NGMN联盟发布MLOps指南 促进高度自主网络发展

近日，NGMN（下一代移动网络）联盟发布了《MLOps在高度自主网络中的运维》白皮书，全方位探讨了MLOps（机器学习运维）在高度自主网络中的应用与最佳实践，旨在为相关行业提供详尽的操作指导与框架定位。这一重要文档不仅阐述了MLOps的基本定义和动机，还明确了其流程、需求、架构、部署方案以及标准化的建议，为未来的自主网络发展奠定了基础。

1. 引言与MLOps的定义

在现代通信网络的快速发展中，MLOps作为一种新兴的管理方法论，正逐渐成为提升网络自主性和智能化的重要工具。NGMN联盟的文档明确指出，MLOps是融合了机器学习（ML）、开发运维（DevOps）和数据分析工程的一种技术框架，旨在通过一系列的技术流程和实践方法，使得机器学习产品的开发变得更加高效与可控。MLOps强调持续集成、持续交付以及持续监控，通过这些原则，企业可以实现机器学习模型的高效管理，从而不断提升网络的自主决策能力。

2. MLOps的动机

随着通信网络智能化的不断推进，机器学习技术日益凸显其在解决网络运营挑战中的重要性。智能网络应用规模的扩大也带来了模型部署和维护上的诸多问题。MLOps正是为应对这些挑战而产生的，其核心在于通过连接模型的开发、部署及运营环节，显著提升模型的生命周期管理效率。对此，NGMN联盟提出，MLOps不仅能够帮助运营商突破技术瓶颈，还能够实现机器学习技术的广泛应用，进而满足现实世界中的实际需求。

3. MLOps工作流程

MLOps的工作流程被细分为五个主要阶段：需求管理、数据工程、模型开发、模型交付以及模型运行。每个阶段都包含了相关的工作环节，并通过四个闭环反馈管道，确保模型的、集成、部署和监控能够实现自动化。通过这一系统的方法，机器学习模型的生命周期管理得以从根本上进行优化，确保了模型的长期稳定性和准确性。

4. MLOps的需求

为实现高效的MLOps管理，系统需要借助工作流管理功能以及多达15个针对性的专业功能，这些功能涵盖了从数据处理到模型训练、测试以及最终的部署与运营的整个生命周期。实现不同功能之间的高效协作，保障模型能够在实际运营中高效运行，是MLOps成功实施的关键。

5. MLOps架构

在MLOps的架构设计中，主要包含模型提供者的开发环境、模型运营商的开发环境及模型操作员的生产环境。模型提供商负责完成模型的开发并交付，运营商则在其MLOps上进行模型的测试和反馈，而生产环境则负责模型的仿真及其服务的最优提供。这种多层次的架构设计，不仅增强了模型的适应性，还提升了整个网络的灵活性和反应速度。

6. 部署方案选项

对于MLOps的具体实施，白皮书提供了多种部署方案选择：

嵌入式网络元素部署：适用于特定网络元素的MLOps流程，使相关系统部署在网络元素管理层。

集成单域部署：适用于单域MLOps工作流程，通过将相关功能集成至现有管理功能中，实现有效的资源利用。

实时单域部署：将模型训练系统划分为在线和离线部分，适合于那些能够采集实时数据的单域场景。

跨域部署：通过中心节点和边缘节点的协作，执行整体MLOps工作流管理和相关功能，适应更复杂的跨域场景。

7. 标准化建议

为了推动MLOps的更广泛应用，NGMN联盟指出，当前各标准化组织虽然在MLOps相关标准上已有初步研究，但尚缺乏统一且适用的标准。因此，建议ITU-T能够扩展现有的DevOps框架，启动端到端和跨域的通用MLOps框架；而3GPP则应整合MLOps与DevOps的生命周期管理，促进二者的协同；O-RAN应积极推广MLOps应用，并将相关交互标准化。

NGMN联盟发布的《MLOps在高度自主网络中的运维》白皮书为通信行业的未来发展提供了坚实的理论基础和实践指导。通过系统分析与具体实施方案的制定，MLOps将在提升网络自主性和智能化水平方面充分发挥其潜力。这一指南的发布，标志着高度自主网络的构建迈出了关键一步，为相关企业和组织在日后的技术应用中提供了重要参考与借鉴。