La méthodologie DevOps est de plus en plus utilisée dans le domaine de l'informatique, mais aussi dans l'IA et la Data Science. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le métier d'ingénieur DevOps !
Connaissez-vous le DevOps ? Inventée en 2009, cette méthodologie est centrée sur la collaboration entre les développeurs de logiciels et les équipes d'exploitation, l'automatisation des processus et l'amélioration continue du code.
Depuis plusieurs années, le DevOps est de plus en plus utilisé pour la Data Science et l'IA. À l'heure où les entreprises exploitent les données pour la prise de décision, il joue un rôle essentiel dans la gestion des processus de développement.
Une nouvelle méthodologie appelée MLOps a d'ailleurs vu le jour en 2015, afin d'appliquer les principes du DevOps au machine learning. Voici en quoi consiste le métier d'ingénieur DevOps, et quelle est son importance à l'ère de l'IA.
Qu'est-ce qu'un ingénieur DevOps ?
Le DevOps est un mouvement culturel et professionnel, visant à rassembler les équipes de développement et d'exploitation pour améliorer la qualité et la rapidité de la livraison de logiciels.
Ses principes clés sont la collaboration, l'automatisation des tâches répétitives et du déploiement, la mesure des indicateurs de performances et le partage des connaissances.
L'ingénieur DevOps est un professionnel possédant à la fois des compétences en développement et en opérations informatiques.
Il se charge de concevoir et maintenir des pipelines de livraison logicielle efficaces à l'aide d'un large éventail d'outils et de pratiques.
En outre, il est responsable de l'automatisation des tâches de développement, de test, de déploiement et de surveillance.
Ses compétences sont la maîtrise des langages de programmation comme Python et Java, la connaissance des systèmes d'exploitation, et le maniement des outils de développement comme Git et Jenkins et les outils de surveillance et de gestion d'infrastructure comme Ansible, Chef et Puppet.
DevOps, IA et Data Science
Le métier d'ingénieur DevOps est de plus en plus important dans le développement de logiciels, y compris dans les domaines de l'IA et de la Data Science.
Ces domaines présentent en effet des défis techniques uniques en termes de gestion de données, d'algorithmes complexes et d'infrastructure de calcul.
Le rôle des ingénieurs est de créer des processus d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) efficaces pour les surmonter.
En étroite collaboration avec les équipes de développement, ils s'assurent que les algorithmes et modèles soient correctement intégrés dans l'infrastructure de calcul.
En outre, les DevOps Engineers sont responsables de la gestion des versions, de la surveillance et de l'optimisation des performances des applications.
Par exemple, dans le domaine du NLP (Traitement Naturel du Langage), les systèmes de reconnaissance vocale utilisent des algorithmes d'IA sophistiqués pour convertir la parole en texte.
Or, ces algorithmes requièrent une infrastructure de calcul robuste pour traiter d'énormes quantités de données vocales en temps réel. Elle doit aussi être flexible pour prendre en charge les différents types de modèles.
Le rôle du DevOps Engineer est de créer et maintenir cette infrastructure pour assurer le bon fonctionnement des systèmes.
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Exercer le métier d'ingénieur DevOps dans l'IA et la Data Science requiert des compétences solides en développement et déploiement d'applications, en langages de programmation, en gestion de versions, mais aussi des connaissances en IA et en Data Science.
Qu'est-ce que MLOps ?
Le MLOps ou Machine Learning Operations reprend les principes et pratiques DevOps pour améliorer l'efficacité des flux de travail et la qualité des solutions de machine learning.
Les experts DevOps coopèrent avec les Data Scientists pour observer et répliquer les configurations afin de choisir et configurer l'infrastructure permettant le déploiement fluide de modèles de données.
Ils doivent également aider les Data Scientists pour l'utilisation des plateformes de dépôt de code. Bien souvent, ces derniers n'ont pas l'expertise requise pour automatiser l'intégration et le déploiement. Les processus de test des algorithmes peuvent aussi être automatisés.
En outre, l'ingénieur DevOps crée des scripts d'automatisation pour les instances d'entraînement Machine Learning. La gestion du code et de la configuration assurer que les processus restent à jour.
Les pratiques d'intégration et de livraison continue permettent de s'assurer que les modèles déployés puissent être alignés avec les mises à jour de logiciels.
Les outils comme Python, R, Juno et PyCharm permettent de créer des environnements de développement itératif pour que les modèles ML puissent évoluer constamment.
Un autre point essentiel du MLOps est la surveillance des modèles machine learning pour évaluer les performances et analyser l'expérience utilisateur des systèmes déployés.
L'ingénieur DevOps permet la collecte d'informations en temps réel sur chaque changement ou problème grâce à la surveillance proactive et l'exploration des données fournies par les systèmes et les modèles ML.
Enfin, les ingénieurs DevOps peuvent utiliser les technologies de conteneurisation comme Docker pour surmonter les problèmes liés à l'utilisation de différents langages de programmation pour les applications de machine learning.
La collaboration entre Data Scientists et DevOps Engineers
L'absence de collaboration entre les Data Scientists et les ingénieurs DevOps peut ralentir les processus opérationnels. Il est donc important d'adopter les bonnes pratiques.
Tous les codes de modèle Python doivent être soumis à un dépôt, et tous les changements dans les codes de modèles existants doivent être gérés via un dépôt existant.
Les codes doivent être intégrés avec un outil comme Azure ML via les SDK pour que tous les changements, modifications de fonctionnalités puissent être enregistrés et suivis.
Et puisque le processus DevOps est automatisé pour construire et créer des codes et des artefacts, il faut s'assurer qu'ils ne soient pas construits ou relâchés manuellement sur un autre emplacement que le terrain d'expérimentation.
Ces mesures simples permettent aux équipes Data Science et DevOps de travailler ensemble d'une manière efficace. Les outils de gestion de version tels que Git doivent impérativement être maîtrisés par les Data Scientists.
Conclusion
Au fil des années à venir, l'IA et la Data Science auront une importance croissante dans une large variété d'industries. Les DevOps Engineers seront donc de plus en plus sollicités.
Toutefois, ils seront aussi confrontés à des défis toujours plus complexes comme l'explosion du volume de données, les menaces de cybersécurité et la demande croissante impliquant la mise à l'échelle des infrastructures de calcul…
Pour cette raison, il est très important de suivre une formation de DevOps Engineer afin d'acquérir une véritable maîtrise des outils et pratiques DevOps et rester à jour des évolutions du métier !
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