随着大数据技术和人工智能技术的不断发展，机器学习的应用越来越广泛。在开发机器学习模型的同时，如何保证模型能够快速、高效地投入到生产环境中，给业务带来价值，成为了一个重要的问题。于是，MLOPS应运而生，为机器学习开发和部署的整个生命周期提供了一种有效的管理能力。
那么，MLOPS是什么？MLOPS是Machine Learning Operations的缩写，中文可翻译为机器学习运维。它是将机器学习和DevOps技术相结合的产物，旨在将机器学习模型生产环境化、自动化、工业化。
MLOPS的核心是将机器学习的模型与软件开发的DevOps流程结合在一起，形成一个以机器学习模型为核心，包含模型训练、模型部署、模型监控、模型更新等环节的完整闭环的流程。MLOPS将来自每个环节的数据和工具进行整合，从而实现了机器学习上线和部署的自动化和标准化。
MLOPS的优势是什么呢？首先，可以提高机器学习模型投入生产的效率，保证模型的高质量、高稳定性、高可扩展性及高可维护性。其次，能够降低整个机器学习模型生命周期的成本，减少人工投入和时间成本。将各个环节自动化和标准化，减少了重复劳动和错误率，提高了效率。此外，MLOPS还可以提高机器学习业务的安全性和合规性，保护数据安全，预防数据泄露、攻击甚至是侵害隐私等等。
MLOPS是机器学习工程化的一种方式，是一种借鉴了DevOps的思想，将其应用到机器学习的生命周期当中，使得机器学习模型的开发、部署和维护更加高效、自动化和标准化，是机器学习进入生产的必经之路。
