7、MLOps 采用策略与案例研究：Uber 与 Meta 的实践启示

MLOps 采用策略与案例研究：Uber 与 Meta 的实践启示

在当今科技浪潮中，MLOps 技术正逐渐崭露头角。如同以往的技术浪潮一样，随着 MLOps 技术浪潮进入炒作周期的后期，必然会出现整合，专业工具和平台领域也将涌现出明确的领导者。让我们一同探索 MLOps 的发展现状，并深入了解 Uber 和 Meta 在这一领域的成功实践。

1. MLOps 的兴起与企业需求

许多大型互联网公司，如亚马逊、谷歌、Meta、Netflix、Uber 等，早在 2010 年甚至更早便意识到了机器学习（ML）和人工智能（AI）的强大力量，并大力将其融入在线产品中。以 Netflix 的电影推荐引擎和亚马逊的电子商务市场为例，这些公司拥有庞大的客户群体、丰富的 ML 用例，因此需要大量的 ML 模型。为了高效地将这些模型投入生产并实现规模化运营，它们在“MLOps”这一术语出现之前就开始大力建设自己的 ML 基础设施。

2. Uber Michaelangelo：解决规模化挑战

2.1 早期困境

在 2015 年左右 Uber 的快速发展阶段，缺乏集中的方式来开发和部署 ML 模型，导致了一系列问题：
- 碎片化 ：多个团队各自构建解决方案，造成大量的重复工作。
- 缺乏杠杆和标准化 ：孤立的 ML 系统不利于团队间的协作和资源共享。
- 缺乏最佳实践 ：处理相似挑战时花费更多时间，且模型难以复现，不利于在新数据上进行迭代。
- 扩展性有限 ：简单的