はじめに Azure で MLOps を実現するためには、DevOps の要素として Azure DevOps や GitHub 、ML の要素として Azure Machine Learning (以下、AzureML) のサービスが必要になります。 基本的にはこれらのサービス組み合わせれば、Azure で MLOps を実現できますが、たまに処理をちょい足ししたいユースケースが出てきます。 例えば、 Blob Storage に再学習データがアップロードされたら、自動で再学習のパイプラインを回したい Azure DevOps でリリース承認後、モデルレジストリにリリース用のモデルが登録されたら、自動でデプロイパイプラインを回したい といった、〇〇のイベントが発生したら、〇〇のパイプラインを回したいといったケースです。 これらは当然、 Azure Functions に代表されるサーバレ