Phase 06 des Data Science Lifecycle

Vom Modell
zum produktiven System

Ein Modell erzeugt erst dann Wert, wenn es produktiv Entscheidungen unterstützt.

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ML-Deployment

Vom Prototyp in die Produktion

Deployment ist ein kontinuierlicher Prozess. Wir stellen zuverlässigen, wartbaren Betrieb sicher.

Infrastruktur

Produktive Bereitstellung - skalierbar und hochverfügbar.

Überwachung

Kontinuierliches Monitoring mit automatisierten Hinweisen.

Kontinuierliche Verbesserung

Prozesse für Modellaktualisierung bei veränderten Anforderungen.

ML-Deploymentautomatisiert · beobachtbar · selbstheilend

Code Push

Schritt 1

Test & Validierung

Schritt 2

Container-Build

Schritt 3

Staging

Schritt 4

Canary

Schritt 5

Produktion

Schritt 6

Production-Monitoring-Dashboard

LATENZ (ms)

Ø 42 ms ↓

PREDICTIONS / STUNDE

12.4K gesamt ↑

SYSTEMSTATUS

Model HealthSTABIL

Data DriftNORMAL

Uptime99.97%

Letztes RetrainingVOR 3 TAGEN

Vorgehen im Data-Science-Projekt

Unser Vorgehen

Produktivierung

Vorbereitung für den produktiven Einsatz mit Schnittstellen und Qualitätsprüfungen.

Automatisierter Release

Nachvollziehbarer Deployment-Prozess mit Tests und Rückfallmöglichkeiten.

Monitoring & Alerting

Frühzeitige Erkennung von Veränderungen in Modellleistung und Datenqualität.

Betriebsübergabe

Wissenstransfer, Dokumentation und Prozessetablierung für Ihr Team.

Data-Science-Deliverables

Typische Ergebnisse

Produktiv einsetzbares ML-System

Automatisierter Deployment-Prozess

Monitoring und Überwachungskonzept

Betriebsdokumentation und Wissenstransfer