1️⃣ 🌱 Tư duy nền tảng – DataOps & MLOps là gì và vì sao quan trọng

DataOps = DevOps + Data Engineering.
MLOps = DevOps + Machine Learning.

💬 Nếu DataOps đảm bảo “pipeline dữ liệu luôn chảy đúng”,
thì MLOps đảm bảo “mô hình AI luôn học, chạy và cải thiện ổn định”.

🎯 Mục tiêu chung:

• Rút ngắn vòng đời triển khai dữ liệu và model.

• Tự động hóa kiểm thử, triển khai, giám sát.

• Giảm lỗi con người và tăng độ tin cậy.

💡 Ví dụ:

Khi model AI dự báo doanh thu sai → hệ thống tự rollback về version ổn định nhất, log toàn bộ thay đổi, và alert cho Data Team.

2️⃣ 🧩 DataOps – quản lý pipeline dữ liệu như code

DataOps xem mọi bước của pipeline như một “sản phẩm phần mềm”: có version, test, deploy, rollback.

🎯 Tư duy quan trọng:

💡 Mẹo:

“Hãy coi pipeline dữ liệu như microservice – phải có version, test, log, rollback.”

📘 Mini project:

• Lưu code ETL vào Git.

• Khi merge pull request → Jenkins auto run dbt test + deploy Airflow DAG mới.

3️⃣ 🧱 MLOps – đưa mô hình AI từ notebook lên production

Nếu bạn chỉ train model trong Jupyter thì bạn đang làm “model science”, không phải MLOps.
MLOps biến model thành dịch vụ có thể deploy, monitor, và update liên tục.

🎯 Vòng đời MLOps gồm 6 bước:
1️⃣ Thu thập & làm sạch dữ liệu (DataOps).
2️⃣ Huấn luyện model (Training).
3️⃣ Lưu version & metrics (Experiment Tracking).
4️⃣ Triển khai (Deployment).
5️⃣ Giám sát (Monitoring).
6️⃣ Tái huấn luyện (Retraining).

💡 Ví dụ:

Model dự báo doanh thu → khi MAE vượt 15% → hệ thống tự huấn luyện lại với data mới → deploy model mới tự động.

4️⃣ 🔧 Công cụ & kiến trúc chuẩn của MLOps hiện đại

🧩 Cấu trúc tổng thể:

📘 Mini Project:
Dự án “Customer Churn Model”:

• Train model với scikit-learn → log vào MLflow.

• Deploy API bằng FastAPI.

• Theo dõi accuracy & latency bằng EvidentlyAI.

5️⃣ 🧠 CI/CD cho dữ liệu & model – quy trình tự động hóa chuẩn

💬 Tư duy DevOps áp dụng cho Data/AI:

💡 Ví dụ thực hành:
Khi model mới deploy mà accuracy < model cũ → tự động rollback về version trước trong MLflow Registry.

6️⃣ 🧩 Giám sát dữ liệu & mô hình – Data Drift & Model Drift

Model tốt hôm nay có thể “ngu” ngày mai, nếu dữ liệu thay đổi.
Đây là lúc Observability + Monitoring cứu cánh.

🎯 Phân biệt:

• Data Drift: phân phối dữ liệu thay đổi → model sai dần.

• Concept Drift: mối quan hệ dữ liệu–kết quả thay đổi.

📘 Cách phát hiện:

• So sánh mean/variance giữa dữ liệu mới & cũ.

• Theo dõi phân phối xác suất đầu ra.

• Log các outlier bất thường.

🧰 Công cụ: EvidentlyAI, WhyLabs, Arize.

7️⃣ ☁️ Kiến trúc “End-to-End MLOps” thực tế trên Cloud

🎯 Ví dụ kiến trúc thực chiến (GCP/AWS):

BigQuery (Data Source)
   ↓
Airflow + dbt (DataOps)
   ↓
Vertex AI / Sagemaker (Training)
   ↓
MLflow Registry (Model Version)
   ↓
FastAPI / Cloud Run (Serving)
   ↓
EvidentlyAI + Grafana (Monitoring)

💡 Best practice:

• Dữ liệu được quản trị bởi DataOps.

• Model được quản trị bởi MLOps.

• Cả hai được CI/CD thống nhất.

8️⃣ 🌟 Insight tổng kết

✅ DataOps giúp dữ liệu ổn định, sạch, có version.
✅ MLOps giúp model chạy ổn định, có giám sát.
✅ Khi kết hợp, doanh nghiệp có “AI pipeline” – từ dữ liệu đến hành động mà không cần can thiệp thủ công.
✅ Đây chính là “nền tảng AI bền vững” cho 2030.

“Model tốt không đủ.
Phải có hệ thống tốt để giữ model luôn tốt.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn