DataOps / MLOps
DataOps como MLOps son enfoques fundamentales para mejorar la eficiencia, la colaboración y la calidad en los procesos de datos y machine learning, respectivamente. Estos enfoques están diseñados para satisfacer las demandas de la industria moderna, donde la velocidad y la precisión son esenciales para el éxito empresarial.
DataOps y MLOps son metodologías que aplican principios de desarrollo ágil y DevOps al flujo de trabajo de datos y a la implementación de modelos de machine learning, respectivamente. Estos enfoques buscan mejorar la colaboración, la eficiencia y la calidad en los procesos relacionados con datos y aprendizaje automático.
Características de DataOps
Colaboración Interdisciplinaria
Fomenta la colaboración entre equipos de desarrollo, operaciones y análisis de datos para un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo.
Automatización
Implementa automatización en cada etapa del ciclo de vida de los datos para agilizar la integración, el procesamiento y la entrega de datos.
Versionamiento de Datos
Adopta prácticas de versionamiento de datos, asegurando que los datos sean rastreables, auditable y fácilmente replicables.
Monitoreo y Gestión de Datos
Implementa herramientas para supervisar el flujo de datos, garantizando la calidad y la consistencia de los datos en tiempo real.
Agilidad
Permite cambios rápidos y flexibles en los procesos de datos, lo que facilita la adaptación a las necesidades cambiantes del negocio.
Beneficios de DataOps
Entrega Rápida
Permite una entrega más rápida de datos de alta calidad para análisis y aplicaciones, lo que acelera la toma de decisiones.
Reducción de Errores
Minimiza los errores y las inconsistencias en los datos al estandarizar los procesos y la automatización.
Colaboración Mejorada
Fomenta una mejor colaboración entre equipos, lo que conduce a soluciones más efectivas y a una comunicación más fluida.
Eficiencia Operativa
Optimiza los procesos y reduce los costos operativos al eliminar redundancias y mejorar la automatización.
Mayor Innovación
Permite a los equipos de datos centrarse en la innovación en lugar de las tareas rutinarias y repetitivas.
Características de MLOps:
Automatización del Flujo de Trabajo
Automatiza todo el flujo de trabajo del machine learning, desde la recopilación de datos hasta la implementación y monitorización de modelos.
Colaboración y Comunicación
Mejora la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y operaciones, asegurando una comunicación efectiva en todo el ciclo de vida del modelo.
Gestión de Versiones de Modelos
Implementa prácticas de versionamiento de modelos para rastrear cambios, comparar rendimientos y revertir a versiones anteriores si es necesario.
Monitorización Continua
Supervisa los modelos en producción para detectar y responder rápidamente a cualquier degradación en el rendimiento.
Seguridad
Incorpora prácticas de seguridad para proteger los datos y los modelos, garantizando que solo personas autorizadas tengan acceso.
Beneficios de MLOps
Modelos Más Robustos
Permite la mejora continua de los modelos en producción, asegurando que se adapten a los cambios en los datos y el entorno.
Entrega Rápida de Modelos
Acelera el tiempo desde la idea hasta la implementación del modelo en producción.
Eficiencia y Reproducibilidad
Hace que el desarrollo y la implementación de modelos sean eficientes y reproducibles, lo que facilita la escalabilidad.
Reducción de Riesgos
Al detectar y solucionar rápidamente los problemas de los modelos en producción, ayuda a reducir los riesgos asociados con los fallos del modelo.
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