Метадані та артефакти завжди зберігаються на локальному диску, тому tracking server виконує лише роль UI.

Метадані зберігаються в artifact store, а великі артефакти зберігаються в backend store як BLOB‑поля бази даних.

Метадані та артефакти завжди зберігаються в одному YAML‑файлі проєкту, тому окремі сховища не потрібні.

Метадані зберігаються у backend store, а великі артефакти зберігаються в artifact store з посиланням через artifact_uri.

Offline store містить тільки SBOM артефакти, а online store - тільки моделі, бо це приватний інтерпретаційний поділ.

Offline store зберігає всі гіперпараметри, а online store - метрики, бо feature store використовують тільки для моніторингу.

Offline store призначений для batch-ознак (роль ETL), а online store - для швидкого доступу в реальному часі на inference; так забезпечується low-latency serving і відтворюваність.

Offline store використовується для Data Lake, а online store - для Data Warehouse, бо feature store не розрізняє real-time дані.

Файл моделі копіюється в окреме виробниче сховище, а вихідний артефакт зі стадії тестування видаляється.

Після переведення нової версії моделі всі попередні версії автоматично видаляються, щоб не накопичувати артефакти.

Під час кожного переведення стадії автоматично запускається повторне навчання моделі на об’єднаній вибірці.

У реєстрі змінюється прив’язка стадії або псевдоніма до конкретної версії моделі; сам артефакт моделі при цьому зазвичай не переміщується фізично.

Offline-шар зберігає історичні дані та ознаки для навчання і пакетної обробки, тоді як online-шар оптимізований для швидкого отримання актуальних ознак під час прогнозування.

Offline-шар потрібен лише для BI-звітності, а online-шар - лише для зберігання сирих подій без попередньо обчислених ознак.

Offline-шар призначений для керування стадіями моделей, а online-шар - для швидкого відкату між версіями моделі.

Online-шар зберігає повну історію ознак для навчання, а offline-шар використовується для прогнозування в реальному часі через нижчу затримку.

Використовує ShortCircuitOperator для пропуску всіх downstream-задач, з прогнозованим статусом skipped і без деградації на рівні fail.

Використовує ExternalTaskSensor, бо сенсор автоматично пропускає downstream-задачі, якщо не знайдено даних у джерелі.

Використовує SLA miss callback, бо SLA автоматично завершує DAG-run успішно і ставить downstream-задачі в skipped.

Використовує PythonOperator і кидає Exception, бо це "швидко зупиняє" DAG і робить пропуск downstream як побічний ефект.

Машиночитний інвентар компонентів і версій (плюс ліцензії), який дозволяє співставляти CVE та provenance.

Документ intended use та обмежень моделі, який покриває ризики застосування і замінює аудит залежностей.

Набір online‑метрик моделі (latency, error rate), який дозволяє оцінити SLO та прийняти рішення про rollback.

Опис схеми датасету і його статистик, який дозволяє контролювати data quality та виконувати drift detection.

Генерують only model card, бо вона достатньо документує ризики, і сканують її на CVE.

Запускають SBOM на production кластері, щоб без черги відобразити CVE як помилку метрик.

Генерують SBOM (через trivy sbom або buildx), сканують його Trivy/Grype та блокують реліз при порушенні policy (CVE або заборонені пакети).

Складають Dockerfile, додають RUN apt-get upgrade, бо тоді образ вважається secure і SBOM зайвий.

Дозволяє працювати без логів і метаданих, бо lineage автоматично з'являється з ваг моделі та її назви.

Дозволяє відновити точні версії ознак/даних/моделі/середовища для часу T та відтворити шлях отримання прогнозу.

Дозволяє видалити всі сліди інциденту з системи, щоб уникнути повторних перевірок і аудитів у майбутньому.

Дозволяє "повернути час назад" у production, щоб скасувати помилку в сервісі та автоматично перегенерувати відповіді.

Підвищує частку canary трафіку, щоб швидше набрати статистику, не додаючи slice‑метрик та порогів якості.

Замінює модель на простішу, бо прості моделі завжди демонструють однакову якість на всіх підгрупах користувачів.

Оптимізує лише загальну accuracy, бо сегментні метрики завжди шумні і не повинні впливати на рішення про випуск.

Визначає критичні slices, рахує метрики по зрізах, додає guardrails/alerts і приймає рішення з урахуванням сегментної деградації.

Blue‑green поступово переводить 1–5% трафіку на нову версію, тоді як canary вимагає миттєвого перемикання 100% трафіку без етапів.

Canary поступово переводить частку трафіку на нову версію з моніторингом, тоді як blue‑green перемикає трафік між двома середовищами як окремими "слотами".

Canary застосовується лише для batch‑інференсу, тоді як blue‑green застосовується лише для offline‑тренування конвеєрів.

Canary вимагає повного дублювання production‑інфраструктури, тоді як blue‑green завжди розгортається в одному середовищі без додаткових ресурсів.