为什么机器学习运维领域的复杂性将取得胜利

毫无疑问，机器学习运维（MLOps）是一个蓬勃发展的领域。预计该市场将在2025年达到7亿美元——几乎是2020年的四倍。

尽管这些解决方案在技术上很完善、很强大，但它们并没有产生预期的收入，这引发了人们对未来增长的担忧。

我可以理解人们对这个领域的悲观情绪，因为我在一家著名的投资管理公司度过了职业生涯的前20年，基本上是在构建内部的MLOps工具。最近，我投资了MLOps初创公司，但它们在实现预期的收入水平方面进展缓慢。基于我对MLOps的正面和负面经验，我理解为什么这些初创公司难以发展和为什么它们现在有望增长。

MLOps工具对于部署数据驱动模型和算法的公司至关重要。如果您开发软件，您需要能够诊断和预测软件问题的工具，否则可能会因软件故障而导致重大收入损失。对于构建数据驱动解决方案的公司也是如此。如果您没有足够的MLOps工具来评估模型、监控数据、跟踪模型参数和性能的漂移以及跟踪预测与实际性能之间的差异，那么您可能不应该在生产关键任务中使用模型。

然而，部署机器学习驱动解决方案的公司没有深入的知识和经验，并不认识到需要更复杂的工具，也不理解低级技术集成的价值。他们更喜欢操作外部工具，即使这些工具的效果较差，因为这些工具的入侵性较低，采用成本和风险较小，如果工具不能正常工作。

相反，拥有机器学习团队的公司具有更深的知识和经验，认为可以内部构建这些工具，不愿采用第三方解决方案。另外，MLOps工具的缺陷导致的问题并不总是容易识别或诊断——这些问题可能表现为模型与运维故障。结果是，无论是否具有技术专长，部署机器学习解决方案的公司都采用得比较慢。

但是，情况正在开始改变。公司现在认识到复杂、深度集成的MLOps工具的价值。他们要么已经经历了没有这些工具导致的问题，要么已经看到竞争对手由于缺乏这些工具而遭遇高调失败，现在被迫去了解更复杂的MLOps解决方案。

那些迄今为止幸存下来的MLOps公司应该会看到市场的解冻和销售机会的增长。

销售肤浅解决方案的公司将开始失去业务，转向更集成的解决方案，这些解决方案更难理解和采用，但为客户提供更多的监控、调试和补救服务。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回报，但不能解决客户面临的问题的全部范围。MLOps软件开发人员应该保持信心，相信构建强大的软件来解决问题的方式将在长期内胜过简单的解决方案，这些解决方案可以带来立即的回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