Введение
Компания располагает полностью on-premises инфраструктурой (локальные сервера без использования облака) и начинает выстраивать процессы MLOps. Исходные условия: данные хранятся в объектном хранилище с API S3, для масштабируемого обучения моделей используется кластер Apache Spark, основной язык разработки ML — Python.
Разрабатываются разные типы моделей (обработка текста, компьютерное зрение, табличные данные и т.д.), и уже сейчас возникают сложности с эксплуатацией моделей в продакшене. Необходимо спроектировать решение MLOps, которое поможет преодолеть эти трудности и достигнуть следующих целей:

• Развертывание моделей в продакшен (deployment): надёжно доставлять обученные модели в рабочую среду, облегчить интеграцию моделей в приложения.
• Версионирование моделей и данных: отслеживать версии моделей и наборов данных, обеспечивать воспроизводимость экспериментов и соответствие версий данных версиям моделей.
• Дообучение моделей (retraining): автоматизировать переобучение моделей на новых данных или при деградации качества (например, при дрейфе данных).
• Автоматизация ML-пайплайнов: выстроить конвейеры (pipelines) для автоматического выполнения всех этапов ML — от подготовки данных до деплоя модели.
• Мониторинг, тестирование и контроль качества моделей: отслеживать метрики работы моделей в продакшене, выявлять дрейф данных/моделей, валидировать качество данных и предсказаний.
• Интеграция с CI/CD: при необходимости вписать процесс разработки и поставки моделей в существующие практики CI/CD, чтобы обновления моделей проходили через автоматические тесты и деплой.

Далее представлен обзор архитектурных паттернов MLOps для on-prem решений, анализ подходящих инструментов (open-source и enterprise), сравнение альтернатив с рекомендациями, примеры типичной архитектуры и сводная таблица компонентов.

Архитектурные паттерны MLOps для on-prem
Выстраивание MLOps на локальной инфраструктуре обладает особенностями: отсутствуют готовые облачные сервисы (SageMaker, Azure ML и пр.), но есть полный контроль над инструментами и средой. Ниже рассмотрены ключевые архитектурные паттерны и подходы, которые подходят для on-prem MLOps:

• Итеративно-инкрементальный процесс : Существует градация уровней зрелости MLOps:
• Level 0 — ручной, несистематизированный процесс, где команда данных вручную готовит данные, обучает модель и развертывает её скриптами​. Такой подход приемлем разве что для редких разовых моделей, но плохо масштабируется, модели быстро «стареют» и требуют частого ручного обслуживания​.
• Level 1 — автоматизированный ML-конвейер: вместо единичного развёртывания модели, разворачивается целый пайплайн обучения, который может регулярно запускаться для обновления модели​.
• Level 2 — CI/CD для ML: полный цикл интеграции изменений и доставки моделей, включая автоматическое повторное обучение (continuous training) и автоматизированный деплой при обновлении данных или кода модели​.
• Компонентная архитектура vs. платформа «под ключ»: В on-prem среде возможны два пути — собрать свою MLOps-платформу из отдельных компонентов (open-source инструментов) или внедрить готовое enterprise-решение. Собственная сборка даёт максимальную гибкость и независимость от вендоров, позволяя подобрать лучшие инструменты под каждый этап ML-процесса. Этот подход потребует наличия экспертизы и ресурсов для интеграции всех компонентов.

Готовая платформа («black box») снижает трудозатраты на интеграцию — примером являются коммерческие платформы типа DataRobot, Domino Data Lab etc., которые могут быть развернуты on-prem​. Однако закрытые платформы могут не поддерживать все необходимые кастомизации и со временем потребуют достраивать вокруг них недостающие модули​. Решение об архитектуре должно учитывать ограничения компании: в нашем случае упор делается на open-source (для гибкости и экономии), с возможным привлечением enterprise-решений при необходимости.

• Микросервисная архитектура для ML: Один из паттернов — декомпозиция ML-системы на микросервисы. В частности, сами ML-модели в продакшене можно развёртывать как отдельные stateless-сервисы (каждая модель — в собственном Docker-контейнере), которые масштабируются независимо​. Данные для обучения также обрабатываются отдельными сервисами/задачами. Такой подход повышает гибкость и масштабируемость: новые версии модели можно развернуть как новый сервис, реализовать канарейку или A/B тестирование, а pipeline можно выстроить как набор связанных сервисов. В примере архитектуры ниже сервисы запускаются в контейнерах (FastAPI + Uvicorn + Nginx) и могут динамически масштабироваться под нагрузку.
• Единый поток данных и каталог данных (Data Lake/Lakehouse): Для обеспечения версионирования данных и повторимого обучения на on-prem важно грамотно организовать хранилище данных. В компании уже используется S3-совместимое хранилище — фактически, это Data Lake. Паттерн Lakehouse предполагает введение уровня управления версиями и транзакционностью поверх Data Lake. Open-source решение — Delta Lake — даёт возможность версионировать данные на S3/HDFS с ACID-гарантиями и запросами типа Time Travel. Аналоги — Apache Hudi, Apache Iceberg. Использование подобных технологий позволит хранить датасеты с метками версий (например, датасет, на котором обучена версия модели v1.2, сохраняется как отдельная версия таблицы). Это решает задачу повторного обучения и отслеживания, на каких именно данных получена каждая модель.
• Feature Store: Если компания планирует переиспользовать признаки (features) между моделями и обеспечить 一 доступность признаков в обучении и при инференсе, стоит рассмотреть паттерн Feature Store. Это специализированное хранилище признаков, которое хранит рассчитанные признаки как для офлайн-анализа, так и для онлайн-инференса с низкой задержкой. В on-prem условиях доступны open-source Feast или коммерческие Hopsworks. Feature Store вписывается в MLOps-процесс: новые данные преобразуются в признаки и сохраняются, модели при обучении берут признаки из офлайн хранилища, а при обслуживании — из онлайн хранилища, обеспечивая отсутствие рассинхрона. Этот паттерн особенно важен при работе с real-time моделями (рекоммендеры, антифрод и т.п.), но и для периодического обучения может повысить эффективность (исключая повторную расчёт одних и тех же признаков).
• Оркестрация и автоматизация ML-процессов: Ключевой паттерн MLOps — построение оркестратора, который автоматизирует весь pipeline ML. Вместо ручного запуска скриптов, используется система, которая по расписанию или при событии выполняет шаги: сбор/подготовка данных, обучение модели (возможно, распределённо на Spark), оценка качества, развертывание или регистрация модели и т.д. В on-prem среде оркестрацию можно реализовать разными способами: от Unix cron и скриптов Bash до специализированных workflow-менеджеров. Стандартом де-факто стали инструменты типа Apache Airflow (или более новые Prefect, Dagster) для задач планирования batch-задач, а также Kubernetes-ориентированные Kubeflow Pipelines или Apache Argo для контейнеризованных ML-процессов. Паттерн оркестрации позволяет реализовать автоматическое переобучение — например, запускать pipeline обучения раз в неделю или при поступлении нового объёма данных.
• CI/CD для ML (Continuous Integration/Continuous Delivery): Интеграция с DevOps-процессами — ещё один паттерн. Код модели и пайплайнов хранится в системах контроля версий (Git); при изменении кода могут автоматически запускаться тесты (вплоть до повторного обучения модели на небольшом образце и проверок метрик). Система CI (например, Jenkins, GitLab CI) может собирать артефакты — например, контейнер с моделью — и передавать в CD систему. Continuous Delivery для ML может включать развертывание новой версии сервиса с моделью и перенаправление трафика. На практике, CI/CD для ML часто комбинируется с pipeline-оркестрацией: например, изменение в репозитории с кодом ML-проекта триггерит Jenkins-пайплайн, который запускает workflow в Airflow/Kubeflow для обучения и затем автоматически деплоит получившуюся модель. Таким образом достигается непрерывная поставка обновленных моделей в продакшен.

Подводя итог, архитектурное решение для on-prem MLOps должно опираться на комбинацию этих паттернов. Версионирование данных и моделей, автоматизация обучения, микросервисное развертывание моделей, постоянный мониторинг и обратная связь — все эти элементы закладываются в проект архитектуры.

Обзор инструментов MLOps (open-source и enterprise)
С учётом указанных целей и паттернов, рассмотрим конкретные инструменты и платформы, которые можно использовать в on-prem инфраструктуре. Будут охвачены open-source решения (как наиболее гибкие и экономичные) и упомянуты enterprise-аналоги там, где это уместно. Инструменты сгруппированы по функциональным блокам MLOps.
Управление экспериментами и регистрация моделей
MLflow — популярная open-source платформа для управления экспериментами и моделями от Databricks. MLflow позволяет логировать параметры экспериментов, метрики, артефакты (например, файлы моделей) и затем просматривать эти результаты через веб-интерфейс. Он включает Model Registry — централизованный реестр моделей с версионированием, статусами (например, “Staging”, “Production”) и возможностью переходов между ними​. MLflow не привязан к конкретной инфраструктуре — он работает через Python API и может использоваться в любых средах (локально, на кластере и т.д.)​. Это делает его удобным для дата-сайентистов: достаточно добавить несколько строк в код, чтобы сохранить параметры и метрики эксперимента. В нашем on-prem контексте MLflow хорошо впишется: его хранилище артефактов и моделей можно нацелить на локальный S3-бакет (совместим с S3) для сохранения файлов, а сам трекинг-сервер использует базу данных (например, PostgreSQL) для метаданных.
Плюсы MLflow: простота развёртывания, широкое сообщество, совместимость со Spark (есть интеграция для автологирования из Spark MLlib) и любыми ML-фреймворками​.
Минусы: MLflow фокусируется на отслеживании и регистре; он не обеспечивает полноценных средств оркестрации или мониторинга — эти возможности нужно достраивать другими компонентами.
Альтернативы в области эксперимент-трекинга: Apache Atlas (для метаданных, более сложен), Neptune.ai, Comet ML, Weights & Biases. Последние два — облачные сервисы, но имеют и on-prem edition (например, W&B можно развернуть локально). Однако, у них коммерческая модель. Из полностью open-source аналогов можно назвать DVC Studio (интерфейс над DVC) или легковесные Aim, Sacred. Тем не менее, MLflow в настоящее время де-факто стандарт открытого инструментария для экспериментального трекинга, поэтому рекомендация — использовать MLflow как центральный компонент для версионирования моделей и хранения метрик экспериментов.
Версионирование данных и Feature Store
Версионирование данных столь же важно, как и версионирование моделей. Одно из простых решений — хранить копии датасетов или ссылаться на неизменяемые партиции в Data Lake. Но системный подход требует инструментов:
DVC (Data Version Control) — это инструмент с открытым кодом, расширяющий Git для версионирования данных и моделей. DVC позволяет отслеживать большие файлы и директории (например, сырые данные, подготовленные выборки, веса моделей) без хранения их непосредственно в Git. Файлы хранятся во внешнем хранилище — поддерживаются локальные папки, S3-бакеты, HDFS и т.д. — а в репозитории хранится только хеш и ссылка. DVC привлекателен тем, что легко интегрируется с S3 (можно настроить remote-хранилище на существующий S3 совместимый сервис) и поддерживает версионирование данных по аналогии с кодом.
Плюсы DVC: использование знакомой парадигмы Git, воспроизводимость экспериментов (каждая комбинация версий кода и данных — уникальный эксперимент), есть возможность определения ML-пайплайна через DVC.yaml (хранит зависимости этапов) и даже запуска экспериментов на CI. Минусы: требуется дисциплина у команды, для очень больших данных менее удобно (но можно обходить выборками), функциональность оркестрации ограничена по сравнению с специализированными workflow-менеджерами. Тем не менее, DVC может стать простым решением для начального этапа — например, версии датасета хранить с помощью DVC, а модели регистрировать в MLflow.
Delta Lake — как упоминалось ранее, это движок хранения поверх Parquet-файлов на S3/HDFS, дающий ACID-операции и версионирование (Time Travel). Delta Lake особенно полезен при работе со Spark: он интегрируется в экосистему Spark SQL. В on-prem сценарии, где есть кластер Spark, можно хранить обработанные датасеты обучения как Delta-таблицы в S3. Это даст возможность в любой момент реконструировать набор данных по номеру версии или по времени. Согласно документации AWS, Delta Lake — открытый проект, предназначенный для реализации современных data-lake архитектур на S3 или HDFS​.
Плюсы: высокая производительность на больших данных, транзакционность (важна если параллельно идёт запись), из коробки версионирование для аналитики.
Минусы: требуются навыки Spark, для небольших данных может быть избыточен, и он больше ориентирован на batch-данные (в реальном времени обновлять модельные выборки через Delta тоже можно, но сложнее).
Выбор между DVC и Delta Lake может зависеть от размера данных и сложившихся практик: если команда уже активно использует Spark для подготовки данных, целесообразно применять lakehouse-подход (Delta/Hudi), версионируя данные прямо в хранилище. Если же пайплайны данных проще реализовать вне Spark, DVC + хранение данных на S3 тоже решит задачу версионирования. Не исключено и сочетание: DVC для версии сырого датасета и финальных артефактов, Delta внутри Spark для промежуточных агрегаций.
Feature Store: Когда возникает потребность управлять признаками, оптимальным выбором среди open-source является Feast. Feast предоставляет централизованный реестр признаков, API для их получения как в офлайн (Batch), так и в онлайн (Stream/реальное время). Например, можно с помощью Spark периодически вычислять агрегаты и заливать их в Feast (в офлайн-хранилище на S3 и одновременно в оперативное хранилище, например Redis, для онлайн-доступа). Модель при обучении будет подтягивать признаки через API Feast, а сервис модели в продакшене — запрашивать актуальные признаки для входных данных, обеспечивая единство логики. В обзорном материале Qwak отмечено, что Feast отвечает за feature management (управление признаками) в составе стеков MLOps. Плюсы Feast: независимость от фреймворка ML, поддержка различных хранилищ (S3, BigQuery, Redshift для офлайн; Redis, Cassandra для онлайн), интеграция с Python. Минусы: сам по себе Feast — это дополнительный инфраструктурный компонент (требует развернуть сервис и метаданные DB), его внедрение оправдано, если есть множество признаков и моделей, иначе оверхед. Enterprise-альтернативы: Hopsworks Feature Store (богатый функционал, но частично коммерческий), Tecton (облако). Для начала MLOps, когда число моделей невелико, Feature Store можно отложить; однако, закладывать возможность его появления в архитектуре полезно.

Оркестрация ML-пайплайнов и автоматизация обучения
Apache Airflow — широко используемый оркестратор рабочих процессов. Позволяет определять DAG (Directed Acyclic Graph) — последовательность задач – с помощью Python-кода и планировать их выполнение по расписанию или по триггеру. В контексте MLOps Airflow может автоматизировать процесс обновления модели: например, DAG, выполняющий шаги «выгрузить новые данные из S3 → запустить Spark-задачу для подготовки фичей → запустить обучающий скрипт (Python) → вычислить метрики → если метрики ок, зарегистрировать модель в MLflow → уведомить о результатах». Airflow не привязан к облаку и прекрасно работает on-prem; он может взаимодействовать с S3 (через интеграцию boto3 или собственный S3Hook), вызывать Spark (операторы SparkSubmitOperator для Yarn-кластера либо DataprocHook для интеграции со Spark-кластером).
Плюсы Airflow: проверенная временем система, большое число готовых операторов для разных систем (S3, HDFS, Spark, SQL и пр.), веб-интерфейс для управления задачами, расписание.
Минусы: Airflow ориентирован на batch-процессы и не подходит для реагирования в реальном времени; настройка и поддержка кластера Airflow тоже требуют усилий; для чисто ML-задач может не быть специализированных функций (например, нет встроенного трекинга экспериментов — его нужно комбинировать с MLflow). Тем не менее, для начального автоматического обучения раз в N времени Airflow — отличный выбор.
Kubeflow Pipelines — решение для оркестрации ML, рассчитанное на Kubernetes-кластеры. Kubeflow — это целый набор компонентов для ML на K8s: от запуска Jupyter Notebook до сервисов для TFjobs/PyTorch jobs. В частности, Pipelines позволяют определить ML-процесс как код (Pipeline DSL на Python) и выполнять шаги как контейнеры в Kubernetes. Kubeflow хорошо подходит, если компания уже использует Kubernetes для развертывания приложений — тогда pipeline шаги (например, подготовка данных, обучение) запускаются в контейнерах, могут параллелиться, повторно использоваться. Кроме того, Kubeflow включает Katib (автоматизация гиперпараметрического поиска) и может взаимодействовать с S3 (часто через MinIO – open-source аналог S3 — внутри кластера).
Плюсы Kubeflow: предоставляет сквозной ML-платформенный подход — от экспериментирования до деплоя — в рамках K8s. Он покрывает версии и отслеживание (через Metadata), оркестрацию и даже развертывание моделей (через компонент KFServing/KServe)​.
Минусы: сложность внедрения — требуется Kubernetes, настройка многих сервисов; крутой порог входа для разработчиков, не знакомых с K8s; ограниченная гибкость вне K8s. Как отмечают обзоры, Kubeflow применим для масштабных ML-систем на Kubernetes, тогда как MLflow решает более узкую задачу экспериментов​. В нашем случае, если развернуть Kubernetes on-prem несложно (например, через k8s-кластер или OpenShift), Kubeflow может стать ядром MLOps-платформы. Но для начала можно обойтись более простыми решениями.
Prefect — современный оркестратор, позиционирующийся как более легковесный и дружелюбный, чем Airflow. Prefect допускает как запуск локально (Prefect Orion, open-source)​, так и управляемый Cloud (не обязательно использовать). Prefect DAG (называется Flow) тоже пишется на Python, но синтаксис более “настроен” на data pipelines. Известно, что Prefect использован в одном из open-source проектов on-prem MLOps (см. пример архитектуры ниже) для координации задач обучения и развёртывания​.
Плюсы Prefect: простота развертывания (можно поднять Prefect server + agent на сервере, или даже в Docker), хороший UI, возможность динамически управлять параметрами.
Минусы: сообщество меньше, чем у Airflow, меньше готовых коннекторов (но через Python можно делать всё то же). Prefect может стать хорошим выбором для компании, уже использующей Python-стек, чтобы не вводить тяжеловесный Airflow.
Другие: Существуют и другие open-source средства — Luigi (от Spotify, схож с Airflow, но менее популярный сейчас), Dagster (новый оркестратор, есть поклонники в data engineering). В мире Big Data также используют Apache Oozie или Azkaban для workflow, но они больше заточены под Hadoop и менее удобны для Python.
Рекомендации по оркестратору: Если нет Kubernetes — начать с Airflow или Prefect для периодических задач обучения. Если Kubernetes уже внедрён или планируется — можно сразу инвестировать в Kubeflow Pipelines, получив потенциал к масштабированию и контейнеризации ML. В любом случае, оркестратор должен тесно интегрироваться с компонентами выше: вызывать код обучения (который внутри логирует в MLflow), работать с данными на S3, инициировать последующее развертывание.

Развертывание моделей в продакшене (Model Deployment)
После того как модель обучена и зарегистрирована, её нужно доставить до продакшен-среды, где она будет обслуживать запросы (или выполнять batch-прогнозы). Для on-prem рассмотрим два подхода: развёртывание как сервис (API) для онлайн-инференса и пакетное применение (batch scoring).
Сервисное развертывание (online): Здесь модель упаковывается в виде самостоятельного веб-сервиса (обычно REST API) либо с использованием специализированного сервера. Инструменты:

• Seldon Core — open-source фреймворк, работающий поверх Kubernetes, для развёртывания моделей как микросервисов. Seldon позволяет создавать деплойменты моделей через CRD (Custom Resource) в Kubernetes: вы описываете, где взять модель (образ Docker или сериализованную модель в хранилище), и Seldon разворачивает контейнеры, проксирует через собственный API-гateway, умеет делать canary-релизы, A/B тестирование, добавлять слои мониторинга (например, встроить отслеживание drift через интеграцию с Alibi Detect).

Плюсы: предназначен специально для ML-моделей, поддерживает многие фреймворки (через предикторы — например, SKLearnServer, XGBoostServer и т.п.), масштабируется на K8s.
Минусы: требует Kubernetes; конфигурация через Kubernetes-манифесты может быть сложной; без Kubernetes неприменим. Для нашей компании Seldon Core целесообразен если Kubernetes-кластер есть или планируется — он закроет потребности deployment/monitoring на уровне сервиса. Альтернатива, схожая по идее — KServe (KFServing), родственная Kubeflow, также работает на K8s и фокусируется на сервере моделей.

• BentoML — более “разработчик-ориентированный” инструмент для упаковки моделей. С помощью BentoML разработчик может взять обученную модель (из PyTorch, TensorFlow, sklearn и т.д.) и легко развернуть REST/gRPC сервис, причём BentoML автоматически сгенерирует Docker Image с этим сервисом​. BentoML также предоставляет собственный модельный реестр и умеет работать со средствами оркестрации (например, Yatai — платформа от BentoML, или просто Kubernetes).

Плюсы: прост в использовании (несколько декораторов в коде — и у вас готов API для модели), поддерживает разнообразные фреймворки, не требует сразу K8s – можно запустить локально или в Docker Compose.
Минусы: BentoML — это скорее средство создания сервиса, но масштабирование и управление версиями сервисов остаётся на вас (т.е. для промышленных нагрузок его надо комбинировать с Kubernetes или другим оркестратором контейнеров). В таблице open-source инструментов BentoML отмечен как решение для инференс-пайплайнов, автогенерации API и Docker-образов, охватывающее этапы от разработки до деплоя​. Таким образом, BentoML подойдёт в сценарии, когда нужно быстро и без большого DevOps-оверхеда поднять сервис с моделью на on-prem сервере.

• TorchServe / TensorFlow Serving / ONNX Runtime — эти специализированные модель-сервера предназначены для определённых экосистем. Например, TorchServe (от PyTorch) и TF Serving (от TensorFlow) — высокопроизводительные C++ серверы, которые можно хостить on-prem и подавать им модели для развертывания. Они обеспечивают быстрый инференс, но не решают оркестрацию (их всё равно надо запускать как службу). ONNX Runtime Server — для моделей в формате ONNX. Эти инструменты более узкие; их можно использовать, если в компании много однотипных моделей (все на PyTorch, например) и важна максимальная производительность. Но в общем случае, более гибкие фреймворки (Seldon, Bento) предпочтительнее.
• Развертывание “вручную” (FastAPI/Flask) — самый прямой путь: обернуть модель в веб-приложение на FastAPI или Flask, запустить как сервис (например, Gunicorn + Nginx). Этот подход понятен, но масштабирование и управление придётся делать самим (через docker/k8s). По сути, BentoML автоматизирует именно этот процесс (генерирует типовой FastAPI сервер за вас). Примером, в open-source проекте (см. ниже) для сервиса модели используется FastAPI + Uvicorn + Gunicorn + Nginx в Docker​.

Плюсы: полный контроль, минимум новых технологий — просто Python сервис.
Минусы: легко получить “зоопарк” различных сервисов, нет стандартного механизма для AB-тестов или мониторинга — нужно дописывать.
Batch-инференс: Некоторые модели могут применяться офлайн, например, раз в день пересчитывать прогнозы по всему датасету. Для этого зачастую достаточно использовать тот же Spark или Python скрипты, оркестратор и SQL-базу/файлы для результатов. Специализированных инструментов для batch-scoring меньше, т.к. можно адаптировать оркестратор (Airflow job или Spark job). Однако, стоит упомянуть Apache Spark MLlib — если модели обучены в Spark, то и инференс может выполняться распределённо на Spark, сохраняя результаты на S3. Либо применять сохранённую модель (например, в формате PMML, ONNX или Spark’s PipelineModel) прямо внутри Spark job. Оценка: batch-процесс не требует особого сервиса, но требует версионности — нужно знать, какой моделью получены те или иные прогнозы (решается через запись ID версии модели в результаты).
Enterprise-решения для deployment: Если рассматривать коммерческие, то: IBM Watson Machine Learning / OpenScale — предлагают развёртывание моделей с мониторингом (можно установить через Cloud Pak for Data on-prem). Cloudera CML — если у компании Cloudera, там есть возможность деплоить модели как REST API прямо из рабочей среды. DataRobot MLOps — даёт инструменты для деплоя сторонних моделей с мониторингом (и может работать on-prem). В обзорах отмечается, что платформа DataRobot может быть развёрнута on-prem и предоставить turnkey решение MLOps (но надо учитывать ее закрытость)​. В нашем случае, предполагаем, что ставка на open-source, поэтому enterprise инструменты могут использоваться только если понадобится ускорить какой-то участок (например, взять готовый ускоритель инференса на GPU).
Рекомендации по deployment: Для гибкости и совместимости с различными типами моделей, на on-prem стоит придерживаться контейнеризации. Обученные модели сохраняются (например, в MLflow Registry), затем pipeline деплоя берёт конкретную версию модели, упаковывает её в контейнер (с помощью либо BentoML, либо собственного Dockerfile) и разворачивает. Если есть Kubernetes — то использование Seldon Core или KServe значительно облегчит жизнь, добавив управление версиями и трафиком на уровне кластера. Если Kubernetes нет — можно начать с Docker Compose или Nomad для оркестрации контейнеров, держа несколько экземпляров сервиса за балансировщиком (тот же Nginx). Важно также реализовать blue-green или canary деплой: не заменять сразу старую модель, а поднять новую параллельно, прогнать тесты или небольшой процент запросов, и только затем переключить полностью.

Мониторинг, тестирование и качество моделей
Как только модель работает в продакшене, необходимо наблюдать за ней — это включает несколько направлений: мониторинг технических метрик (аптайм, латенси, ошибки), мониторинг данных и качества (распределения входных данных, выводов модели, фактические метки со временем), а также периодическое тестирование (валидировать модель на свежих данных, либо проводить Unit/Integration тесты как для обычного ПО).
Инфраструктурный мониторинг (APM): Для on-prem стек классический: Prometheus + Grafana для метрик, ELK/EFK (ElasticSearch + Kibana + Fluentd) для логирования. Например, если модель развёрнута через Seldon Core, он автоматически экспортиует метрики (количество запросов, латенси, ошибки) в Prometheus формат; Grafana дашборд позволит отслеживать нагрузку и своевременно реагировать на сбои.
Плюсы: эти инструменты уже отлажены, широко используются и не зависят от облака.
Минусы: сами по себе они “не знают” контекст ML, то есть Grafana покажет, что ошибка выросла, но не скажет, что причина в дрейфе данных – для этого нужны специальные метрики.
Мониторинг данных и модели: Здесь вступают в игру более специфичные инструменты. Open-source библиотека Evidently AI позволяет вычислять метрики качества данных и модели прямо в пайплайне или в jupyter, генерируя отчёты о дрейфе данных (Data Drift), дрейфе целевой переменной, качестве модели на контрольной выборке и др. Evidently может работать как офлайн (раз в сутки анализировать накопленные реальные данные vs обучающую выборку) или в полу-онлайн режиме (например, запускать в Streamlit/dashboard). В статье Qwak Evidently упоминается как инструмент для monitoring (реaltime) моделей​. Другой набор — Seldon Alibi (проект от Seldon): включает модули для обнаружения выбросов, дрейфа, объяснимости. Он интегрируется с Seldon Core: можно настроить, что параллельно с моделью будет запущен контейнер детектора дрейфа, анализирующий распределения запросов. Prometheus custom metrics: можно поступить и проще — встроить в код сервиса модели вычисление простых статистик (среднее значение признака, доля пустых и т.д.) и публиковать их в Prometheus. Это даст ограниченное, но быстрое понимание, не ушли ли входные данные далеко за рамки обучающих.
Анализ качества и алерты: Практика — собрать feedback loop: сохранять часть реальных данных и ответов модели (с обезличиванием, если нужно) в хранилище, а когда приходит истинный ответ (ground truth), вычислять качество (accuracy, RMSE и т.п.). Это можно автоматизировать Airflow-джобом, который ежедневно берет новые примеры, считает метрики и сравнивает с порогом. Если метрика просела — послать оповещение и, возможно, инициировать внеплановое переобучение. Для этой задачи также подходят DeepChecks (open-source библиотека, которая может автоматически тестировать данные и модели на наборе проверок). В упомянутом open-source проекте используется связка: сервис модели логирует ответы в Postgres, а Evidently подключается к этим логам и строит мониторинг дрейфа, результаты визуализируются в Grafana​.
Тестирование моделей перед деплоем: Прежде чем выкатить модель, её стоит протестировать как программный компонент. Кроме стандартных unit-тестов на функции преобразования данных, применяются test-driven data science методы: например, проверить на небольшом отложенном наборе, что новая модель не хуже предыдущей по ключевым метрикам. Инструменты как PyTest позволяют интегрировать такие проверки в CI. Также, Great Expectations — библиотека для валидации данных — может использоваться на стадии подготовки данных: она проверяет, что данные соответствуют ожиданиям (например, не более X% пропусков, распределение признака не сместилось). Это предотвращает скармливание модели некачественных данных. Great Expectations легко подключается к данным на S3 или к Spark DataFrame и запускает набор предопределённых тестов (набор экспектаций).
Enterprise в мониторинге: Есть готовые SaaS/enterprise решения: Evidently имеет коммерческую облачную версию, Fiddler AI, WhyLabs — платформы мониторинга ML, IBM OpenScale — модуль мониторинга для моделей (отслеживает bias, дрейф). Но open-source при должной настройке способен покрыть эти нужды, особенно на начальных этапах.
Рекомендации по мониторингу: Настроить базовые метрики через Prometheus (например, число прогнозов, средний скоринг-время, процент ошибок). Собрать pipeline сбора данных: все входы/предсказания модели логируются (например, в файл или базу), периодически анализировать их с помощью Evidently или собственной логики на Python. В таблице компонентов ниже Evidently упомянут как инструмент для мониторинга модели и обнаружения дрейфа, интегрируемый в on-prem окружение​. При обнаружении отклонений — человек в цикле принимает решение о retraining. В дальнейшем, при накоплении опыта, можно и автоматизировать переобучение (Continuous Training) при срабатывании определённых триггеров (но это достаточно зрелый уровень MLOps).
Интеграция с CI/CD
Интеграция разработки моделей в CI/CD обеспечивает командную работу и стабильность изменений. Практические шаги для нашей on-prem компании:

• Контроль версий кода: использовать Git (например, GitLab или GitHub Enterprise сервер on-prem). В репозитории хранится не только код модели, но и необходимые конфиги для развертывания, pipeline-скрипты, тесты. Каждый коммит — потенциальный кандидат на модель.
• CI – автоматическое тестирование и сборка: настроить CI-пайплайн (Jenkins, TeamCity, GitLab CI) для ML-проекта. Шаги CI могут включать: запуск unit-тестов (проверки функций препроцессинга, мелких моделей), запуск небольшого тренировочного задания на тестовых данных и проверка метрик (например, обучить модель на 1% данных и убедиться, что она вообще учится и метрика > порога), статический анализ (код-стайл, типы). Также на стадии CI можно собирать артефакты — например, Docker-образ с окружением для обучения или инференса.
• CD – доставка модели: после прохождения тестов, следующий этап — доставка. Это может быть либо автоматический деплой (если модель обновляется очень часто и процесс доверенный), либо полуавтоматический (CI выкладывает новую модель в регистр и оповещает, а решение о выводе в прод принимает ML-инженер). В on-prem окружении CD можно реализовать, например, через Jenkins Pipeline, Ansible скрипты или Argo CD (если Kubernetes). Цель — минимизировать ручные шаги: например, новый тег модели в MLflow Registry может вызывать джоб деплоя, который берет соответствующий образ и раскатывает его.
• Связь с оркестратором: Стоит учитывать взаимодействие CI/CD систем с ML-оркестратором. Например, при мерже в main можно триггерить запуск Airflow DAG, который обучит модель на полном объёме данных. Результат (модель + метрики) потом либо автоматически деплоится, либо хотя бы сохранится для анализа. Таким образом, классические CI/CD инструменты (заточенные под код) работают в паре с ML-специфичными (трекер экспериментов, оркестратор).
• Версионность и воспроизводимость через CI: CI может помогать зафикс
• Версионность и воспроизводимость: CI/CD конвейер фиксирует не только код, но и зависимости (например, Docker-образ или образ Conda для окружения), что гарантирует воспроизводимость моделей на разных средах. Инфраструктура on-prem позволяет хранить собственный Registry для Docker-образов и артефактов. Это значит, что можно версионировать не только модель как файл, но и полностью среду её выполнения.

Таким образом, интеграция с CI/CD закрывает разрыв между экспериментированием и промышленной эксплуатацией. В результате, обновление модели становится управляемым процессом: от коммита с улучшением — до автоматического тестирования, обучения и развертывания с мониторингом.
Сравнение альтернатив и рекомендации
Open-source vs Enterprise: Рассмотренные open-source инструменты обладают преимуществом гибкости и отсутствия лицензионных затрат, что особенно важно в on-prem среде (где нельзя просто подключить облачный сервис). Практика показывает, что многие компании в подобных условиях выбирают именно open-source подход, дополняя его покупкой точечных enterprise-решений только при необходимости. Open-source стек требует больше инженерных усилий на интеграцию, зато каждый компонент можно настроить под свои процессы. Enterprise-платформы «под ключ» (Domino, DataRobot, Cloudera CML, Hopsworks и др.) ускоряют начальный путь — из коробки дают интерфейсы для данных, моделей, мониторинга — однако ограничены в кастомизации и ведут к привязке к вендору. К тому же, многие из них ориентированы на облако или специфичную инфраструктуру.
Рекомендации по выбору: Исходя из целей и имеющихся ресурсов, можно рекомендовать следующий подход. На первом этапе — собрать минимальный жизнеспособный MLOps стек из открытых инструментов (см. таблицу ниже), который покрывает критичные функции: отслеживание экспериментов (MLflow), автоматизация обучения (оркестратор — например, Airflow/Prefect), версионирование данных (DVC/Delta Lake), развертывание моделей (Docker +, например, BentoML или простой REST сервис) и базовый мониторинг (Prometheus + Evidently). Такой стек, будучи правильно интегрирован, уже решит текущие проблемы с доставкой моделей и их поддержкой в продакшене. По мере взросления процессов, можно перейти к более продвинутым решениям: развернуть полноценную платформу на Kubernetes (например, Kubeflow + KServe + Seldon для масштабирования числа моделей), внедрить Feature Store (Feast) для управления признаками, углубить автоматизацию CI/CD (до полностью автоматического деплоя при обновлении данных).
Стоит подчеркнуть, что предложенные решения совместимы с существующей инфраструктурой компании: практически все инструменты поддерживают язык Python и интеграцию с S3-хранилищами и Spark. Например, MLflow легко хранит артефакты моделей на S3 и уже используется компаниями для версионирования Spark ML моделе​й; Kubeflow изначально разрабатывался для Kubernetes, но не привязан к конкретному облаку — его можно развернуть on-prem, подключив к локальному S3 и вычислительным ресурса​. В свою очередь, Spark отлично вписывается как вычислительный движок внутри pipeline’ов: его можно запускать либо по расписанию (через Airflow), либо как шаг Kubeflow Pipeline (через Spark Operator), обеспечивая распределенную обработку данных.
С точки зрения набора компонентов, наш выбор находится в русле современных практик MLOps. Как отмечается в обзорах, для полноценного end-to-end решения требуются: инструмент управления признаками (Feature Store) вроде Feast, инструмент трекинга экспериментов/моделей (MLflow), средство деплоя моделей (Seldon Core или аналог), мониторинг (Evidently), а также оркестрация пайплайнов (Kubeflow или Airflow)​. Именно сочетание этих элементов позволит покрыть все цели MLOps, заявленные компанией, в on-prem среде. Если же в будущем возникнет потребность или возможность перейти на гибридное решение с облаком, выбранный стек не станет препятствием: большинство open-source инструментов могут работать и в облачных Kubernetes, и с облачными хранилищами.
Enterprise-варианты: Тем не менее, полностью отказываться от enterprise-решений не стоит, особенно если команда небольшая. Например, платформа DataRobot может быть развёрнута on-prem и предоставить готовый конвейер: загрузка данных, автоматическое обучение множества моделей, развертывание лучшей модели и мониторинг её работы — всё через удобный интерфейс. Такой «операционный цикл» MLOps из коробки привлекателен скоростью внедрени​я. Но надо учитывать цену и потенциальные ограничения (DataRobot — закрытая система, не все тонкости модели можно контролировать). Другой пример — Hopsworks, которая объединяет Feature Store, мониторинг и даже GUI для оркестрации; она хорошо интегрируется со Spark и Kubernetes, но полные возможности требуют коммерческой лицензии. Рекомендуется оценить масштаб задач: если моделей десятки и каждая критична, возможно имеет смысл рассмотреть enterprise-платформу для стандартизации. В противном случае, open-source стек с правильной архитектурой закроет потребности без существенных затрат.
Подводя итог рекомендаций: начать с базового набора open-source инструментов, ориентированных на Python/S3/Spark (например, MLflow + Airflow + DVC + Docker, см. пример архитектуры ниже), отладить процессы контроля версий, деплоя и мониторинга. Затем – при необходимости масштабирования – расширять архитектуру (Kubernetes, Kubeflow, Seldon, Feast). Такой поэтапный подход позволит команде освоить MLOps-практики и обеспечить надёжную работу моделей в продакшене, не завися от облака и сохраняя контроль над данными и инфраструктурой.