Microsoft の Azure Machine Learning のドキュメントでは、レジストリは個々のワークスペースの上位に位置する組織レベルのリポジトリであると説明されています。モデル、環境、コンポーネントなどのアセットを Azure ML レジストリに公開すると、物理的な重複なしに、同じ Azure テナント内の任意のサブスクリプションの任意のワークスペースからアクセスできるようになります。レジストリは、完全なバージョン履歴を持つ単一の情報源を維持します。オプション A (Git 統合) は、コンパイルされた ML アーティファクトではなく、コードを同期します。オプション B (パイプライン コンポーネント) は、再利用可能なパイプライン ステップをパッケージ化しますが、ワークスペース間の共有は解決しません。オプション C (共有環境) は、ランタイムの依存関係に対応しますが、ML アセットの全範囲には対応しません。レジストリは、集中管理、バージョン管理、ワークスペース間のアセット共有のために特別に構築されたソリューションであり、成熟した MLOps 組織に Microsoft が推奨するパターンです。
Microsoft Learn リファレンス トピック: Azure Machine Learning レジストリを使用してワークスペース間でアセットを共有する