====== Modul 7: MLOps i olika molnplattformar ======

===== Översikt =====

I denna modul undersöker vi hur MLOps-principer kan implementeras inom de stora molnplattformarna: AWS, Azure och Google Cloud. Vi kommer att jämföra de olika tjänsterna och verktygen som varje plattform erbjuder för ML-utveckling, träning, driftsättning, övervakning och administration. Genom att förstå fördelarna och begränsningarna med varje plattform kan du fatta välgrundade beslut om vilken molnleverantör som bäst passar dina specifika MLOps-behov.

===== Lärandemål =====

Efter denna modul kommer du att:
  * Förstå MLOps-tjänster och verktyg som erbjuds av de stora molnleverantörerna
  * Kunna designa och implementera MLOps-pipelines i AWS, Azure och Google Cloud
  * Jämföra styrkor och svagheter hos varje molnplattform för MLOps
  * Implementera multi-cloud och hybrid-cloud MLOps-strategier
  * Integrera molnbaserade MLOps-lösningar med existerande infrastruktur
  * Optimera kostnader och prestanda för ML-arbetsbelastningar i molnet

===== 7.1 AWS MLOps-tjänster och -arkitekturer =====

==== Core AWS ML-tjänster ====

  * **Amazon SageMaker**: End-to-end ML-plattform för att bygga, träna och driftsätta modeller
  * **AWS Lambda**: Serverlös beräkning för ML-inferens och pipeline-orkestrering
  * **Amazon S3**: Lagring för träningsdata, modeller och artefakter
  * **AWS Step Functions**: Orkestrering av ML-arbetsflöden
  * **Amazon ECR**: Container-registrering för ML-modeller
  * **Amazon CloudWatch**: Övervakning av ML-modeller i produktion
  * **AWS IAM**: Identitets- och åtkomsthantering för ML-resurser

==== AWS SageMaker komponenter för MLOps ====

  * **SageMaker Studio**: Integrerad IDE för ML-utveckling
  * **SageMaker Pipelines**: ML CI/CD-tjänst
  * **SageMaker Model Registry**: Versionering och spårning av modeller
  * **SageMaker Experiments**: Spårning av ML-experiment
  * **SageMaker Feature Store**: Centraliserad feature management
  * **SageMaker Model Monitor**: Övervakning av modeller i produktion
  * **SageMaker Clarify**: Verktyg för att förklara modeller och upptäcka bias

==== AWS MLOps-arkitekturmönster ====

<code>
1. SageMaker-baserad CI/CD-pipeline
   [Data Sources] → [S3] → [SageMaker Pipelines (Data Processing, Training, Evaluation)] → [Model Registry] → [Endpoint Deployment] → [Model Monitor]

2. Serverlös MLOps-arkitektur
   [S3 Data] → [Lambda Triggers] → [Step Functions Workflow] → [Lambda Processing] → [SageMaker Training] → [Lambda Validation] → [API Gateway Endpoint]

3. Container-baserad MLOps-arkitektur
   [Data Sources] → [ECS/Fargate Data Processing] → [ECR Model Containers] → [EKS Model Serving] → [CloudWatch Monitoring]
</code>

==== AWS MLOps exempel: End-to-end pipeline ====

En typisk AWS MLOps-pipeline involverar:
1. Datainsamling och -lagring i S3
2. Databearbetning med SageMaker Processing eller AWS Glue
3. Experiment tracking med SageMaker Experiments
4. Modellträning med SageMaker Training jobs
5. Modellregistrering i SageMaker Model Registry
6. CI/CD med SageMaker Pipelines eller CodePipeline
7. Driftsättning till SageMaker Endpoints
8. Övervakning med SageMaker Model Monitor och CloudWatch

===== 7.2 Azure MLOps-tjänster och -arkitekturer =====

==== Core Azure ML-tjänster ====

  * **Azure Machine Learning**: End-to-end ML-plattform
  * **Azure Kubernetes Service (AKS)**: Orkestrering för ML-containrar
  * **Azure Functions**: Serverlös beräkning för ML-pipelines
  * **Azure Blob Storage**: Lagring för ML-artefakter
  * **Azure Data Factory**: Dataprocessering och orkestrering
  * **Azure DevOps**: CI/CD-verktyg för ML-pipelines
  * **Azure Monitor**: Övervakning av ML-modeller

==== Azure Machine Learning komponenter för MLOps ====

  * **Azure ML Studio**: Utvecklingsmiljö för ML
  * **Azure ML Pipelines**: ML-pipeline orkestrering
  * **Azure ML Model Registry**: Hantering av modellversioner
  * **Azure ML Datasets**: Versionshanterad datakontroll
  * **Azure ML Environments**: Reproducerbara utvecklingsmiljöer
  * **Azure ML Designer**: Visuell ML-pipeline konstruktion
  * **Azure ML CLI**: Kommandoradsverktyg för ML-operationer

==== Azure MLOps-arkitekturmönster ====

<code>
1. Azure ML med DevOps-integration
   [Data Sources] → [Azure Storage] → [Azure ML Pipelines] → [Model Registry] → [AzureDevOps Release] → [Azure ML Endpoints]

2. Kubernetes-baserad MLOps på Azure
   [Azure Data Lake] → [AKS Data Processing] → [Azure ML Training] → [ACR Containers] → [AKS Inference] → [Application Insights]

3. Hybrid MLOps med Azure Arc
   [On-prem Data] → [Azure Arc-enabled ML] → [On-prem Training] → [Azure Model Registry] → [Azure/On-prem Deployment]
</code>

==== Azure MLOps exempel: Integrering med Azure DevOps ====

En typisk Azure MLOps-implementering med Azure DevOps inkluderar:
1. Azure Repos för versionshantering av ML-kod
2. Azure Pipelines för CI/CD av ML-modeller
3. Azure ML för experimentering och modellträning
4. Azure Artifacts för mellanlagring av modeller
5. Azure Boards för agil ML-projekthantering
6. Azure Test Plans för validering av ML-modeller

===== 7.3 Google Cloud MLOps-tjänster och -arkitekturer =====

==== Core Google Cloud ML-tjänster ====

  * **Vertex AI**: Enhetlig plattform för ML-utveckling och -driftsättning
  * **Google Kubernetes Engine (GKE)**: Container-orkestrering för ML
  * **Cloud Functions**: Serverlös beräkning för ML-pipelines
  * **Cloud Storage**: Lagring för ML-artefakter
  * **BigQuery**: Dataanalys och ML-funktioner
  * **Cloud Build**: CI/CD för ML-pipelines
  * **Cloud Monitoring**: Övervakning av ML-infrastruktur

==== Vertex AI komponenter för MLOps ====

  * **Vertex AI Workbench**: Notebooks och ML-utvecklingsmiljö
  * **Vertex AI Pipelines**: ML-arbetsflödesorkestrering
  * **Vertex AI Experiments**: Spårning av ML-experiment
  * **Vertex AI Model Registry**: Modellversionering och livscykelhantering
  * **Vertex AI Feature Store**: Centraliserad feature-hantering
  * **Vertex Explainable AI**: Verktyg för modelltolkning
  * **Vertex AI Model Monitoring**: Drift och outlier-detektering

==== Google Cloud MLOps-arkitekturmönster ====

<code>
1. Vertex AI end-to-end MLOps
   [Data Sources] → [BigQuery/Cloud Storage] → [Vertex AI Pipelines] → [Vertex AI Training] → [Model Registry] → [Vertex AI Endpoints]

2. GKE-baserad MLOps-arkitektur
   [Cloud Storage] → [Dataflow Processing] → [GKE Training] → [Container Registry] → [GKE Serving] → [Cloud Monitoring]

3. Hybrid Tensorflow Enterprise-arkitektur
   [On-prem/Cloud Data] → [Tensorflow Enterprise] → [Vertex AI Pipelines] → [GKE/On-prem Deployment]
</code>

==== Google Cloud MLOps exempel: Vertex AI Pipelines ====

En Vertex AI Pipelines-implementation kan inkludera:
1. Data extraction med Cloud Storage eller BigQuery
2. Datavalidering med TFX-komponenter
3. Feature engineering med TensorFlow Transform
4. Distribuerad träning på Vertex AI
5. Modellutvärdering med TensorFlow Model Analysis
6. Modellregistrering i Vertex AI Model Registry
7. Driftsättning till Vertex AI Prediction

===== 7.4 Jämförelse mellan molnplattformar för MLOps =====

==== Nyckellikheter och skillnader ====

| **Aspekt** | **AWS** | **Azure** | **Google Cloud** |
| **End-to-end plattform** | SageMaker | Azure ML | Vertex AI |
| **Experiment tracking** | SageMaker Experiments | Azure ML Experiments | Vertex AI Experiments |
| **Pipeline orkestrering** | SageMaker Pipelines, Step Functions | Azure ML Pipelines, Data Factory | Vertex AI Pipelines, Cloud Composer |
| **Model Registry** | SageMaker Model Registry | Azure ML Model Registry | Vertex AI Model Registry |
| **Featrure Store** | SageMaker Feature Store | Feature Store (preview) | Vertex AI Feature Store |
| **Övervakning** | SageMaker Model Monitor, CloudWatch | Azure Monitor, App Insights | Vertex AI Model Monitoring |
| **CI/CD-integration** | CodePipeline, Jenkins | Azure DevOps, GitHub Actions | Cloud Build, Cloud Deploy |
| **Kostnad** | Pay-as-you-go med många tjänster | Pay-as-you-go med paketerbjudanden | Pay-as-you-go med automatisk rabatt |
| **Skalbarhet** | Mycket hög med auto-scaling | Hög med AKS-integration | Mycket hög med GKE och Autoscaler |
| **Ekosystem** | Stort tredjepartsutbud | Integration med Microsoft-produkter | Stark koppling till TensorFlow/JAX |

==== Urvalskriterier för molnplattform ====

  * **Existerande molnnärvaro**: Fördelar med att använda befintlig molnleverantör
  * **Kompetens**: Befintlig kompetens inom specifik molnplattform
  * **ML-ramverk**: Stöd för önskade ML-ramverk (TensorFlow, PyTorch, etc.)
  * **Skalningsbehov**: Kapacitet för mycket stora dataset och distribuerad träning
  * **Automationsgrad**: Nivå av automation för repeterande MLOps-uppgifter
  * **Governance**: Verktyg för modellstyrning och regelefterlevnad
  * **Kostnad**: Prismodell som passar organisationens budgetering

===== 7.5 Multi-cloud och hybrid-cloud MLOps-strategier =====

==== Multi-cloud MLOps-arkitekturer ====

  * **Containerbaserade lösningar**: Porta modeller med Docker/Kubernetes
  * **Plattformsoberoende orkestreringsverktyg**: Airflow, Kubeflow, MLflow
  * **Abstraktionslager**: Pachyderm, Metaflow för plattformsoberoende pipelines
  * **Datasynkronisering**: Strategier för att hålla data konsistent över molnplattformar
  * **Identity management**: Federerad identitetshantering över molnplattformar

==== Hybrid MLOps-implementationer ====

  * **On-prem träning, cloud driftsättning**: Träna där data finns, driftsätt i molnet
  * **Edge-to-cloud ML-pipelines**: Lokal inferens med centraliserad omträning
  * **Cloud development, on-prem production**: Utveckling i molnet, produktion på plats
  * **Data compliance-drivet hybridsystem**: Känslighetsbaserad datauppdelning

==== Utmaningar med multi-cloud och hybrid MLOps ====

  * **Datasynkronisering**: Hur man håller data konsistent över miljöer
  * **Versionskontroll**: Hantering av modellversioner i olika miljöer
  * **Enhetlig övervakning**: Konsolidering av mätvärden från olika plattformar
  * **Kostnadskontroll**: Hantering av utgifter över flera plattformar
  * **Säkerhet och compliance**: Enhetlig säkerhetskontroll över miljöer

===== 7.6 Optimering av ML-arbetsbelastningar i molnet =====

==== Kostnadsoptimering ====

  * **Spot/preemptible instances**: Användning av lågkostnadsinstanser för träning
  * **Autoscaling**: Skala resurser baserat på faktiskt behov
  * **Storage-tiering**: Använd rätt lagringstyp baserat på åtkomstmönster
  * **Right-sizing**: Välj optimala maskintyper för olika ML-uppgifter
  * **Reserved instances**: Förhandla långtidskontrakt för stabila arbetsbelastningar

==== Prestandaoptimering ====

  * **Distribuerad träning**: Skala över flera noder för större modeller
  * **GPU/TPU-acceleration**: Använd specialiserad hårdvara för ML
  * **Caching-strategier**: Mellanlagring av features och databearbetning
  * **Dataproximitetsoptimering**: Minimera datarörelse
  * **Batch-optimering**: Hitta optimal batchstorlek för inferens

==== Strategisk resursallokering ====

  * **Dev/test/prod-separation**: Olika resursnivåer för olika miljöer
  * **Experiment vs. production**: Balansera resursanvändning över livscykeln
  * **Hybrid resursfördelning**: On-prem för baslinjearbetsbelastning, moln för toppar
  * **Budgetövervakning**: Realtidsalarm för kostnadsavvikelser

===== Praktiska övningar =====

  - **AWS MLOps-pipeline**: Implementera en end-to-end pipeline med SageMaker Pipelines
  - **Azure DevOps för ML**: Konfigurera CI/CD för ML med Azure DevOps
  - **Vertex AI Experiment**: Spåra experiment och driftsätt modeller med Vertex AI
  - **Multi-cloud ML**: Använd Kubeflow för att orkestrering ML-pipelines över molnplattformar
  - **Kostnads- och prestandaanalys**: Jämför olika instanstyper för ML-träning

===== Verktygsintroduktion =====

  * **Terraform/CloudFormation/ARM Templates**: Infrastructure as Code för MLOps
  * **Kubeflow**: Open-source ML-plattform för alla molnleverantörer
  * **MLflow**: Plattformsoberoende verktyg för ML experiment tracking
  * **Cloud Data Transfer-verktyg**: Verktyg för datamigration mellan plattformar
  * **Cost Management-verktyg**: Kostnadsanalysverktyg för olika molnplattformar

===== Läsresurser =====

  * "AWS vs Azure vs Google Cloud for MLOps" - Towards Data Science
  * "Building ML Pipelines: Automating Model Life Cycles with TFX" - O'Reilly
  * "MLOps on Azure" - Microsoft Documentation
  * "Building ML Powered Applications with Google Cloud" - Google Cloud Blog
  * "Architecture Patterns for MLOps with Terraform" - HashiCorp

===== Nyckelinsikter =====

  * Molnplattformar erbjuder kompletta MLOps-lösningar med olika styrkor och fokusområden
  * Val av molnplattform bör baseras på specifika organisationsbehov, inte bara tekniska jämförelser
  * Multi-cloud och hybridstrategier kan ge flexibilitet men ökar komplexiteten
  * Kostnadsoptimering är avgörande för storskalig ML i molnet
  * De flesta moderna molnbaserade MLOps-verktyg följer liknande principer och koncepter

===== Nästa steg =====

I nästa modul kommer vi att utforska MLOps för olika ML-ramverk och tekniker, med fokus på skillnader i implementering av MLOps-principer för olika typer av ML-modeller som deep learning, klassiska algoritmer och autoML-lösningar.