Beobachtetes Signal · 25. Apr. 2026 · Technical Guide · Quelle: DEV Community · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
CI/CD für Azure ML mit Azure DevOps und Terraform
Dieser technische Leitfaden beschreibt den Aufbau einer vollständigen CI/CD-Architektur für Machine Learning auf Azure unter Verwendung von Azure ML Pipelines (SDK v2), Azure DevOps und Terraform. Code-Pushs triggern dabei Azure DevOps-Pipelines, welche CI-Tests ausführen, Azure ML-Pipeline-Jobs einreichen (von Vorverarbeitung über Training und Evaluierung bis hin zur bedingten Registrierung) und manuelle Freigaben vor der Modellbereitstellung erzwingen. Der Autor liefert Terraform-Beispiele zur Provisionierung von Service Principals, Speicherressourcen für Pipeline-Artefakte sowie Azure DevOps-Projekten und -Dienstverbindungen. Ergänzt wird dies durch eine repositorybasierte YAML-Datei für Azure DevOps. Der Artikel betont die ausschließliche Nutzung von Azure ML SDK v2, da SDK v1 im März 2025 das End-of-Support erreicht hat und im Juni 2026 eingestellt wird. Zudem wird die Nutzung föderierter Identitäten mittels OIDC als sichere Alternative ohne Credentials-Rotation empfohlen.
Praxisnahes MLOps-Tutorial, das Engineering-Teams bei der Automatisierung von Modelltraining und -bereitstellung auf Azure unterstützt, jedoch keine grundlegende Marktverschiebung darstellt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Erklärt eine CI/CD-Architektur aus Azure ML Pipelines (SDK v2), Azure DevOps-Pipelines und Terraform-Provisionierung.
- Enthält Terraform-Codebeispiele zur Erstellung eines Azure AD Service Principals, von Rollenzuweisungen, Storage-Containern und DevOps-Dienstverbindungen.
- Bereitstellung einer Azure DevOps-Pipeline als YAML für CI-Tests, Einreichung von Azure ML-Jobs mittels az ml job create und manuelle Freigabe-Gates.
- Empfiehlt zwingend das Azure ML SDK v2, da SDK v1 im März 2025 abgekündigt wurde und im Juni 2026 den Betrieb einstellt.
- Empfiehlt föderierte Identitäten (OIDC) in Azure DevOps zur Vermeidung statischer Geheimnisse sowie die Nutzung des AzureML Job Wait Task.
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Moderner DevOps-Leitfaden für die AWS-Architektur jenseits der Konsole
Dieser technische Leitfaden skizziert moderne DevOps-Praktiken für die Architekturbereitstellung zuverlässiger, skalierbarer Systeme auf AWS. Er argumentiert, dass sich die Rolle von der konsolenbasierten Systemadministration hin zum Platform Engineering gewandelt hat, bei dem automatisierte Self-Service-Entwicklerplattformen im Vordergrund stehen. Zu den zentralen Empfehlungen gehören Infrastructure as Code mittels Terraform, Pulumi und dem AWS CDK sowie eine Multi-Account-Strategie über AWS Organizations und Control Tower für Isolation, Sicherheit und Kosten-Attribution. Zudem werden die Einbettung von Sicherheit durch Automatisierung wie OIDC für CI-CD und kontinuierliche Überprüfungen mit Security Hub und GuardDuty, Cloud-Kostenoptimierung als Engineering-Metrik mit Graviton und VPC Endpoints sowie verbesserte Observability mittels Distributed Tracing hervorgehoben. Der Beitrag betont die Entwicklererfahrung durch sogenannte Golden Paths, um die Geschwindigkeit bei gleichzeitig sicheren und konformen Deployments zu wahren.
Terraform und CloudFormation: Ein praxisorientierter Leitfaden zu Infrastructure as Code
Ein technischer Erfahrungsbericht beschreibt den Wandel von manuellen Konsolenklicks hin zu Infrastructure as Code (IaC) mit Terraform und AWS CloudFormation. Der Beitrag vergleicht das cloud-agnostische, HCL-basierte Terraform mit dem AWS-nativen CloudFormation in JSON- oder YAML-Syntax. Anhand konkreter Implementierungen für S3 Static Website Hosting inklusive Best Practices zeigt der Autor die Bereitstellung von Ressourcen. Häufige Fallstricke und deren Lösungen werden beleuchtet – darunter der Verzicht auf hartcodierte Anmeldeinformationen, die Priorisierung von Bucket-Richtlinien gegenüber ACLs, die Nutzung von Remote State mit Locking für Terraform sowie die Prüfung von CloudFormation Change Sets. Als wesentliche Vorteile von IaC nennt der Beitrag Reproduzierbarkeit, Versionskontrolle, Team-Sicherheit und beschleunigtes Onboarding.
Einsteiger-Guide: Infrastructure as Code mit Terraform
Dieses Tutorial stellt Infrastructure as Code (IaC) mittels Terraform vor. Es erklärt den Kernansatz, Infrastruktur inversionskontrollierten Dateien zu definieren, und verdeutlicht, warum manuelle Klicks in Cloud-Konsolen nicht skalieren. Der Artikel behandelt die vier Kernkonzepte von Terraform (Provider, Resource, Variable, Output), zeigt ein einfaches AWS S3-Beispiel und beschreibt den Workflow aus plan und apply (terraform init, plan, apply, destroy). Dabei wird der Terraform-State als Single Source of Truth hervorgehoben. Es wird davor gewarnt, State-Dateien oder Konsolenänderungen einzuchecken, und stattdessen die Nutzung von Remote-Backends mit Locking für Teams empfohlen. Der Leitfaden richtet sich an Praktiker, die bisher Cloud-Ressourcen über Konsolen erstellt haben und eine reproduzierbare sowie reviewbare Infrastruktur anstreben.
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