科技史一再證明，我們常低估未來的發展速度。正如第一臺重達30噸的計算機ENIAC，或“640K內存足夠”的論斷，都無法預見如今遠超其億萬倍算力的設備已普及到個人。

今天，我們可能正處在新的“ENIAC時刻”。訓練類似GPT-4的頂尖大語言模型，因其對海量數據、龐大算力集群和巨額資金的極端要求，已成為少數科技巨頭的“權力的游戲”。

然而，這或許也是一個新的“640K時刻”。未來若出現量子計算或基于多值邏輯、新材料的芯片，可能會帶來計算效率的指數級提升，瓦解今天的算力與成本壁壘。

屆時，大模型的訓練門檻將急劇降低，個人與小團隊也能負擔。眾多開發者將不再局限是調用模型API的應用開發，而是能利用自有數據，從零開始創造真正屬于自己的“垂域大模型”。

這種轉變將使開發者的焦點從“使用模型”回歸到“創造模型”，并開始思考一套圍繞大模型敏捷開發、版本控制和持續集成的自動化流程，從而開啟大模型開發的成熟階段。

DevOps

如果問10個工程師DevOps是什么，可能會得到11個不同的答案，說它是一套工具，是一種流程，是一種職位等等。

DevOps是一種文化哲學與方法論，其核心目標是打破開發與運維團隊間的“部門墻”，實現緊密協作，從而更快、更可靠地交付高質量軟件。它是理解一個軟件團隊如何從代碼開發到產品穩定運行全過程的最佳切入點。

DevOps為何誕生

在沒有DevOps的時代，開發與運維的目標天然對立：

• 開發 (Dev): 追求“快”，希望快速上線新功能。
• 運維 (Ops): 追求“穩”，希望線上服務7x24小時不宕機，抵觸變更。

這種對立導致了“部門墻”，帶來了交付周期長、部署頻繁出錯、以及開發和運維互相推諉等問題，嚴重阻礙了效率和創新。DevOps的誕生就是為了推倒這堵墻。

DevOps的核心實踐與術語

如果說DevOps是一種文化目標，那么以下術語是實現該目標的關鍵技術實踐：

• CI/CD(持續集成/持續交付與部署)：一條自動化的代碼“高速公路”，是實現DevOps自動化理念的核心技術實踐。
• IaC(基礎設施即代碼)：用代碼來定義和管理服務器、網絡等基礎設施，極大地提升了環境一致性與自動化水平。
• 可觀測性：通過統一的日志、指標和追蹤數據，為團隊提供透明的系統健康視圖，是實現DevOps中共享與度量的關鍵基礎。

從應用到智能的DevOps范式變遷

DevOps的演進與軟件架構的變革緊密相連，可劃分為三個相互關聯的核心領域：Application DevOps、DataOps 和 ModelOps。它們的演進有兩大核心動力驅動：

• 橫軸 - 數據價值鏈：從左至右，價值密度不斷提升。Application產生原始數據，Data將其提煉為信息，Model最終將其升華為智能。
• 縱軸 - 技術成熟度：在各自領域內，為突破瓶頸而發生的技術迭代。
• 這是一個閉環的價值飛輪：Application DevOps產生原始數據，DataOps將其提煉為高質量的訓練數據，ModelOps則利用這些數據創造出智能并通過API反哺應用，最終驅動整個系統完成自我優化的閉環。

三大領域的演進路徑

• Application DevOps 通過從單體架構演進到微服務，按業務能力拆分服務，解決了組織規模化的瓶頸。
• DataOps 則借鑒了類似的“按領域劃分”思想，從中央數據倉庫演進到數據網格，將數據所有權下放給業務團隊，解決了數據服務的瓶頸。數據網格的領域劃分理念，與 Application 開發中的DDD方法論高度契合，共同指向了“按照領域劃分責任”的核心原則。
• ModelOps 的演進是由技術本身的范式躍遷驅動的，隨著大語言模型的出現，它從服務于“預測器”的MLOps，發展出專為應對“推理引擎”獨特挑戰的LLMOps。

中心化與去中心化的逆轉

一個值得注意的趨勢是，當應用和數據領域都從中心化走向去中心化時，模型領域卻恰恰相反。MLOps時代傾向于有多個分散的專用小模型，而LLMOps時代則呈現出明顯的“再中心化”趨勢，即依賴于一個或幾個巨大的、中心化的基礎模型（如GPT-4）。

Application DevOps

現代應用開發已進入云原生微服務時代，其核心實踐是解決微服務架構帶來的運維復雜性。

從微服務到云原生：解決不同階段的問題

• 微服務 (Microservices)：作為一種架構風格，它通過將單體應用拆分為小服務，解決了開發瓶頸，提升了團隊敏捷性。但它也帶來了巨大的運維噩夢。
• 云原生 (Cloud-Native)：作為一套技術和方法論，它通過自動化、彈性和可擴展的方式，提供了管理這支龐大微服務“艦隊”的“指揮中心”，從而解決了微服務的運維難題。

云原生微服務DevOps流程

最先進的云原生DevOps范式是GitOps，其核心思想是：以Git倉庫作為管理基礎設施和應用的唯一可信源。開發者通過“聲明”期望狀態，而非執行命令來驅動部署。

以下是GitOps流程的四個關鍵階段：

• 開發與CI（持續集成）。開發者提交代碼后，CI/CD流水線自動將其構建、測試并打包成一個標準化的容器鏡像，然后推送到鏡像倉庫。構建產物從模糊的軟件包轉變為版本明確、環境一致的容器。
• 部署與CD（持續部署）。開發者通過修改一個專門的Git部署配置倉庫中的YAML文件來“聲明”應用的目標狀態。這一變更通過代碼審查后合并。這是從“命令式”部署到“聲明式”部署的革命性轉變。

• 自動化同步與編排GitOps控制器持續監控部署倉庫。一旦發現Git中聲明的“期望狀態”與Kubernetes集群的“實際狀態”不符，它會自動觸發部署，使集群狀態與Git中的聲明保持一致。
• 運行與可觀測性新版本上線后，通過可觀測性平臺對服務的Metrics、Logs和Traces進行全面監控。這使得團隊能深入理解復雜系統的內部狀態，從被動監控轉變為主動觀測，從而快速定位和解決未知問題。

DataOps

隨著應用時代的繁榮，人類積累數據的速度倍速提升，這倒逼了大數據技術的進步。

數據倉庫時代

大數據時代催生了DataOps。其早期形態是數據倉庫（Data Warehousing）時代，核心精神是中心化和控制。其目標是構建一個由中央數據團隊統一管理的強大數據平臺（如數據倉庫、數據中臺），作為全公司唯一的、可信的數據來源。

傳統數倉的DevOps流程

該流程的核心是將數據處理任務（Job）作為交付單元，實現自動化。

• 開發與CI（持續集成）工程師根據業務需求編寫數據處理作業（如SQL、Spark代碼）。提交后，CI服務器會自動編譯、打包并運行單元測試，最終生成軟件包。
• 測試與CD（持續部署）與應用CD不同，數據CD的關鍵在于數據驗證。

1.軟件包首先被部署到測試環境。

2.在測試環境中運行作業，并自動驗證產出數據的格式、質量和核心指標是否符合預期。

3.只有通過驗證，CD流水線才會更新生產環境的調度系統中的作業版本。

• 作業調度生產環境的調度系統按計劃執行批處理或實時作業，在數據湖/倉平臺上對數據進行分層處理，最終將清洗、加工后的數據寫入數據倉庫。
• 消費與運維

1.消費：最終的數據被用于生成BI報表或通過API提供服務。

2.運維：此階段DevOps的核心是保障成千上萬個數據作業（Task/Job）的成功運行和時效性。當作業失敗或數據延遲時，On-Call工程師會介入排查日志，定位問題。

現代數據棧與數據網格時代

此階段的精神內核是去中心化、自動化和產品化。它旨在打破中央數據團隊的瓶頸，通過賦能離業務最近的領域團隊，讓他們能夠快速、可靠地開發和交付可信賴的數據產品。這一理念被稱為數據網格 (Data Mesh)，其技術基石是現代數據棧 (Modern Data Stack)。

現代數據棧與數據網格時代的DevOps流程

下圖是從“分析市場活動對銷售額的影響”這個需求為牽引，來展示在數據網格時代DevOps的流程。

在此模式下，組織結構和工作流程發生根本性轉變：

1.自助式數據平臺（賦能者）中央團隊的角色從“數據報表工廠”轉變為平臺構建者。他們不再直接處理業務需求，而是提供一個強大的自助式數據平臺，其核心產出是能力和模板，包括：

• CI/CD模板：提供標準化的自動化測試、代碼檢查和部署規則，使數據管道即代碼(Pipelines as Code) 成為可能。
• 統一的數據編排與治理：提供統一的數據管道編排器和聯邦查詢引擎，確保所有數據產品能夠互聯互通。
• 數據可觀測性服務：監控焦點從“任務是否成功”轉變為“數據本身是否可信”，主動監控數據的新鮮度、分布和模式等健康狀況。

2.領域團隊（生產者）
領域團隊（如銷售、市場團隊）擁有自己領域內的數據，并利用中央平臺提供的工具和模板，自主地開發、測試和運維自己的“數據產品”。他們對自己的數據產品質量和交付負全責。

3.跨域消費（消費者）當需要進行跨領域分析時，消費者可以通過兩種主要方式實現：

• 聯邦查詢：使用平臺提供的查詢引擎，直接用一條SQL語句跨域聯合查詢多個數據產品。
• 創建聚合數據產品：消費多個底層數據產品，并將它們組合成一個新的、更高階的數據產品。

ModelOps

ModelOps的出現，旨在解決將機器學習模型從實驗環境成功部署到生產環境并持續創造價值的工程化挑戰。

在生成式AI興起之前，其主流實踐是MLOps，主要服務于預測式AI。

MLOps借鑒了DevOps的自動化思想，旨在將模型開發從“手工作坊”轉變為標準化的“自動化生產線”，以解決模型的持續訓練 (Continuous Training)和性能漂移 (Performance Drift)等核心工程挑戰。

MLOps

MLOps的核心是將傳統的CI/CD擴展為CI/CT/CD（持續集成/持續訓練/持續部署）。

MLOps流程

1.實驗與開發數據科學家進行模型探索與選型，并與工程師共同編寫特征工程和模型訓練代碼。

2.持續集成與訓練 (CI/CT) - 核心創新這是MLOps與傳統DevOps最大的不同，其流水線不僅由代碼變更觸發，還增加了新的觸發機制：

• 代碼驅動：當模型算法或特征工程代碼更新時觸發。
• 數據驅動：當新的訓練數據積累到一定量時自動觸發，以保持模型“新鮮度”。
• 監控驅動：當線上模型的性能下降到預設閾值時，自動觸發再訓練。

3.持續部署 (CD) 當新模型被注冊后，CD流水線被觸發，將模型打包成API服務，并通過藍綠/金絲雀等策略安全地部署到生產環境。

4.監控與反饋除了監控常規的服務性能，MLOps的監控焦點在于模型漂移：

• 數據漂移 (Data Drift)：線上實時數據的統計分布與訓練數據發生顯著變化。
• 概念漂移 (Concept Drift)：數據與預測目標之間的關系發生了改變。          

一旦檢測到嚴重漂移，系統將自動觸發再訓練流程，形成一個閉環的自優化系統。

LLMOps

LLMOps是MLOps的專門化演進分支，旨在應對生成式AI時代，以大語言模型為核心的應用所帶來的全新工程挑戰。當模型的核心任務從“預測”轉變為“創造、推理與交互”時，傳統的MLOps流程已不再適用。

LLM常見架構

理解LLMOps需先了解LLM典型架構，它圍繞一個核心，并由多個增強組件構成：

• 基礎模型: 核心智能引擎（如GPT-4），負責理解、推理和生成。
• 上下文與提示詞工程: 管理對話歷史和系統指令，是與模型溝通的“指令區”。
• 檢索增強生成: 連接外部知識庫，解決模型知識陳舊和缺乏私有知識的問題。
• 智能體與工具調用: 賦予模型調用API、執行代碼等與外部世界交互的“手腳”。
• 感官與安全系統: 作為輸入/輸出的“防火墻”，負責安全審查和格式化處理。

LLMOps流程

LLMOps最大的創新在于，根據成本和是否需要重新訓練模型，將CI/CD流程拆分為雙軌并行體系。

1.輕量CI/CD軌道（敏捷、低成本）

• 觸發源: 由Prompt、RAG知識庫、Agent代碼的變更觸發。
• 核心動作: 流程完全不涉及GPU訓練，而是通過自動化評估(Evals)來快速驗證變更效果，并更新相應的組件（如Prompt模板、RAG索引）。

2.重型CI/CT軌道（戰略性、高成本）

• 觸發源: 僅當用于微調的數據集更新時才會觸發。

結語

從應用（Application）到數據（Data），再到模型（Model），DevOps的演進展現了一條清晰的價值階梯：

• Application DevOps：將“功能”的交付從數月縮短至數小時，實現了業務敏捷。
• DataOps：將“洞察”的提煉從手工作坊升級為自動化工廠，實現了數據民主。
• ModelOps：正將“智能”的創造從不確定的“煉丹”轉變為可度量、可迭代的工程學科，以實現價值落地。

DevOps的終點并非某個工具或流程，而是對“更快、更可靠地創造價值”這一目標的無限追求。從應用到智能，這場變革仍在繼續。