Infrastructure as Code

Développer des solutions de Machine Learning nécessite de provisionner des resources (base de données, cluster de calculs...). Traditionnellement, cela était fait manuellement, créant un risque d’erreur humaine et ne permettant pas de redéployer rapidement une infrastructure.

L’Infrastructure as Code (IaC) est une approche pour créer et manager les ressources d’infrastructure d’un projet. Définie par des fichiers, l’infrastructure est versionnée et automatisée. Cette pratique permet de diminuer le nombre d’erreurs et offre aussi la possibilité de répliquer des environnements rapidement, de manière cohérente tout en pouvant les faire évoluer facilement.

L’Infrastructure as Code est une pratique assez standard sur les projets Web et Data Engineering mais elle est beaucoup moins répandue en Machine Learning. Définir au moyen de code les différents services de stockage de vos données, les environnements pour entraîner vos modèles, et l’infrastructure scalable pour la mise à disposition de vos modèles ou des environnements d’entraînements assure une maîtrise des composants, des coûts et surtout de leur évolutivité et leur mise à l’échelle.

Cette approche nécessite de maîtriser un outil comme Terraform et les bonnes pratiques associées. En effet, le code de l’infrastructure doit être maintenu avec la même rigueur et la même qualité que le code traditionnel.

NOTRE POINT DE VUE

Nous recommandons l’adoption de l’Infrastructure as Code (IaC) pour les projets de Machine Learning. Cette approche garantit une gestion d’infrastructure plus agile, scalable et efficiente, permettant des déploiements rapides et une meilleure cohérence. L’IaC renforce également la sécurité et la maintenance, essentielles dans des projets de ML.