Diseño de la plataforma MLOps para un grupo internacional de medios de comunicación

Nuestro cliente, una importante empresa internacional de medios de comunicación, se enfrentaba a un gran reto: El procesamiento de vídeo era lento y requería una importante intervención manual. La empresa necesitaba una solución para mejorar la escalabilidad, reducir los costes de mantenimiento y acortar el tiempo de procesamiento de vídeo. También necesitaba implementar las prácticas DevOps existentes e introducir la gestión del flujo de trabajo para aumentar la eficiencia.

Para afrontar este reto, realizamos un análisis exhaustivo de los requisitos basado en los procesos actualmente implantados y en las necesidades empresariales del cliente. A partir de estos resultados, diseñamos una arquitectura escalable basada en una plataforma MLOps.

El diseño de la arquitectura incluyó la implementación de Airflow, una herramienta de gestión de flujos de trabajo que se ejecuta en Kubernetes en un entorno en la nube y local. Al implementar Airflow, pudimos habilitar la paralelización de tareas, reduciendo drásticamente el tiempo de procesamiento de los vídeos. Además, integramos MLflow en la arquitectura para permitir el seguimiento y la gestión de modelos. Esto ha permitido a la empresa beneficiarse de una mejor gestión de los modelos y una mayor calidad del código.

También implementamos las mejores prácticas de DevOps, como el versionado, las pruebas y CI/CD para garantizar una integración y un despliegue perfectos de las soluciones desarrolladas. Gracias a la aplicación de estas prácticas, la empresa ha podido mejorar la agilidad y la eficiencia del desarrollo y el despliegue de modelos de aprendizaje automático.

Gracias a la plataforma MLOps que desarrollamos, nuestro cliente pudo conseguir mejoras significativas. El tiempo de procesamiento de los vídeos se redujo notablemente, lo que supuso un considerable ahorro de tiempo y costes. La intervención manual se ha reducido al mínimo, ya que los flujos de trabajo automatizados se ejecutan sin problemas. La adopción de las mejores prácticas de DevOps ha aumentado la calidad del código y mejorado la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones.

Además, nuestro cliente recibió una visión global de las distintas funciones en todo el ciclo de vida del ML y una evaluación de las necesidades actuales. Esto permitió a la empresa asignar recursos de forma eficiente y optimizar aún más los procesos internos.

También se realizó un análisis de costes detallado para evaluar las ventajas y desventajas de la implantación local y en la nube del diseño de la arquitectura. Esto permitió a la empresa tomar una decisión informada que cumplía sus requisitos específicos y sus limitaciones presupuestarias.

En resumen, nuestra solución de plataforma MLOps ha ayudado a la empresa internacional de medios de comunicación a mejorar el vídeoprocesamiento, aumentar la eficiencia y ahorrar costes. La introducción de Airflow y MLflow redujo considerablemente el tiempo de procesamiento de los vídeos, lo que permitió a la empresa ofrecer contenidos con mayor rapidez. Los flujos de trabajo automatizados minimizaron la intervención manual y garantizaron un procesamiento fluido de los vídeos.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.