論文の概要: A Systematic Review of MLOps Tools: Tool Adoption, Lifecycle Coverage, and Critical Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16371v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 15:08:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 07:09:34.253426
• Title: A Systematic Review of MLOps Tools: Tool Adoption, Lifecycle Coverage, and Critical Insights
• Title（参考訳）: MLOpsツールの体系的レビュー:ツールの採用、ライフサイクルカバレッジ、批判的洞察
• Abstract要約: 本稿では,MLOpsツールに着目した学術文献の体系的なレビューを行う。 ツールをMLOpsライフサイクルコンポーネントにマップして、それらが対処するように設計された機能、スコープ、課題を明らかにします。 これは、現実のMLOpsパイプラインにおけるMLOpsツール間の相互運用性の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.323417621307761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine Learning Operations (MLOps) has become increasingly critical as more organisations move ML models into production. However, the growing landscape of MLOps solutions has introduced complexity for practitioners trying to select appropriate tools. To investigate how and why these tools are adopted in practice, this paper conducts a systematic review of the academic literature focused on MLOps tools. We map tools to MLOps lifecycle components to reveal their function, scope, and the challenges they are designed to address. We identify usage trends and synthesise reported benefits and limitations. The most commonly used components, according to the findings, are orchestration frameworks, data versioning, experiment tracking, and managed cloud platforms. No single tool covers the entire lifecycle, so researchers often combine multiple tools to build complete pipelines. This highlights the importance of interoperability across MLOps tools in real-world MLOps pipelines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習オペレーション(MLOps)は、より多くの組織がMLモデルを本番環境に移行するにつれ、ますます重要になっている。 しかし、MLOpsソリューションの展開する状況は、適切なツールを選択しようとする実践者にとって複雑さをもたらしている。 本報告では,これらのツールが実際にどのように採用されているのか,また,MLOpsツールに焦点をあてた学術文献を体系的にレビューする。 ツールをMLOpsライフサイクルコンポーネントにマップして、それらが対処するように設計された機能、スコープ、課題を明らかにします。 使用傾向を特定し、報告されたメリットと制限を合成する。 調査によると、最も一般的に使用されているコンポーネントは、オーケストレーションフレームワーク、データバージョニング、実験追跡、マネージドクラウドプラットフォームである。 ライフサイクル全体をカバーするツールはひとつもないため、研究者は複数のツールを組み合わせてパイプラインを構築することが多い。 これは、現実のMLOpsパイプラインにおけるMLOpsツール間の相互運用性の重要性を強調している。

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