همکاری و ارتباط در فرهنگ های DevOps و MLOps : یک مرور نظام مند

تحول دیجیتال و گسترش استفاده از یادگیری ماشین در فرآیندهای تولید نرم افزار موجب شکل گیری دو فرهنگ کلیدی در توسعه مدرن شده است DevOps وMLOps هر دو رویکرد بر پایه ی همکاری، ارتباط مستمر و هم افزایی بین تیم های چندتخصصی بنا شده اند اما در عمل تفاوت هایی بنیادین در اهداف، ابزارها و الزامات ارتباطی دارند. این پژوهش با رویکرد مرور نظام مند متون علمی انجام شده و با بررسی ۶۰ منبع معتبر بین سال های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ به تحلیل ساختار همکاری، مدل های ارتباطی و چالش های فرهنگی در پیاده سازی DevOps و MLOps پرداخته است. یافته ها نشان می دهد که در DevOps تمرکز اصلی برخودکارسازی، بازخورد سریع و ارتباط افقی میان تیم های توسعه و عملیات است. در حالی که در MLOps، هماهنگی میان دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و تیم های تولید اهمیت بیشتری دارد. پژوهش نشان می دهد که نبود زبان مشترک تفاوت در چرخه های زمانی مدل سازی و استقرار و کمبود ابزارهای ارتباطی یکپارچه از موانع اصلی همکاری موثر در هر دو فرهنگ محسوب می شوند. با این حال استفاده از چارچوب های یکپارچه سازی داده، ایجاد نقش های میان فردی مانند DevOps/MLOps Evangelist و ترویج ارزش های فرهنگی مشترک می تواند به بهبود هم افزایی کمک کند. در نهایت مقاله چارچوبی مفهومی برای بهبود ارتباطات بین تیمی در محیط های DevOps و MLOps ارائه می دهد که می تواند مبنایی برای تحقیقات آینده و توسعه راهکارهای سازمانی قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

همکاری بین تیمی ، ارتباط سازمانی ، فرهنگ توسعه نرم افزار ، یادگیری ماشین ، مرور نظام مند