FMCG

Zentralisierte GCP-MLOps-Plattform für Kosteneffizienz und optimierte Entwicklung

MLOps

Client

Globales FMCG//CPG-Unternehmen

Date

Services

MLOPs

Technologies

GCP, Kubeflow, BigQuery, Kubernetes, Python, Docker, CI/CD mit GitHub-Aktionen

Challenge

Der Kunde stand vor großen Herausforderungen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung mehrerer produktionsbereiter ML-Anwendungsfälle auf verschiedenen Cloud-Plattformen. Dieser fragmentierte Ansatz führte zu Ineffizienzen bei der Ressourcennutzung und dem Wartungsaufwand. Sie suchten nach einer einheitlichen Lösung, um den ML-Betrieb auf einer skalierbaren Plattform zu zentralisieren und gleichzeitig die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse durch effektive CI/CD-Praktiken zu rationalisieren.

Our approach

Unser Team initiierte ein umfassendes Projekt zur Zentralisierung der vielfältigen ML-Anwendungsfälle des Kunden auf der Google Cloud Platform (GCP). Wir nutzten die robuste Infrastruktur und Dienste von GCP und entwarfen und implementierten eine flexible und skalierbare Plattform, die auf die betrieblichen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist.

Zu den wichtigsten Komponenten der Lösung gehörten:

Automatisierte CI/CD-Prozesse, die den organisatorischen Standards und Best Practices entsprechen.
Auto-Ticketing-System für das Betriebsteam, das E-Mails und Tickets auslöst, wenn ML-Pipelines ausfallen.
Automatische Skalierung von Ressourcen und Protokollierung des Verbrauchs, um eine effiziente Ressourcennutzung sicherzustellen.
Pipelines zur Versionierung, Überwachung und Neuschulung von Modellen, die automatisch als Reaktion auf Daten- oder Konzeptabweichungen ausgelöst werden.

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The outcome

Durch die strategische Anwendung von GCP und innovativen Tools wie Docker, Kubernetes und CI/CD haben wir den ML-Entwicklungszyklus des Kunden erfolgreich verbessert und standardisiert. Die Lösung bot eine zentralisierte Plattform, die einen kosteneffizienten und agilen Betrieb ermöglichte. Diese Transformation ermöglichte es dem Kunden, sich in seiner schnelllebigen Branche einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Business Impact

Die zentralisierte ML-Plattform rationalisierte nicht nur die Entwicklungs- und Betriebsabläufe, sondern reduzierte auch die Ineffizienzen bei den Ressourcen erheblich. Durch die Integration modernster Technologien erzielte der Kunde eine verbesserte Skalierbarkeit, reduzierte Ausfallzeiten und eine höhere betriebliche Agilität. Dieses Projekt unterstreicht unsere Expertise im Bereich MLOps und unser Engagement für die Bereitstellung wertorientierter Lösungen, die auf die Bedürfnisse dynamischer FMCG-Unternehmen zugeschnitten sind.