gk devops mlops
G検定トップ
＞ DevOps（開発と運用の連携）とは？MLOpsとの対比【G検定対策】
まず結論
- DevOpsとは、ソフトウェア開発（Development）と運用（Operations）が連携し、継続的に価値を届けるための開発・運用手法である。
- G検定では「MLOpsとの違い」「機械学習特有の要素を含むかどうか」がよく問われる。
直感的な説明
DevOpsは、
「作って終わり」ではなく「使われ続けるソフトを、早く・安全に届ける」ための考え方です。
- 開発チームだけで作る ❌
- 運用チームに丸投げ ❌
ではなく、
👉 最初から一緒に考えて、改善を回し続ける
それが DevOps です。
定義・仕組み
- DevOps = Development（開発）＋ Operations（運用）
-
目的は以下の循環を高速に回すこと
- 計画
- 開発
- テスト
- デプロイ
- 運用
- 改善
特徴
- 自動化（CI/CD）
- 継続的デリバリー
- チーム間の壁をなくす文化・考え方
👉 DevOpsは「フレームワークというより実践手法・文化」
いつ使う？（得意・不得意）
得意
- Webサービス
- 業務システム
- 継続的な機能改善が必要なソフトウェア
注意点
- データやモデルの管理は対象外
- 機械学習特有の再学習・精度劣化は考慮しない
G検定ひっかけポイント
G検定での最大のポイントは MLOpsとの違い。
DevOps と MLOps の違い（超重要）
| 観点 | DevOps | MLOps |
|---|---|---|
| 対象 | ソフトウェア | 機械学習システム |
| データ管理 | しない | する |
| モデル管理 | しない | する |
| 再学習 | なし | あり |
| ベース | ― | DevOps |
よくある誤り
- ❌ DevOps = 機械学習向け
- ❌ DevOps はモデルの精度管理を行う
👉 機械学習特有の話が出たら DevOps ではない
まとめ（試験直前用）
- DevOpsは 開発と運用を連携させる手法・文化
- ソフトウェア全般が対象
- データ・モデル・再学習は扱わない
- 機械学習に特化 → MLOps
- MLOpsの土台がDevOps
🔗 関連記事
🏠 G検トップに戻る