリフト検出、および再トレーニングトリガーに焦点を当てています。

なぜgitops？

を選ぶのか

従来のマニュアルインフラストラクチャ管理は、最新のクラウド環境には不十分です。 GitOpsは弾力性と信頼性の高いインフラストラクチャを提供し、迅速で一貫した展開を可能にします。手動エラーを最小限に抑え、効率を向上させ、インフラストラクチャとアプリケーション間の同期を保証します。

重要なGitopsの利点：

バージョンコントロール：すべての変更はgitでバージョン制御され、ロールバックと監査を促進します。
チームは、おなじみのGitワークフローを使用して効果的に協力します信頼性の向上：
自動化：手動介入とヒューマンエラーを減らします
セキュリティ：gitのコミット履歴により、セキュリティとトレーサビリティが向上します
2つの主要なGitopsモデルが存在します：プルベースとプッシュベース

Gitopsオペレーター（Flux、Argo CD）は、変更のためにGitリポジトリを監視します。更新を検出すると、構成をプルし、ターゲット環境に適用します。このモデルには、ドリフト検出と自己修復が含まれます

プッシュベース（CI/CDツールを使用）：GitHubアクションのようなツールは、Commitのクラスターに更新をプッシュします。継続的な調整、ドリフト検出、自動ロールバックがありませんが、実装が簡単です。

gitopsをLLMプロジェクトに統合します

このセクションでは、シンプルさのためにGitHubアクションを使用したプッシュベースのGitopsアプローチを使用しています。 Gitops PrinciplesをLLMアプリケーション展開プロジェクトに適用します（「Dockerを使用してLLMアプリケーションを展開する方法」というチュートリアルに似ています）。 []

出典：dockerを使用してLLMアプリケーションを展開する方法：ステップバイステップガイド私たちのコースを検討してください。

効果的なモデルトレーニング、メンテナンス、およびスケーリングのために、MLOPSの考え方で生産のための機械学習モデルを開発しています。

プロジェクト構造：

：アプリケーションコード、依存関係（ What is GitOps? A Simple Guide to Automating Infrastructure Management ）、dockerfile。

：kubernetes構成（例：、

、

）。

：githubアクションを備えたCI/CDオートメーション（

、

）。

app/githubアクションワークフロー：requirements.txt
1. 開発者は、githubにコードと構成をコミットします。
2. ciパイプライン（ci.yaml）：docker画像を構築し、オプションでプッシュしてテストを実行します。
利点：

シンプルさ：githubアクションのみが必要です。
- ワンストップショップ：GitHubアクションは、構築、テスト、展開を処理します
- トレードオフ：
真にプルベースではありません：連続的な調整がありません。
大規模なプロジェクトまたはより要求の厳しい要件については、プルベースのモデル（Argo CD、Flux）は、自己修復、継続的な調整、視覚的なダッシュボードを提供します。
結論

Gitopsで小さく始めて、徐々にそのテクノロジーを組み込みます。 Dockerから始めてから、Kubernetes、プッシュベースのGitopsアプローチ（GitHubアクション）を使用します。最後に、生産レベルの安定性のためのプルベースのモデルへの移行。この段階的なアプローチは、クラウドネイティブアプリケーションのGitopsの利点を最大化します。 AI初心者については、AIの基礎スキルトラックを検討してください

asect	devops	gitops	mlops
定義	ソフトウェア開発とIT操作を組み合わせて、開発のライフサイクルを短縮します。	devopsの原則を機械学習モデルの開発と展開に適用します。
GITベースのワークフローを通じてインフラストラクチャとアプリケーションの展開を自動化します。		重要な原則	コラボレーション、CI/CD、IAC
モデルバージョン化、モデルの監視、再現性、継続的なトレーニングおよび展開		ツールとテクノロジー	ジェンキンス、githubアクション、テラフォーム、ansible、docker、kubernetes
mlflow、kubeflow、tensorflow extended（tfx）、sagemaker、airflow		ユースケース	ソフトウェア開発、アプリケーションの展開、クラウドネイティブアプリケーション。
	自動化スコープ	アプリケーションのビルド、テスト、および展開を自動化します	MLモデルのトレーニング、検証、展開、および監視を自動化します
ソフトウェアおよびアプリケーション構成用のバージョン制御コードベース。	gitは、インフラストラクチャの状態と構成の単一の真実の源です。 MLモデル、データセット、およびトレーニングパイプラインのバージョンコントロール。		CI/CD統合
インフラストラクチャの更新を自動化するために、CI/CDパイプラインと高度に統合されています		インフラストラクチャmgmt	はIACをサポートしますが、アプリケーションの展開にもっと焦点を当てています
	ロギング、監視ツールによる観測可能性。	Argo CDなどのGitopsコントローラーを介した継続的な監視と自己修復
課題	文化的変化、コラボレーション、ツールチェーン統合の複雑さ。	宣言的なインフラストラクチャへの移行、大規模な環境での複雑さのスケーリング。	高いインフラストラクチャの複雑さ、データ管理の課題、DevOpsパイプラインとの統合。