Arquitectura de Datos & MLOps
La plataforma integra flujos de datos y modelos de IA, asegurando escalabilidad, resiliencia y compliance:
- Data Lake / Data Warehouse centralizado y seguro
- Repositorios de modelos versionados (Model Registry)
- Entornos reproducibles para experimentación y producción
- Integración con APIs y servicios internos
Pipelines de IA
- Automatización de ETL/ELT de datos
- Entrenamiento, validación y despliegue de modelos
- Pruebas de calidad de datos y modelos
- Versionado y trazabilidad de experimentos
Monitorización y Observabilidad
- Alertas de rendimiento de modelos en producción
- Monitoreo de drift de datos y degradación de modelos
- Dashboards de KPIs de operación
- Logs y auditorías para compliance
Seguridad y Optimización de Costes
- Control de accesos y permisos granular
- Encriptación de datos en tránsito y reposo
- Automatización para eficiencia de recursos
- Optimización de pipelines y almacenamiento para reducir costes
Roles y Responsabilidades
- Data Engineers: ingestion y preparación de datos
- ML Engineers: entrenamiento y despliegue de modelos
- DevOps/MLOps: automatización, CI/CD y monitorización
- Data/AI Governance: cumplimiento, seguridad y auditoría
FAQ – Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a MLOps de DevOps?
MLOps se centra en modelos de IA y flujos de datos, mientras que DevOps se enfoca en aplicaciones y servicios tradicionales.¿Cómo garantizar que los modelos sean confiables en producción?
Mediante pipelines automatizados, pruebas de calidad, monitorización continua y gobernanza de datos.¿Qué consideraciones de costes son importantes?
Uso eficiente de recursos cloud, almacenamiento, automatización y escalabilidad para optimizar inversión.Próximos pasos
- Definir arquitectura y pipelines de datos y modelos
- Establecer monitorización y métricas clave
- Implementar seguridad y políticas de gobernanza
- Optimizar recursos y costes de operación
Una plataforma de MLOps sólida transforma PoCs en soluciones escalables y confiables en Suiza.