【PaaS与AI融合】MLOps平台的架构设计

一、技术背景与发展趋势

随着AI技术从实验室走向规模化生产，传统机器学习模型开发面临版本混乱、环境割裂、部署低效等痛点。MLOps（机器学习运维）作为DevOps的延伸，通过统一研发与运维流程，成为企业AI战略的核心支撑。而PaaS平台凭借其标准化服务和弹性资源，为MLOps提供了天然的生长土壤。

以某金融风控平台为例，其早期采用独立部署的Jupyter Notebook开发环境，导致模型上线周期长达2个月。引入Azure ML Studio的PaaS化MLOps架构后，实现了从数据清洗到模型灰度发布的端到端自动化，迭代效率提升300%。

二、技术架构核心特征

1. 全生命周期管理闭环

典型MLOps平台架构包含四大核心层：

• 数据管理层：支持PB级数据湖接入与版本控制（如Delta Lake）
• 模型开发层：集成JupyterLab/VSCode等IDE，提供预置算法库与AutoML工具
• 训练调度层：基于Kubernetes的弹性计算集群，支持分布式训练与超参优化
• 部署监控层：A/B测试框架与实时性能监控（如Prometheus+Grafana）

![MLOps架构示意图]
(注：此处可插入分层架构图，参考网页5的组件描述)

2. 混合编排引擎

泰迪智能AI计算平台采用多计算引擎混合架构，