AI产品经理与工程师必读：MLOps基础设施的核心架构与落地实践

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模型版本管理混乱 ：团队成员频繁修改代码和参数，但缺乏系统记录，导致复现困难
资源调度低效 ：GPU 利用率不足 30%，训练任务常因资源争抢而阻塞
监控体系缺失 ：90% 的线上问题由数据漂移引发，但缺乏实时告警机制

Airflow：
优势：成熟的任务调度系统，可视化 DAG 编辑
局限：机器学习专项支持弱，需要自行封装训练算子
Kubeflow：
优势：K8s 原生 ML 工具集，内置 PyTorch/TF 作业模板
局限：组件耦合度高，学习曲线陡峭
MLflow：
优势：轻量级实验跟踪，支持任意代码环境
局限：缺少生产级部署能力

特征存储层 ：
使用 Feast 管理特征数据集
支持时间旅行查询（Time Travel Query）
流水线编排层 ：
Kubeflow Pipelines 定义 DAG
每个步骤封装为 K8s Job

# 模型服务化示例（FastAPI）@app.post("/predict")
async def predict(features: ModelInput):
    # 加载最新生产模型
    model = load_model(os.getenv("MODEL_PATH"))
    # 执行特征转换
    processed = preprocessor.transform(features.dict())
    return {"prediction": float(model.predict(processed))}

# 创建 GPU 节点池（GCP 示例）resource "google_container_node_pool" "gpu-pool" {
  name       = "ml-gpu-pool"
  cluster    = google_container_cluster.primary.id
  node_count = 3

  node_config {
    machine_type = "n1-standard-8"
    guest_accelerator {
      type  = "nvidia-tesla-t4"
      count = 1
    }
  }
}