MS MLOps-kypsyysmalli painottaa arkkitehtuurin modulaarisuutta ja tarjoaa kattavan analyysin organisaatioiden välisistä eroista nykytilan ja odotusten suhteen. Ymmärtämällä odotukset ja nykytilanteen, voidaan hallita tehokkaasti backlogia ja toteuttaa loogisia kokonaisuuksia, olivatpa ne sitten uusia ominaisuuksia tai merkittäviä päivityksiä. Kestävän ja tehokkaan MLOps-alustan kehittäminen edellyttää käyttäjien aktiivista osallistumista sekä pienten että suurten muutosten käyttöönotossa ja kehityksessä, jotta voidaan saavuttaa optimaalinen lopputulos. Näiden prinsiippien avulla Solita on rakentanut Azuressa useita ylläpidettäviä ja jatkuvasti kehittyviä MLOps-ratkaisuja, jotka tarjoavat kestävän pohjan organisaatioiden Data Science -kehityksen skaalaamiselle.