{"id":155256,"date":"2025-01-15T21:50:57","date_gmt":"2025-01-15T19:50:57","guid":{"rendered":"https:\/\/jfrog.com\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-3\/"},"modified":"2025-07-07T11:53:21","modified_gmt":"2025-07-07T09:53:21","slug":"breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jfrog.com\/de\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-3\/","title":{"rendered":"Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen \u2013 Teil 3"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.jfrog.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/21214912\/863-x-300-1-1.png\" alt=\"\" width=\"863\" height=\"300\" \/><\/p>\n<p>Die Synergie zwischen <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/devops\/\">DevOps<\/a> und <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/mlops\/\">MLOps<\/a> ist heute wichtiger denn je. Doch die Verschmelzung dieser beiden Paradigmen zu einer koh\u00e4renten Software Supply Chain bringt eine Reihe spezifischer Herausforderungen mit sich \u2013 von der komplexen Verwaltung von Modellabh\u00e4ngigkeiten bis zur Anpassung klassischer <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/mlops\/cicd-for-machine-learning\/\">CI\/CD-Tools an moderne Machine-Learning-Workflows<\/a>. Kein Wunder also, dass sich viele Teams von diesem Integrationsprozess \u00fcberfordert f\u00fchlen.<\/p>\n<p>In dieser Artikelserie zeigen wir, wie die Kombination klassischer Softwareentwicklungsprozesse mit Machine-Learning-Praktiken Unternehmen dazu bef\u00e4higt, sich im Rennen um K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) einen echten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-1\/\">Teil 1<\/a> beleuchtete die Herausforderungen getrennter DevOps- und MLOps-Pipelines und machte deutlich, warum eine Integration notwendig ist.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/jfrog.com\/blog\/breaking-silos-unifying-devops-and-mlops-part-2\/\">Teil 2<\/a> stellte die Vorteile und Chancen einer vereinten Software-Lieferkette f\u00fcr Machine Learning und klassische Softwareentwicklung in den Mittelpunkt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im letzten Teil dieser Serie widmen wir uns nun den konkreten H\u00fcrden, die im Integrationsprozess auftreten \u2013 etwa bei Datenabh\u00e4ngigkeiten, der Versionierung oder im Bereich Sicherheit \u2013 und stellen Best Practices vor, mit denen sich Abl\u00e4ufe gezielt optimieren lassen.<\/p>\n<p>Lesen Sie weiter, um Strategien zu entdecken, wie Sie eine robuste und effiziente Software Supply Chain aufbauen, die sowohl den Anforderungen der Softwareentwicklung als auch dem Deployment von ML-Modellen gerecht wird.<\/p>\n<h2>Komplexit\u00e4t der Integration<\/h2>\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette bringt eine Reihe technischer Herausforderungen mit sich \u2013 insbesondere aufgrund der Unterschiede zwischen klassischer Software und Machine-Learning-Modellen. Die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen betreffen die Verwaltung von Abh\u00e4ngigkeiten, die Anpassung bestehender CI\/CD-Tools an ML-spezifische Anforderungen und die Sicherstellung von Sicherheit \u00fcber den gesamten Lebenszyklus von Software und Modellen hinweg.<\/p>\n<h3>1. Verwaltung von Abh\u00e4ngigkeiten<\/h3>\n<p>ML-Modelle bringen spezifische Abh\u00e4ngigkeiten mit, die die Integration erschweren. Im Gegensatz zu klassischer Software ben\u00f6tigen <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/mlops\/ml-model\/\">ML-Modelle<\/a> bestimmte Datens\u00e4tze, Feature-Engineering-Pipelines und Framework- oder Bibliotheksversionen. Die Verwaltung dieser Abh\u00e4ngigkeiten \u00fcber verschiedene Umgebungen hinweg \u2013 Entwicklung, Test, Produktion \u2013 ist herausfordernd.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Datenabh\u00e4ngigkeiten:<\/strong> Der Trainingsprozess von ML-Modellen erfordert konsistente und qualitativ hochwertige Daten. Wird ein Modell mit unterschiedlichen Datenversionen trainiert, kann dies zu schwer nachvollziehbaren Performance-Problemen f\u00fchren. Daher ist es essentiell, die richtige Datenversion zu verwenden und die Datenherkunft (Data Lineage) pr\u00e4zise zu dokumentieren. Ohne sauberes Abh\u00e4ngigkeitsmanagement leidet die Reproduzierbarkeit und Modellgenauigkeit erheblich.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Framework- und Bibliotheksversionen:<\/strong> ML-Modelle basieren auf Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder anderen, die jeweils eigene Versionen und Abh\u00e4ngigkeiten mitbringen. Die Kompatibilit\u00e4t zwischen Frameworks und der restlichen Softwareumgebung ist entscheidend f\u00fcr eine stabile Integration und ein erfolgreiches Deployment. Versionsinkonsistenzen \u2013 etwa zwischen Trainings- und Produktionsumgebung \u2013 k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Modelle nicht mehr ausf\u00fchrbar sind oder unerwartetes Verhalten zeigen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>2. Anpassung bestehender CI\/CD-Tools<\/h3>\n<p>Klassische CI\/CD-Tools wie Jenkins, GitLab CI oder CircleCI wurden prim\u00e4r f\u00fcr die Verwaltung von Softwarecode entwickelt \u2013 nicht f\u00fcr Machine-Learning-Modelle. Um diese Tools f\u00fcr MLOps nutzbar zu machen, sind gezielte Anpassungen erforderlich:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Komplexe Pipelines<\/strong>: ML-Pipelines bestehen aus mehreren, f\u00fcr klassische CI\/CD-Prozesse untypischen Phasen: Datenvalidierung, Feature Engineering, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Evaluation. Diese zus\u00e4tzlichen Schritte m\u00fcssen in bestehende CI\/CD-Workflows integriert werden \u2013 inklusive Unterst\u00fctzung f\u00fcr datengetriebene Abl\u00e4ufe und nicht-deterministische Trainingsprozesse. Dazu bedarf es individueller Anpassungen der Pipeline-Logik, um die Komplexit\u00e4t von ML-Prozessen abzubilden.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Experiment-Tracking:<\/strong> Im Gegensatz zu Softwarecode erfordert Modelltraining die Durchf\u00fchrung vieler Experimente, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Tools wie MLflow oder Weights &amp; Biases unterst\u00fctzen das Tracking dieser Experimente \u2013 doch ihre Einbindung in klassische CI\/CD-Umgebungen ist technisch anspruchsvoll. Nur wenn Experimente, Metriken und Ergebnisse korrekt versioniert und protokolliert werden, l\u00e4sst sich der ML-Lifecycle zuverl\u00e4ssig steuern.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. Umgang mit Sicherheitsaspekten bei Modellen<\/h3>\n<p>Die Einbindung von ML-Modellen in eine Software-Lieferkette bringt neue Sicherheitsanforderungen mit sich, die \u00fcber klassische DevSecOps-Ma\u00dfnahmen hinausgehen:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Compliance, Governance und Datensicherheit:<\/strong> Daten, die zum Modelltraining verwendet werden, m\u00fcssen besonders sorgf\u00e4ltig behandelt werden \u2013 insbesondere wenn sie personenbezogene oder sensible Informationen enthalten. Das erfordert Ma\u00dfnahmen wie Verschl\u00fcsselung, Zugriffskontrollen und richtlinienkonforme Datenverarbeitung \u00fcber den gesamten Speicher- und Verarbeitungsprozess hinweg, um Datenlecks und unbefugten Zugriff zu verhindern.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Modell-Sicherheitsl\u00fccken:<\/strong> ML-Modelle sind anf\u00e4llig f\u00fcr spezifische Bedrohungen wie Adversarial Attacks \u2013 Angriffe, bei denen manipulierte Eingabedaten gezielt zu fehlerhaften Modellvorhersagen f\u00fchren. Solche Bedrohungen erfordern neue Formen von Sicherheitstests, die in die CI\/CD-Pipeline integriert werden m\u00fcssen.<br \/>\nBevor Modelle in Produktion gehen, sollten sie auf derartige Schwachstellen gepr\u00fcft werden, um robuste und sichere Deployments zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Bew\u00e4hrte Praktiken f\u00fcr die Integration der Software-Lieferkette<\/h2>\n<p>Um die Herausforderungen bei der Verschmelzung von DevOps und MLOps zu bew\u00e4ltigen, empfiehlt sich die Einf\u00fchrung bew\u00e4hrter Praktiken. Sie erleichtern die Integration in eine einheitliche Software Supply Chain und sorgen f\u00fcr effiziente, zuverl\u00e4ssige und sichere Workflows.<\/p>\n<h3>1. Standardisierte Toolsets team\u00fcbergreifend einsetzen<\/h3>\n<p>Standardisierte Toolsets sind entscheidend, um Konsistenz zu gew\u00e4hrleisten und Kompatibilit\u00e4tsprobleme bei der Integration von DevOps und MLOps zu vermeiden. Ziehen Sie die folgenden Punkte als Ausgangsbasis in Betracht:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Zentrale Artefaktverwaltung: <\/strong>Verwenden Sie ein zentrales Artefakt-Repository (z.\u202fB. <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/artifactory\/\">JFrog Artifactory<\/a>), um Code, Bin\u00e4rdateien und ML-Modelle zu speichern. So werden alle Artefakte einheitlich behandelt, inklusive Versionierung, Freigabeprozessen und Sicherheitspr\u00fcfungen. Gleichzeitig behalten Sie die Kontrolle \u00fcber Abh\u00e4ngigkeiten, da alle Komponenten \u2013 einschlie\u00dflich Datens\u00e4tze und Modelle \u2013 konsistent nachverfolgt werden.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Pipeline-Orchestrierungstools:<\/strong> Tools wie Kubeflow oder Jenkins X unterst\u00fctzen die Verwaltung komplexer Pipelines, die sowohl Software- als auch ML-Workflows umfassen. Sie bieten Plugins und Integrationen f\u00fcr Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Deployment \u2013 und stellen sicher, dass alle Teile der CI\/CD-Pipeline koh\u00e4rent orchestriert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>2. Zentrale Feature Stores nutzen<\/h3>\n<p>Ein zentraler Feature-Store ist ein wesentliches Element zur Verwaltung von Datenabh\u00e4ngigkeiten und zur F\u00f6rderung von Konsistenz \u00fcber verschiedene Umgebungen hinweg. Zu den zentralen Vorteilen eines zentralisierten Feature-Stores geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Wiederverwendbarkeit von Features: Feature-Stores erm\u00f6glichen es Teams, Features zentral zu speichern und f\u00fcr verschiedene Modelle und Experimente wiederzuverwenden. Dadurch werden Redundanzen vermieden und eine konsistente Datenbasis geschaffen. Anstatt Features f\u00fcr jedes Modell neu zu definieren, k\u00f6nnen Data Scientists <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/blog\/feature-store-benefits\/\">durch Feature Stores <\/a>auf bestehende Features zugreifen, was die Effizienz erh\u00f6ht und das Risiko von Inkonsistenzen verringert.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Versionierung und Nachvollziehbarkeit: <\/strong>Features in einem zentralen Feature-Store lassen sich \u2013 \u00e4hnlich wie Code und Modelle \u2013 versionieren. So wird sichergestellt, dass beim Training und beim Serving jeweils die korrekte Version eines Features verwendet wird. Das unterst\u00fctzt die Konsistenz \u00fcber den gesamten ML-Lifecycle hinweg und erm\u00f6glicht eine vollst\u00e4ndige Nachverfolgbarkeit, inklusive Reproduzierbarkeit von Experimenten und der R\u00fcckverfolgung der f\u00fcr jedes Modell genutzten Daten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. Modulare und erweiterbare CI\/CD-Pipelines einsetzen<\/h3>\n<p>Entwerfen Sie CI\/CD-Pipelines modular und so, dass sie ML-spezifische Aufgaben neben klassischen Software-Workflows verarbeiten k\u00f6nnen. In der Praxis bedeutet das:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Modularisierung der Pipeline: <\/strong>Strukturieren Sie die CI\/CD-Pipeline modular, um ML-spezifische Phasen wie Datenvalidierung, Training und Modellauswertung zu integrieren. Tools wie GitLab CI oder Jenkins lassen sich mit benutzerdefinierten Skripten oder Plugins erweitern, um diese Aufgaben abzubilden. So bleibt die Pipeline flexibel und kann sich leichter an ver\u00e4nderte Anforderungen anpassen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Integration von Experimenten: <\/strong>Binden Sie Tools zur Experimentverfolgung direkt in die CI\/CD-Pipeline ein, um das Logging, die Versionierung und die Analyse von Experimenten zu automatisieren. Diese Integration sorgt f\u00fcr Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Modellleistung \u00fcber den gesamten Entwicklungszyklus hinweg \u2013 und erleichtert es, die leistungsst\u00e4rksten Modelle f\u00fcr den produktiven Einsatz zu identifizieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Sicherheit und Compliance von Anfang an ber\u00fccksichtigen<\/h3>\n<p>Integrieren Sie Sicherheits- und Compliance-Pr\u00fcfungen in die Software-Lieferkette, um sicherzustellen, dass ML-Modelle \u00fcber ihren gesamten Lebenszyklus hinweg robust, regelkonform und sicher bleiben. Folgende Ans\u00e4tze helfen Ihnen dabei:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>DevSecOps f\u00fcr Modelle:<\/strong> Erweitern Sie <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/devsecops\/\">DevSecOps-Praktiken <\/a>gezielt auf ML-Modelle, sodass diese vor dem Deployment Sicherheits-Scans und Schwachstellenanalysen durchlaufen. Setzen Sie Tools ein, die das Verhalten von Modellen analysieren und Schwachstellen f\u00fcr Angreifer erkennen k\u00f6nnen \u2013 so erh\u00f6hen Sie die Resilienz Ihrer Modelle gegen\u00fcber Angriffen.<\/li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Governance f\u00fcr Daten und Modelle: <\/strong>Sorgen Sie f\u00fcr Regelkonformit\u00e4t, indem Sie Governance-Protokolle f\u00fcr die Datennutzung und das <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/devops\/model-deployment\/\">Modell-Deployment<\/a> etablieren. Dazu geh\u00f6ren Zugriffsrechte, Verschl\u00fcsselung und Audit-Trails sowohl f\u00fcr die Trainingsdaten als auch f\u00fcr Modell-Artefakte. Legen Sie Standards f\u00fcr Erkl\u00e4rbarkeit (Explainability) fest, um sicherzustellen, dass Modelle gepr\u00fcft, verstanden und im Hinblick auf regulatorische Anforderungen validiert werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>5. Zusammenarbeit f\u00f6rdern und Teams vernetzen<\/h3>\n<p>Um die Kluft zwischen Data Science, Engineering und Betriebsteams zu \u00fcberbr\u00fccken, ist eine enge Zusammenarbeit entscheidend. Dies gelingt durch eine einheitliche Entwicklungsumgebung:<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Einheitliche Entwicklungsumgebung: <\/strong>Nutzen Sie eine gemeinsame Umgebung, in der alle Teams mit denselben Tools, Repositories und Monitoring-Systemen arbeiten. Ein solcher gemeinsamer Rahmen reduziert Reibungsverluste, verbessert die Zusammenarbeit und sorgt daf\u00fcr, dass alle Beteiligten nach denselben Prozessen und Standards arbeiten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Die Integration von DevOps und MLOps ist komplex, da sie besondere Abh\u00e4ngigkeiten, Toolanpassungen und neue Sicherheitsanforderungen im Umgang mit ML-Modellen erfordert. Mit standardisierten Tools, zentralisiertem Feature-Management, modular aufgebauten CI\/CD-Pipelines und integrierten Security- und Compliance-Ma\u00dfnahmen lassen sich diese Herausforderungen meistern.<\/p>\n<p>Die Umsetzung dieser Best Practices erm\u00f6glicht eine nahtlose, effiziente und sichere <a href=\"https:\/\/jfrog.com\/de\/learn\/software-supply-chain\/\">Software-Lieferkette<\/a>, die klassische Softwarekomponenten ebenso wie Machine-Learning-Modelle umfasst \u2013 f\u00fcr schnellere Auslieferung, gleichbleibende Qualit\u00e4t und bessere Zusammenarbeit \u00fcber alle Teams hinweg.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Synergie zwischen DevOps und MLOps ist heute wichtiger denn je. 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