{"id":155252,"date":"2024-12-19T17:51:17","date_gmt":"2024-12-19T15:51:17","guid":{"rendered":"https:\/\/jfrog.com\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-2\/"},"modified":"2025-07-07T11:42:37","modified_gmt":"2025-07-07T09:42:37","slug":"breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jfrog.com\/de\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-2\/","title":{"rendered":"Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen \u2013 Teil 2"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.jfrog.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/19171758\/863x300-5-1.png\" alt=\"\" width=\"863\" height=\"300\" \/><\/p>\n<h1>Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen \u2013 Teil 2<\/h1>\n<p>In dieser Blogserie beleuchten wir die Bedeutung der Verschmelzung bew\u00e4hrter DevOps-Praktiken mit MLOps, um bestehende L\u00fccken zu schlie\u00dfen, die Wettbewerbsf\u00e4higkeit von Unternehmen zu st\u00e4rken und datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-1\/\">Teil 1 <\/a>behandelte die Herausforderungen getrennter <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/devops\/\">DevOps<\/a>&#8211; und <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/mlops\/\">MLOps<\/a>-Pipelines und zeigte auf, warum eine Integration notwendig ist.<\/p>\n<p>Im zweiten Teil dieser dreiteiligen Serie gehen wir nun auf die Vorteile und Chancen einer vereinten Software Supply Chain ein, die sowohl Machine Learning (ML) als auch traditionelle Softwareentwicklung umfasst \u2013 und werfen einen genaueren Blick auf die technische Umsetzung dieser Integration.<\/p>\n<h2>Vorteile und Chancen einer einheitlichen Software-Lieferkette<\/h2>\n<p>Durch die Vereinheitlichung Ihrer Software-Lieferkette profitieren Sie von zahlreichen Vorteilen \u2013 darunter eine h\u00f6here operative Effizienz, schnellere Release-Zyklen und eine verbesserte team\u00fcbergreifende Zusammenarbeit. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie sich diese Vorteile in der Praxis zeigen, wenn eine gemeinsame Software-Lieferkette f\u00fcr MLOps und DevOps umgesetzt wird.<\/p>\n<h3>Operative Effizienz: Weniger Doppelstrukturen bei Infrastruktur, Prozessen und Ressourcen<\/h3>\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von DevOps und MLOps in eine gemeinsame Software-Lieferkette schafft erhebliche operative Effizienzgewinne, da Doppelstrukturen bei Infrastruktur, Prozessen und Ressourcen abgebaut werden.<\/p>\n<p>Werden DevOps und MLOps getrennt betrieben, ben\u00f6tigt jede Pipeline in der Regel ihre eigene Infrastruktur \u2013 etwa Build-Server, Speichersysteme oder Orchestrierungs-Tools. Das f\u00fchrt zu doppeltem Aufwand und erh\u00f6hten Kosten, da zwei separate Umgebungen f\u00fcr Software und ML-Modelle verwaltet werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Eine einheitliche Pipeline reduziert diese Redundanzen und erm\u00f6glicht eine konsolidierte Nutzung bestehender Ressourcen \u2013 f\u00fcr schlankere Prozesse, geringere Betriebskosten und bessere Skalierbarkeit.<\/p>\n<p>Durch die Vereinheitlichung dieser Pipelines k\u00f6nnen Unternehmen:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Infrastruktur zentralisieren:<\/strong> Anstatt separate Umgebungen f\u00fcr Software-Artefakte und ML-Modelle zu pflegen, kann ein gemeinsamer Infrastruktursatz \u2013 etwa CI\/CD-Tools, Kubernetes-Cluster und Artefakt-Repositories \u2013 beide Bereiche abdecken.<br \/>\nDiese Konsolidierung senkt den Verwaltungsaufwand f\u00fcr doppelte Systeme und reduziert Kosten f\u00fcr Wartung, Skalierung und Monitoring.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Prozesse standardisieren:<\/strong> Auch redundante Prozesse wie Versionierung, Testing und Deployment werden durch die Zusammenf\u00fchrung \u00fcberfl\u00fcssig.<br \/>\nWerden ML-Modelle als integraler Bestandteil des Software-\u00d6kosystems behandelt, k\u00f6nnen Validierung, Containerisierung und Bereitstellung \u00fcber einheitliche Workflows erfolgen. Diese Standardisierung reduziert Inkonsistenzen, vereinfacht operative Aufgaben und schafft einen vorhersehbaren, verl\u00e4sslichen Ablauf f\u00fcr alle Beteiligten.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Ressourcennutzung optimieren:<\/strong> Rechenintensive Aufgaben wie ML-Training oder das Ausf\u00fchren von CI\/CD-Pipelines lassen sich effizienter gestalten, wenn gemeinsame Rechenumgebungen genutzt werden.<br \/>\nTeams ben\u00f6tigen keine dedizierte Infrastruktur mehr nur f\u00fcr das Modelltraining, sondern k\u00f6nnen dieselben Ressourcen wie f\u00fcr Software-Builds verwenden. Das f\u00fchrt zu einer optimalen Auslastung der Rechenkapazit\u00e4ten und vermeidet Leerlauf oder ungenutzte Ressourcen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Integration von DevOps und MLOps steigert die operative Effizienz, senkt Infrastrukturkosten, automatisiert wiederkehrende Aufgaben und schafft eine agile, skalierbare Entwicklungsumgebung f\u00fcr Software und Machine Learning gleicherma\u00dfen.<\/p>\n<h2>Schnellere Release-Zyklen: K\u00fcrzere Markteinf\u00fchrungszeit f\u00fcr Code und Modelle<\/h2>\n<p>Ein weiterer wesentlicher Vorteil der Integration von DevOps und MLOps ist die Beschleunigung der Release-Zyklen \u2013 sowohl f\u00fcr klassischen Softwarecode als auch f\u00fcr ML-Modelle. Wird CI\/CD auf Machine Learning ausgeweitet, verbessert sich die Markteinf\u00fchrungszeit erheblich. Unternehmen k\u00f6nnen neue Features, Updates und Modelle schneller und kontinuierlich ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Vereinheitlichtes CI\/CD f\u00fcr alle Artefakte:<\/strong> Durch die Integration von Modellen als Artefakte in die CI\/CD-Pipeline l\u00e4sst sich der gesamte Lebenszyklus automatisieren \u2013 von der Code-Integration und dem Testing bis hin zum Modelltraining und Deployment.<br \/>\nSowohl Software als auch ML-Modelle durchlaufen dann dieselbe Pipeline, was gleichzeitige Releases erm\u00f6glicht \u2013 ohne separate Deployment-Prozesse oder Wartezeiten.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Weniger manuelle Eingriffe:<\/strong> Traditionell erfordert die Bereitstellung von ML-Modellen viele manuelle Schritte \u2013 etwa zur Validierung, Paketierung und Auslieferung.<br \/>\nWerden diese Schritte in die CI\/CD-Pipeline integriert und automatisiert, sinkt der manuelle Aufwand deutlich. Modelle werden kontinuierlich integriert, validiert und bereitgestellt \u2013 genau wie herk\u00f6mmliche Software.<br \/>\nDas beschleunigt nicht nur Releases, sondern sorgt auch f\u00fcr Konsistenz und weniger Fehleranf\u00e4lligkeit.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Schnellere Reaktion auf Ver\u00e4nderungen:<\/strong> Sind DevOps und MLOps vereint, k\u00f6nnen Teams schneller auf \u00c4nderungen im Code oder in den Daten reagieren.<br \/>\nBeispiel: Wird ein Bug entdeckt oder verschlechtert sich die Modellleistung aufgrund von Data Drift, kann die einheitliche Pipeline automatisch Updates ansto\u00dfen \u2013 mit minimaler Downtime und stabiler Systemperformance.<br \/>\nDiese F\u00e4higkeit zur schnellen Iteration ist in dynamischen Umgebungen entscheidend, in denen sich sowohl Software als auch ML-Modelle st\u00e4ndig weiterentwickeln m\u00fcssen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Durch beschleunigte Release-Zyklen erm\u00f6glicht ein integrierter Ansatz, den Kunden schneller einen Mehrwert zu bieten \u2013 sei es in Form neuer Softwarefunktionen oder verbesserter ML-Modelle. So steigern Unternehmen ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Reaktionsf\u00e4higkeit auf dem Markt.<\/p>\n<h2>Verbesserte Zusammenarbeit: Silos zwischen Teams aufl\u00f6sen<\/h2>\n<p>Einer der gr\u00f6\u00dften Vorteile der Integration von DevOps und MLOps ist die gest\u00e4rkte Zusammenarbeit zwischen Engineering-, Data-Science- und Operations-Teams. Traditionell arbeiten diese Gruppen in Silos \u2013 mit eigenen Tools, Prozessen und Zielsetzungen. Das f\u00fchrt zu Ineffizienzen, Kommunikationsl\u00fccken und Verz\u00f6gerungen beim \u00dcbergang von Modellen und Software in die Produktion.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Einheitliche Toolchain und Workflows:<\/strong> Durch die Einf\u00fchrung einer gemeinsamen Software-Lieferkette arbeiten alle Teams mit einem gemeinsamen Satz an Tools, Workflows und Standards.<br \/>\nReibungen, die durch unterschiedliche Tools f\u00fcr \u00e4hnliche Aufgaben (wie Deployment oder Versionierung) entstehen, werden damit beseitigt.<br \/>\nWenn Data Scientists und Entwickler dieselben Plattformen f\u00fcr Versionierung, CI\/CD und Monitoring verwenden, f\u00e4llt es ihnen leichter, die Arbeit des jeweils anderen zu verstehen, Prozesse abzustimmen und effektiv zusammenzuarbeiten.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Ende-zu-Ende-Transparenz:<\/strong> Die Integration von DevOps und MLOps verbessert auch die Sichtbarkeit \u00fcber den gesamten Software- und ML-Lifecycle hinweg.<br \/>\nAlle Beteiligten \u2013 von Data Scientists \u00fcber Entwickler bis zu Ops-Teams \u2013 haben Zugriff auf gemeinsame Dashboards, Metriken und Insights zu Modellleistung, Deployment-Status und Systemzustand.<br \/>\nDiese geteilte Transparenz erleichtert die Kommunikation und erm\u00f6glicht eine gemeinsame, schnellere Probleml\u00f6sung.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Effiziente \u00dcbergaben und weniger Engp\u00e4sse:<\/strong> In klassischen Setups ist die \u00dcbergabe von ML-Modellen von Data Science an Engineering h\u00e4ufig ein Engpass \u2013 bedingt durch unterschiedliche Tools, Prozesse und Erwartungen.<br \/>\nIn einer gemeinsamen Software-Lieferkette erfolgt die \u00dcbergabe \u00fcber standardisierte Prozesse, bei denen Modelle als gleichwertige Artefakte behandelt werden.<br \/>\nSie werden versioniert, getestet und deployed wie regul\u00e4rer Code \u2013 was Verz\u00f6gerungen und Missverst\u00e4ndnisse zwischen Experimentier- und Produktionsphase reduziert.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Geteilte Verantwortung und gemeinsame Ziele:<\/strong> Sind DevOps und MLOps integriert, arbeiten die Teams nicht mehr isoliert, sondern tragen gemeinsam die Verantwortung f\u00fcr den Erfolg der gesamten Pipeline.<br \/>\nDiese geteilte Verantwortung f\u00f6rdert eine gemeinsame Zielausrichtung: schnelle Auslieferung, hohe Systemzuverl\u00e4ssigkeit und kontinuierliche Verbesserung.<br \/>\nDer kulturelle Wandel \u2013 weg von isolierten Zust\u00e4ndigkeiten hin zu Shared Ownership \u2013 st\u00e4rkt den Teamzusammenhalt und f\u00f6rdert ein produktiveres, effizienteres Arbeitsumfeld.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von DevOps und MLOps baut Barrieren zwischen Teams ab, f\u00f6rdert die bereichs\u00fcbergreifende Zusammenarbeit, reduziert Reibungsverluste und sorgt daf\u00fcr, dass alle auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.<br \/>\nDas Ergebnis: effizientere Workflows und qualitativ hochwertigere Software- und ML-Produkte, die sich flexibel an wechselnde Gesch\u00e4ftsanforderungen anpassen lassen.<\/p>\n<h2>Technische Integration: Zentrale Komponenten<\/h2>\n<p>Nachdem wir die Vorteile der Verschmelzung von MLOps und DevOps betrachtet haben, stellt sich die Frage: Wie l\u00e4sst sich das technisch umsetzen?<\/p>\n<h3>Modellversionierung und Integration in Artifactory<\/h3>\n<p>Die Verwaltung von ML-Modellen innerhalb einer einheitlichen Software-Lieferkette bedeutet, sie wie klassische Software-Artefakte zu behandeln. Durch die Integration von ML-Modellen in bestehende Tools zur Artefaktverwaltung \u2013 z.\u202fB. JFrog Artifactory \u2013 gewinnen Unternehmen an Kontrolle, Nachverfolgbarkeit und Konsistenz \u00fcber den gesamten Software-Lifecycle hinweg.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Konsistente Versionierung<\/strong><br \/>\nIn der klassischen Softwareentwicklung werden Artefakt-Repositories wie <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/artifactory\/\">JFrog Artifactory<\/a>, Nexus oder AWS S3 zur Speicherung, Versionierung und Verwaltung von Bin\u00e4rdateien, Bibliotheken und Abh\u00e4ngigkeiten genutzt.<br \/>\nWendet man diese Prinzipien auf ML-Modelle an, kann jedes trainierte Modell versioniert und mit bestimmten Codeversionen, Trainingsdaten, Hyperparametern und Konfigurationen verkn\u00fcpft werden.<br \/>\nSo wird nachvollziehbar, welches Modell wann und warum in Produktion ging \u2013 eine entscheidende Voraussetzung f\u00fcr Reproduzierbarkeit, Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Artefaktspeicherung und -promotion<\/strong><br \/>\nML-Modelle lassen sich im selben Artefakt-Repository speichern wie Bin\u00e4rdateien, wodurch eine zentrale und konsistente Speicherung m\u00f6glich wird.<br \/>\nData Scientists und Engineers k\u00f6nnen Modelle \u2013 wie klassische Software-Komponenten \u2013 durch verschiedene Umgebungen promoten (z.\u202fB. Testing \u2192 Staging \u2192 Produktion).<br \/>\nDie Promotion erfolgt \u00fcber vordefinierte Qualit\u00e4ts-Gates, sodass nur Modelle mit bestimmten Performance-Werten (z.\u202fB. Genauigkeit, Robustheit) freigegeben werden \u2013 kontrolliert, nachvollziehbar und auditierbar.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Abh\u00e4ngigkeitsmanagement<\/strong><br \/>\nWie Softwarekomponenten von bestimmten Bibliotheken oder Frameworks abh\u00e4ngen, ben\u00f6tigen ML-Modelle oft spezifische Datenquellen, Feature Stores oder Laufzeitumgebungen.<br \/>\nDie Einbindung in ein Artefaktmanagement-System erlaubt es, alle Abh\u00e4ngigkeiten mit dem Modell zu versionieren und zu dokumentieren. Das erleichtert die Reproduzierbarkeit, da bei Bedarf der gesamte Zustand wiederhergestellt werden kann \u2013 inklusive Daten, Konfiguration und Laufzeit.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit<\/strong><br \/>\nWerden Modelle wie Software-Artefakte behandelt und gemeinsam verwaltet, entsteht ein l\u00fcckenlos nachvollziehbares System.<br \/>\nVersionierung und Protokollierung erm\u00f6glichen es Teams, jederzeit zu sehen, welches Modell mit welchen Daten, Parametern und Codest\u00e4nden trainiert und deployed wurde.<br \/>\nDiese Nachverfolgbarkeit ist essentiell f\u00fcr Debugging, Performance-Analysen und Compliance-Anforderungen \u2013 und liefert den vollst\u00e4ndigen Audit-Trail f\u00fcr jedes Modell-Artefakt.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Gemeinsame CI\/CD-Pipelines<\/h2>\n<p>Die Erweiterung bestehender CI\/CD-Workflows um ML-spezifische Aufgaben ist ein zentraler Bestandteil der Integration von MLOps und DevOps. Eine gemeinsame CI\/CD-Pipeline stellt sicher, dass Software-Updates und ML-Modelle gemeinsam entwickelt, validiert und bereitgestellt werden \u2013 f\u00fcr eine nahtlose und effiziente End-to-End-Delivery.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Erweiterung des CI-Prozesses um ML-Modelle:<\/strong> In einer einheitlichen Pipeline wird der CI-Prozess um ML-spezifische Aufgaben wie Datenvalidierung, Feature Engineering und Modelltraining erg\u00e4nzt. Bei neuen Daten oder relevanten Code\u00e4nderungen kann die CI-Pipeline automatisch ein Modelltraining ausl\u00f6sen. So werden Modelle kontinuierlich aktualisiert und auf dem neuesten Datenstand trainiert \u2013 und liefern stets aktuelle Erkenntnisse und Prognosen. Automatisiertes Testen ist dabei unerl\u00e4sslich: Modelle k\u00f6nnen gegen vordefinierte Benchmarks validiert werden, um sicherzustellen, dass sie die Mindestanforderungen erf\u00fcllen, bevor sie in den n\u00e4chsten Pipeline-Schritt \u00fcbergehen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Automatisierte Modellvalidierung und Qualit\u00e4tssicherung:<\/strong> Die QA-Phase klassischer CI\/CD-Pipelines testet Funktion und Performance von Softwarekomponenten. In einer gemeinsamen Pipeline wird diese Phase um Modellvalidierung erweitert:<br \/>\nDazu geh\u00f6ren Performance-Tests auf Holdout-Datens\u00e4tzen, statistische Pr\u00fcfungen auf Bias oder Drift sowie das Erf\u00fcllen definierter Metriken wie Genauigkeit, Pr\u00e4zision oder Recall.<br \/>\nDurch die Automatisierung dieser Schritte werden manuelle Eingriffe minimiert und eine einheitliche Bewertungsgrundlage f\u00fcr Modelle geschaffen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Deployment im Rahmen von CD:<\/strong> Im CD-Schritt werden Modelle wie Software-Artefakte behandelt. Sobald ein Modell alle Validierungsstufen bestanden hat, wird es automatisch containerisiert und in die Zielumgebung deployed \u2013 z.\u202fB. in einen Kubernetes-Cluster, einen Model-Serving-Dienst wie TensorFlow Serving oder direkt in den Anwendungskontext. In einer gemeinsamen Pipeline werden Anwendungscode und Modell gleichzeitig ausgeliefert, was die Kompatibilit\u00e4t erh\u00f6ht und das Risiko von Versionskonflikten reduziert.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Retraining und Modellaktualisierung:<\/strong> Ein zentrales Merkmal von ML-Systemen ist der Bedarf an regelm\u00e4\u00dfigem Retraining, um auf sich \u00e4ndernde Daten zu reagieren.<br \/>\nEine gemeinsame CI\/CD-Pipeline erm\u00f6glicht die Automatisierung von Retraining-Workflows. Bei erkannten Data-Drift kann automatisch ein neuer Trainingslauf gestartet, validiert und das Modell neu bereitgestellt werden \u2013 alles innerhalb desselben automatisierten Workflows wie f\u00fcr traditionelle Software.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Blue-Green- und Canary-Deployments f\u00fcr Modelle:<\/strong> Strategien wie Blue-Green- oder Canary-Deployments sind in DevOps weit verbreitet \u2013 und lassen sich auch auf ML-Modelle anwenden. So k\u00f6nnen neue Modellversionen schrittweise eingef\u00fchrt und in Produktionsumgebungen getestet werden, w\u00e4hrend wichtige KPIs \u00fcberwacht werden. Treten Probleme auf, l\u00e4sst sich das Deployment schnell zur\u00fcckrollen, um Nutzerbeeintr\u00e4chtigungen zu minimieren. Mit diesen Strategien k\u00f6nnen Teams neue Modelle risikominimiert und kontrolliert ausliefern.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Monitoring und Feedback-Loops:<\/strong> Nach dem Deployment m\u00fcssen sowohl Code als auch Modelle auf Performance und Stabilit\u00e4t \u00fcberwacht werden.<br \/>\nGemeinsame CI\/CD-Pipelines erm\u00f6glichen zentralisierte Monitoring-Tools, die die Gesundheit von Softwarekomponenten und ML-Modellen \u00fcberwachen. Dieses integrierte Monitoring liefert kontinuierliches Feedback \u2013 z.\u202fB. bei abnehmender Modellgenauigkeit oder Out-of-Distribution-Daten \u2013 und kann automatisiert weitere Pipeline-Aktivit\u00e4ten ausl\u00f6sen wie Retraining oder Neukalibrierung.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Indem ML-Modelle wie Artefakte behandelt und in eine gemeinsame CI\/CD-Pipeline integriert werden, erreichen Unternehmen mehr Konsistenz, Zuverl\u00e4ssigkeit und Geschwindigkeit im Delivery-Prozess. Modellversionierung und Artefaktmanagement sorgen daf\u00fcr, dass alle Komponenten \u2013 Code, Bin\u00e4rdateien und Modelle \u2013 mit derselben Sorgfalt verwaltet werden: inklusive Nachverfolgbarkeit, Audit-Trails und standardisierten Promotions.<\/p>\n<p>Gemeinsame CI\/CD-Pipelines bringen ML-spezifische Aufgaben wie Training, Validierung und Retraining in den automatisierten Delivery-Zyklus \u2013 so werden Software und Modelle kontinuierlich und friktionsfrei integriert und deployed.<\/p>\n<p>Dieser integrierte Ansatz reduziert Redundanz und manuelle Eingriffe und versetzt Teams in die Lage, hochwertige Software und ML-Modelle schnell, zuverl\u00e4ssig und skalierbar bereitzustellen \u2013 mit einer nahtlos funktionierenden Software Supply Chain.<\/p>\n<p>Weitere Informationen zu konkreten Herausforderungen bei der Umsetzung und Best Practices zur Optimierung finden Sie im <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-3\/\">dritten und letzten Teil dieser Blogserie<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen \u2013 Teil 2 In dieser Blogserie beleuchten wir die Bedeutung der Verschmelzung bew\u00e4hrter DevOps-Praktiken mit MLOps, um bestehende L\u00fccken zu schlie\u00dfen, die Wettbewerbsf\u00e4higkeit von Unternehmen zu st\u00e4rken und datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung zu f\u00f6rdern. 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