MLOps và DevOps: Khác biệt, Giao thoa và Trường hợp sử dụng

Khám phá khác biệt, giao thoa và công cụ của MLOps và DevOps trong hướng dẫn chuyên sâu này!

Patrick Brus

Đã cập nhật 3 thg 10, 2026 · 11 phút đọc

Khám phá cùng AI

ChatGPT Claude Perplexity

Tạo tài khoản miễn phí của bạn

Luyện tập và Lộ trình tiến trình của bạn.

Tiếp Tục Với Google

Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Ngày càng nhiều công ty muốn tích hợp machine learning (ML) vào sản phẩm hoặc nâng cấp quy trình bằng ML. Vì vậy, hiểu cách xử lý tính phức tạp của ML song song với phần mềm truyền thống trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

DevOps ra đời để giải quyết các thách thức trong phát triển phần mềm. Mục tiêu là phá vỡ các “ốc đảo” giữa đội ngũ phát triển và vận hành, từ đó triển khai tính năng mới nhanh hơn và đưa chúng vào môi trường sản xuất ít đau đầu hơn.

MLOps kế thừa các nguyên tắc này nhưng giải quyết những thách thức riêng của ML, như dữ liệu khổng lồ và thay đổi nhanh, mô hình cần được theo dõi và quản lý phiên bản, cùng việc giám sát để xử lý các vấn đề như độ trôi dữ liệu (data drift) hay độ trôi khái niệm (concept drift).

Dù cùng chia sẻ các nguyên tắc chung, hai lĩnh vực này khác nhau đáng kể về trọng tâm, quy trình và công cụ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu DevOps và MLOps, làm rõ điểm tương đồng và khác biệt, cũng như khi nào nên dùng cách tiếp cận nào. Chúng ta cũng sẽ xem các quy trình điển hình và công cụ cho từng giai đoạn trong các quy trình đó.

Hãy bắt đầu!

DevOps là gì?

DevOps là một phương pháp kỹ nghệ phần mềm được tạo ra để tăng tốc quá trình phát triển và phân phối phần mềm. Mục tiêu chính là cải thiện sự hợp tác giữa đội phát triển và đội vận hành. Nó bắc cầu giữa hai chức năng vốn thường bị tách biệt, giúp việc phân phối phần mềm nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

Vì vậy, DevOps hướng đến việc xây dựng văn hóa hợp tác và tự động hóa tối đa để nâng cao hiệu suất tổng thể và tốc độ đưa tính năng mới ra thị trường.

Ngày nay, các công ty lớn như Meta, Amazon và nhiều doanh nghiệp khác có thể phát hành tính năng mới hằng ngày nhờ DevOps.

Nếu bạn muốn làm quen với lĩnh vực này, tôi khuyến nghị khóa học Introduction to DevOps.

Các mục tiêu chính của DevOps gồm:

Chu kỳ phát triển phần mềm nhanh hơn: Rút ngắn thời gian từ phát hành đến triển khai tính năng mới để đạt chu kỳ phát hành nhanh hơn mà vẫn giữ ổn định.
Tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD): Tự động hóa quy trình tích hợp mã, kiểm thử và triển khai để cải thiện khả năng phân phối.
Cải thiện hợp tác: Khuyến khích giao tiếp chặt chẽ giữa đội phát triển phần mềm và đội vận hành.
Hiệu quả vận hành: Giảm công việc thủ công, tối thiểu hóa lỗi và tăng năng suất thông qua tự động hóa.

DevOps có các thành phần cốt lõi sau:

Pipeline CI/CD:

Tự động kiểm thử, biên dịch và triển khai mã.
Vòng phản hồi nhanh hơn cho nhà phát triển.
Giảm lỗi và tăng ổn định.

Hạ tầng dưới dạng Mã (IaC):

Quản lý hạ tầng thông qua mã thay vì quy trình thủ công.
Đảm bảo tính nhất quán và ổn định.
Hạ tầng mới có thể được thiết lập trong vài giây mà không cần thao tác thủ công.

Giám sát và khả năng quan sát:

Theo dõi hiệu năng hệ thống và sức khỏe ứng dụng theo thời gian thực.
Phát hiện và xử lý sự cố sớm nhất có thể.

Có những công cụ tiêu chuẩn ngành giúp triển khai các thành phần cốt lõi của DevOps. Dưới đây là một số công cụ phổ biến:

Công cụ CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI.
Công cụ IaC: Terraform, Ansible, Chef, Puppet.
Đóng gói và điều phối: Docker, Kubernetes.
Công cụ giám sát: Prometheus, Grafana, Datadog.

MLOps là gì?

MLOps mở rộng các nguyên tắc của DevOps và cùng chia sẻ mục tiêu tự động hóa quy trình. MLOps bao gồm các thực hành nhằm triển khai và duy trì machine learning trong môi trường sản xuất một cách liên tục, đáng tin cậy và hiệu quả.

Điểm mấu chốt ở đây là tập trung vào machine learning trong môi trường sản xuất, không phải các mô hình được huấn luyện trên máy cá nhân cho những thử nghiệm nhỏ.

MLOps có thể tự động hóa và tinh gọn mọi giai đoạn của vòng đời dự án machine learning.

Vòng đời dự án machine learning. Ảnh: Tác giả

Vậy vì sao chúng ta cần MLOps ngay từ đầu? Tại sao phải đầu tư thêm công sức để thiết lập quy trình và luồng công việc bài bản? Hãy thẳng thắn: Ban đầu sẽ tốn nhiều công sức, và nhà phát triển có thể muốn bỏ qua để nhanh chóng đưa mô hình vào sản xuất. Tuy nhiên, cách làm này tiềm ẩn rủi ro.

Cũng như phát triển phần mềm truyền thống, bỏ qua quy trình sạch và thực hành tốt từ sớm sẽ dẫn đến độ phức tạp tăng dần và khả năng bảo trì giảm theo thời gian.

Vấn đề này còn nghiêm trọng hơn trong hệ thống ML do những thách thức riêng như quản lý phụ thuộc dữ liệu, mô hình thay đổi và các vòng phản hồi.

Như đã nêu trong bài báo có tầm ảnh hưởng “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems,” các hệ thống machine learning tích lũy “nợ kỹ thuật” theo những cách mà phần mềm truyền thống không gặp.

Vì thế, nếu không áp dụng các nguyên tắc MLOps, chi phí tái cấu trúc một hệ thống ML rối rắm về sau thường vượt quá công sức xây dựng ngay từ đầu một quy trình vững chắc.

Tôi khuyến nghị khóa học xuất sắc MLOps Concepts nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực này.

Các mục tiêu chính của MLOps gồm:

Tự động hóa vòng đời ML: Đơn giản hóa các quy trình như thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát, đồng thời giảm công việc thủ công.
Khả năng tái lập và nhất quán: Đảm bảo thí nghiệm và quy trình có thể lặp lại, tạo ra kết quả đáng tin cậy.
Hợp tác: Hỗ trợ giao tiếp giữa nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML, kỹ sư dữ liệu và đội vận hành.
Khả năng mở rộng: Cho phép mô hình ML xử lý tải sản xuất và thích ứng với dữ liệu cũng như nhu cầu sử dụng tăng trưởng.
Giải quyết thách thức đặc thù ML: Xử lý phân phối dữ liệu thay đổi, bộ dữ liệu lớn và nhu cầu tái huấn luyện mô hình.

Giờ hãy đến với các thành phần cốt lõi của MLOps:

Pipeline huấn luyện và tái huấn luyện mô hình: Tự động hóa quá trình huấn luyện bao gồm:

Tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng.
Xác thực mô hình và theo dõi hiệu năng.
Tái huấn luyện mô hình để thích ứng dữ liệu mới khi cần.

Quản lý phiên bản mô hình và dữ liệu, theo dõi thí nghiệm:

Quản lý phiên bản mô hình ML và dữ liệu huấn luyện để ghi nhận thay đổi theo thời gian và cho phép quay lui.
Giám sát siêu tham số, chỉ số và mọi kết quả của một lượt huấn luyện bằng theo dõi thí nghiệm.

Điều phối pipeline dữ liệu:

Tự động hóa chuẩn bị dữ liệu, biến đổi và xác thực. Đảm bảo độ tin cậy và khả năng lặp lại.
Giải quyết thách thức với bộ dữ liệu thay đổi.

Giám sát và bảo trì:

Liên tục theo dõi hiệu năng mô hình trong sản xuất để phát hiện sớm các vấn đề như độ trôi mô hình hoặc suy giảm.
Tự động kích hoạt tái huấn luyện và tự động hóa huấn luyện để cập nhật mô hình nhanh chóng khi cần.

Hạ tầng dưới dạng Mã (IaC):

Dùng các công cụ như Kubernetes và Terraform để cấp phát và quản lý hạ tầng có thể mở rộng cho khối lượng công việc ML.

Lĩnh vực MLOps vẫn đang phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, đã có các tiêu chuẩn ngành để triển khai các thành phần cốt lõi:

Theo dõi thí nghiệm: MLFlow hoặc Weights and Biases.
Quản lý phiên bản dữ liệu: DVC (Data Version Control).
Điều phối pipeline: Apache Airflow, Kubeflow, hoặc Dagster.
Triển khai mô hình: TensorFlow Serving, Seldon Core, Amazon SageMaker.
Giám sát: Prometheus, Grafana, WhyLabs.
Hạ tầng dưới dạng Mã: Kubernetes, Docker, Terraform.

Sự khác biệt giữa MLOps và DevOps

Dù MLOps xây dựng dựa trên DevOps và vì thế có nhiều điểm giao thoa, hai lĩnh vực khác nhau ở trọng tâm, loại sản phẩm quản lý, vòng đời, công cụ và cấu trúc đội ngũ. Nguyên nhân chủ yếu là do những thách thức và yêu cầu riêng của quy trình machine learning.

Trong các phần tiếp theo, tôi sẽ tập trung vào sự khác biệt của hai lĩnh vực ở từng khía cạnh cụ thể.

Trọng tâm và phạm vi

DevOps tập trung vào ứng dụng phần mềm và đảm bảo phát triển, kiểm thử, triển khai và bảo trì hiệu quả. DevOps đặt trọng tâm vào mã nguồn.

MLOps tập trung vào mô hình ML và luồng công việc dữ liệu, giải quyết các thách thức về chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, triển khai và giám sát mô hình.

Với MLOps, điều quan trọng là toàn bộ quy trình end-to-end, từ chuẩn bị dữ liệu đến huấn luyện mô hình, phải được theo dõi và có thể tái lập. Vì vậy, MLOps đặt trọng tâm vào dữ liệu và mô hình.

Tài liệu/sản phẩm quản lý

Trong khi DevOps chủ yếu quản lý các tạo phẩm phần mềm như mã nguồn, tệp nhị phân và tệp cấu hình, MLOps quản lý các tạo phẩm đặc thù ML như mô hình, bộ dữ liệu, đặc trưng và cấu hình cùng kết quả thí nghiệm.

Tạo phẩm của DevOps có tính tĩnh, trong khi tạo phẩm của MLOps có tính động do mô hình được tái huấn luyện và dữ liệu thay đổi.

Vì vậy, điểm khác biệt then chốt là MLOps phải quản lý vòng đời của cả mã phần mềm lẫn các tạo phẩm dựa trên dữ liệu. Đây cũng là lý do MLOps được xây dựng trên DevOps nhưng mở rộng ở một số khía cạnh.

Vòng đời

DevOps tập trung vào các giai đoạn như xây dựng, kiểm thử, triển khai và giám sát. Khi ứng dụng đã vào sản xuất, hành vi của nó khá dự đoán được.

MLOps cũng bao phủ các giai đoạn như DevOps nhưng bổ sung các bước như tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, huấn luyện và tái huấn luyện mô hình, cùng giám sát độ trôi dữ liệu hoặc khái niệm.

Hành vi của ứng dụng kém dự đoán hơn và mang tính lặp cao, vì mô hình cần cập nhật thường xuyên để thích ứng với thay đổi của dữ liệu.

Do đó, khác biệt chính là vòng đời MLOps được dẫn dắt bởi dữ liệu, còn vòng đời DevOps tập trung nhiều vào mã.

Công cụ và pipeline

DevOps tập trung vào mã và dựa vào pipeline CI/CD để tự động hóa các giai đoạn build, test và deploy. Có thể dùng các công cụ như GitLab CI/CD, Jenkins hoặc Terraform cho mục đích này.

Ngược lại, MLOps cần xây dựng pipeline cho xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai mô hình. Do đó, nó đòi hỏi công cụ và pipeline để tạo luồng dữ liệu và huấn luyện, có thể thực hiện bằng MLFlow, Kubeflow, Airflow hoặc SageMaker.

Trong một số trường hợp, pipeline MLOps cũng cần hỗ trợ hạ tầng đặc thù như GPU, điều mà pipeline DevOps không yêu cầu.

Cấu trúc đội ngũ

DevOps đòi hỏi sự hợp tác giữa đội phần mềm và đội vận hành. Cũng có sự phân tách rõ ràng: kỹ sư phần mềm tập trung vào viết mã, còn đội vận hành tập trung vào hạ tầng.

Dự án MLOps có sự tham gia của nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML, kỹ sư dữ liệu và đội vận hành. Thêm vào đó, các dự án này cần chuyên gia lĩnh vực nếu nhà khoa học dữ liệu không phải là chuyên gia chính về miền nghiệp vụ.

Điều này có nghĩa hai lĩnh vực đòi hỏi cấu trúc tổ chức khác nhau trong doanh nghiệp.

Những khu vực giao thoa giữa MLOps và DevOps

Sau khi bàn về khác biệt, chúng ta chuyển sang những điểm giao thoa giữa hai lĩnh vực.

Nhắc lại điểm quan trọng nhất: MLOps xây dựng dựa trên DevOps và mở rộng để thích ứng với thách thức riêng của ML. Cả hai cùng tập trung tự động hóa quy trình, cải thiện hợp tác và đảm bảo chất lượng cũng như khả năng mở rộng.

Pipeline CI/CD

Cả hai đều tự động hóa quy trình của mình bằng pipeline CI/CD. MLOps và DevOps đều phải quản lý mã cần được build, test và deploy.

MLOps mở rộng thêm để bao gồm xác thực dữ liệu, huấn luyện mô hình và pipeline triển khai.

Tuy nhiên, cả hai nhìn chung đều dùng CI/CD để đơn giản hóa việc chuyển từ phát triển sang sản xuất.

Quản lý hạ tầng

Cả hai sử dụng Hạ tầng dưới dạng Mã (IaC) để cấp phát, quản lý và mở rộng hạ tầng tự động, không cần bước thủ công. Docker, Terraform và Kubernetes được dùng rộng rãi trong cả hai lĩnh vực.

Cả hai đều bao gồm việc cấp phát máy chủ ứng dụng, cơ sở dữ liệu và API. MLOps chỉ bổ sung nhu cầu cấp phát hạ tầng cho xử lý bộ dữ liệu lớn, huấn luyện phân tán và phục vụ mô hình.

Giám sát và khả năng quan sát

DevOps và MLOps dựa vào hệ thống giám sát để phát hiện vấn đề sớm nhất và đảm bảo độ tin cậy. Công cụ như Prometheus và Grafana được dùng phổ biến ở cả hai.

Cả hai cần giám sát hiệu năng ứng dụng, thời gian hoạt động và log để gỡ lỗi. Tuy nhiên, MLOps bổ sung giám sát các chỉ số đặc thù mô hình như độ chính xác, độ trôi và độ trễ.

Khi nào dùng MLOps hoặc DevOps

Sau khi đã bàn về những điểm giao thoa và khác biệt, chúng ta có thể bàn khi nào nên dùng lĩnh vực nào.

Như đã đề cập, MLOps lấy dữ liệu làm trung tâm và luôn hợp lý khi bạn có các dự án hướng dữ liệu. Những dự án như lái xe tự động, phân tích thời gian thực, hoặc nhận dạng hình ảnh là ví dụ.

Tuy nhiên, MLOps cũng thiết yếu cho các sản phẩm mà machine learning là tính năng cốt lõi, như hệ thống gợi ý (ví dụ: Netflix, Amazon), phát hiện gian lận trong dịch vụ tài chính, hoặc các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như chatbot. Bạn cũng nên dùng MLOps bất cứ khi nào mô hình ML cần được cập nhật và tái huấn luyện thường xuyên.

Ngược lại, DevOps phù hợp nhất với các ứng dụng phần mềm truyền thống tập trung vào dịch vụ web, ứng dụng di động hoặc API, để kể vài ví dụ. Chúng có thể là nền tảng thương mại điện tử, hệ thống quản trị nội dung, hoặc công cụ SaaS.

DevOps cũng phù hợp khi bạn muốn rút ngắn chu kỳ phát triển và triển khai nhanh tính năng mới trong khi vẫn đảm bảo độ tin cậy của hệ thống.

Thách thức và Lưu ý

MLOps và DevOps là hai lĩnh vực mạnh mẽ giúp đơn giản hóa quy trình và nâng cao hiệu quả. Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm các thách thức.

Thách thức văn hóa, độ phức tạp của hệ công cụ, và vấn đề mở rộng cần được giải quyết để triển khai thành công.

Tôi sẽ tập trung vào một vài thách thức từng trải qua trong các phần sau.

Thách thức văn hóa

DevOps đòi hỏi sự hợp tác giữa nhà phát triển phần mềm và đội vận hành.

MLOps bổ sung nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư ML. Điều này gia tăng nhu cầu hợp tác liên chức năng.

Mỗi nhóm có ưu tiên và chuyên môn riêng:

Nhà phát triển phần mềm: Tập trung vào mã.
Đội vận hành: Tập trung vào hạ tầng, độ tin cậy và khả năng mở rộng.
Nhà khoa học dữ liệu: Ưu tiên thử nghiệm và hiệu năng mô hình, tức là vẫn là mã nhưng ít chú trọng nguyên tắc mã sạch hơn so với nhà phát triển phần mềm.
Kỹ sư dữ liệu: Tập trung vào pipeline dữ liệu.
Kỹ sư ML: Tập trung vào hạ tầng và khả năng mở rộng cho ứng dụng ML.

Sự khác biệt về chuyên môn và ưu tiên này thường dẫn đến vấn đề giao tiếp và mục tiêu không đồng nhất.

Sự kháng cự với thay đổi là thách thức khác cần vượt qua. Cả hai lĩnh vực đều có tính đột phá. Chúng nhằm tự động hóa quy trình và thay đổi cách con người suy nghĩ, làm việc. Điều này thường dẫn đến việc con người chống đối và từ chối áp dụng các quy trình này vào công việc hằng ngày.

Độ phức tạp của hệ công cụ

Cả hai lĩnh vực đi kèm nhiều công cụ cần được cấp phát và học sử dụng. Tuy nhiên, hệ sinh thái công cụ cho DevOps ít phức tạp và chuẩn hóa hơn so với MLOps.

MLOps liên quan đến nhiều công cụ, và việc tích hợp chúng có thể phức tạp và tốn thời gian.

Các đội cần đầu tư thời gian học công cụ, còn đội vận hành phải tích hợp chúng vào hạ tầng của công ty, điều này có thể gây khó khăn.

Khả năng mở rộng

Cả hai cũng có thách thức về khả năng mở rộng. DevOps chủ yếu tập trung mở rộng ứng dụng và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu người dùng, còn MLOps phải xử lý tăng trưởng dữ liệu và mô hình.

Với MLOps, nhiều thách thức đặc thù nảy sinh. ML thường yêu cầu xử lý bộ dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình lớn, có thể cần hạ tầng đặc biệt như GPU hoặc TPU.

Dữ liệu tăng trưởng kéo theo thách thức trong lưu trữ, xử lý và các chủ đề khác như quản lý phiên bản. Bên cạnh đó, mô hình cần được triển khai và yêu cầu độ trễ thấp khiến việc phục vụ mô hình trở nên đặc thù và thách thức.

Những thách thức này càng cho thấy tự động hóa và IaC là chìa khóa để đối phó hiệu quả.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã bàn về MLOps và DevOps cùng các điểm tương đồng và khác biệt.

Cả hai đều thiết yếu để đơn giản hóa quy trình và nâng cao hiệu quả.

Tuy nhiên, DevOps chủ yếu tập trung vào quy trình phát triển và triển khai phần mềm truyền thống, còn MLOps tập trung vào các dự án hướng dữ liệu và ML.

Bản thân MLOps được xây dựng dựa trên các nguyên tắc của DevOps, vì dự án ML cũng chứa phần mềm và do đó chia sẻ các nền tảng cơ bản.

Nhưng MLOps mở rộng chúng để giải quyết thách thức đặc thù ML, như bộ dữ liệu lớn và thay đổi nhanh, mô hình ML cần quản lý phiên bản và tái huấn luyện thường xuyên, cùng việc giám sát phải xử lý các vấn đề như độ trôi dữ liệu và độ trôi khái niệm.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về MLOps và DevOps, tôi khuyến nghị các khóa học sau: