AIOps vs MLOps: Förstå nyckelskillnaderna

Artificiell intelligens och dess tillämpningar inom drift

Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) genomgår en snabb utveckling. Organisationer integrerar dessa tekniker i allt högre grad som en del av sina digitala omvandlingsprocesser.

AIOps (Artificiell Intelligens för IT-drift) och MLOps (Machine Learning Operations) utgör två centrala delar i AI-drivna verksamheter. Många företag har under senare år börjat använda dessa metoder för att förbättra sina produkter och tjänster samt öka kundnöjdheten.

AIOps definierar en uppsättning flerskiktade plattformar som syftar till att automatisera IT-driften, medan MLOps är en disciplinär metod för att hantera maskininlärningsalgoritmer i pågående produkthantering.

Denna artikel utforskar AIOps och MLOps, deras betydelse och hur de skiljer sig åt.

Låt oss börja!

Vad är AIOps?

Artificiell intelligens för IT-drift (AIOps) kombinerar maskininlärning och stordata för att automatisera olika IT-operationer. Exempel på detta är korrelation av händelser, problemidentifiering och avvikelsedetektering.

Begreppet AIOps myntades av Gartner 2016. Enligt deras definition är AIOps en IT-plattform som använder avancerade maskininlärningstekniker, stordata och andra moderna metoder för att förbättra servicedesk, övervakning och automatiseringsfunktioner.

AIOps-plattformar ger organisationer möjlighet att dra nytta av varierande datainsamlingsmetoder, datakällor, presentationstekniker och analysverktyg. AIOps är avgörande för flera uppgifter:

• Övervaka spår, loggar, systemkonfiguration, incidentdata och annan relevant information som rör systemets funktion och prestanda.
• Analysera insamlad data och dra slutsatser baserat på prioriterade mönster.
• Erbjuda exakta lösningsförslag för att öka drifthastigheten.
• Lösa komplexa problem utan mänsklig medverkan.

AIOps använder alltså AI-teknik för att optimera och automatisera IT-uppgifter, vilket ofta beskrivs som en självoptimerande teknologi. Det primära målet med AIOps är att maximera prestanda genom att minimera avbrott.

Vad är MLOps?

Machine Learning Operations (MLOps) är ett ramverk som främjar samarbete mellan driftsenheter och dataanalytiker inom en organisation. Det är en tvärvetenskaplig metod som underlättar hanteringen av ML-algoritmer i pågående produkter, genom deras kontinuerliga livscykel.

MLOps möjliggör skalning, utveckling och distribution av flera algoritmer för att upprätthålla enhetlighet i produktionen. Det förenar verktyg och personal och täcker tre viktiga delar av ML: design, driftsättning och utbildning.

MLOps hjälper också till att analysera, samla in och tolka olika typer av data. Med hjälp av flera maskininlärningsalgoritmer kan den upptäcka anomalier i infrastrukturen som kan leda till prestandaproblem. Dessutom används historiska analysresultat för att optimera och effektivisera framtida verksamhet.

Syftet med MLOps är att automatisera upprepade uppgifter i datavetenskapsprojekt med hjälp av ML-algoritmer. Avancerade algoritmer för djupinlärning används för storskalig databearbetning istället för traditionella business intelligence-applikationer.

En typisk MLOps-process består av flera steg:

• Definiera affärsmål.
• Samla in relevant data.
• Bearbeta och rensa data.
• Bygga eller använda färdiga modeller.
• Implementera den färdiga modellen.

MLOps följer liknande principer som DevOps, med den skillnaden att utvecklarna inom MLOps är specifikt datavetare, maskininlärningsingenjörer och AI-specialister. DevOps strävar efter att skapa bättre produkter genom att korta ner produktens livscykel, medan MLOps genererar insikter för vidare användning och bättre resultat.

MLOps uppmuntrar dataforskare att experimentera med olika parametrar, modeller och funktioner, vilket gör det till ett experimentellt tillvägagångssätt.

Varför är AIOps viktigt?

AIOps underlättar intelligenta varningar och analyser vid avbrott eller systemfel. Det erbjuder ett mångsidigt tillvägagångssätt för hantering av applikationsprestanda, vilket möjliggör snabb spårning av affärstransaktioner i förhållande till applikationsfunktioner.

AIOps kan lösa flera utmaningar, bland annat:

Efterlevnadsrevision

En stor fördel med AIOps är att identifiera problem med bristande efterlevnad av regulatoriska standarder. Några av dessa standarder är:

• ISO 27001/27002
• Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)
• Sarbanes-Oxley Act (SOX)
• Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)

Dessa standarder och föreskrifter har som syfte att säkra känslig data med hjälp av stark kryptering, korrekta rutiner för kassering, åtkomstkontroll och mer.

Anomalidetektering

Anomalidetektering innebär att identifiera mönster i data och upptäcka information som avviker från det normala. Genom att använda flera maskininlärningsmodeller som tränats med hjälp av historisk data kan AIOps identifiera situationer där ovanliga aktiviteter sker för specifika applikationer eller användare.

Regulatorisk rapportering

Tillsynsmyndigheter kräver att företag redovisar hur de efterlever branschriktlinjer, inklusive HIPAA, PCI med flera. Att generera sådana rapporter manuellt är tidskrävande och besvärligt, särskilt vid hantering av många servrar eller applikationer.

AIOps-lösningar möjliggör automatisering av efterlevnadsrevisioner med övervakning i realtid av hela infrastrukturen.

Brusreducering

Brusreducering är viktig vid analys av insamlad data. Vid granskning av händelsedata och loggar stör oönskat brus (data) viktig information. Överflödigt brus slösar resurser och tid eftersom det kräver manuellt arbete för att sortera ut irrelevanta händelser. Höga ljudnivåer kan tyda på problem med mjukvarudesign eller underliggande sårbarheter.

AIOps-lösningar kan filtrera bort onödig information, vilket möjliggör fokus på viktiga signaler och resulterar i förbättrad effektivitet och produktivitet.

Helhetsövervakning av processer

AIOps ger information om alla organisationens tekniska tillgångar, deras prestanda och hur de används. AIOps-lösningar ger tydlig insyn i flera IT-operationer, inklusive applikationshantering och driftsättning, säkerhetsanalys och nätverksövervakning.

Varför är MLOps viktigt?

MLOps möjliggör effektivare datadriven analys och förbättrar operativ intelligens, vilket hjälper beslutsfattare att ta värdefulla beslut för organisationens framgång.

Det finns många fördelar med MLOps-lösningar:

Riskreducering

Riskerna med ML-modeller kan minskas med hjälp av MLOps-lösningar, som ger verktyg för att övervaka prestandan hos varje modell över tid. Denna information hjälper organisationer att bedöma om en modell behöver bytas ut eller uppdateras med en ny version.

Automatiserad utveckling

Automatiserad utveckling gör att datavetare kan skapa, testa och träna maskininlärningsmodeller snabbare. MLOps kan också distribueras på dagar istället för månader, vilket ger utvecklare snabbare resultat och förbättrade modeller. Detta minskar kostnaderna och frigör resurser.

Implementeringsflexibilitet

MLOps underlättar implementering på alla noder, vilket ger utvecklingsteam möjlighet att använda sin infrastruktur för testning och utbildning.

Regelefterlevnad

Organisationer som hanterar känslig information måste följa regulatoriska krav för att skydda integriteten. MLOps-lösningar är utformade för att uppfylla kraven på efterlevnad och tillåter användare att testa och träna maskininlärningsmodeller utan att läcka personlig information.

Repeterbara arbetsflöden

MLOps förenklar repeterbarheten genom att erbjuda färdiga arbetsflöden för enkla uppgifter, som modellträning, distribution över olika miljöer och validering.

Snabb respons på hot

När IT-specialister upptäcker en lucka i säkerhetsskyddet måste de agera snabbt för att minimera skadan och förhindra framtida attacker. MLOps-lösningar finns tillgängliga hela tiden och kan identifiera hot i realtid, samt ge information om den skada som orsakats vid en säkerhetsincident.

Användningsområden för AIOps

AIOps är användbart för organisationer som använder molntjänster eller DevOps. Det hjälper DevOps-team att få ökad insikt i organisationens IT-miljö, och ger driftteam insyn i produktionsförändringar.

AIOps-applikationer bygger på fyra huvudkomponenter:

• Företagsövervakning
• Övervakning av applikationsprestanda (APM)
• Säkerhetsövervakning och -hantering (SMM)
• Hantering av nätverksprestanda (NPM)

AIOps stödjer en mängd IT-operationer för att förbättra kostnadseffektivitet, minimera fördröjningar och fel. Några vanliga användningsfall är:

Snabb varning

AIOps-lösningar filtrerar och analyserar data från IT-miljöer för att konsolidera varningar och identifiera incidenter. Exempelvis, om ett fel i ett system orsakar fel i ett annat, kan detta leda till många meddelanden som skapar förvirring och fördröjer svarstiden. AIOps kan samla in all information, analysera den och skicka en varning, vilket gör det lättare för IT-team att förstå problemet och ge ett korrekt svar, samtidigt som varningströtthet minskas.

Situationsanalys över flera domäner

AIOps-plattformar kan analysera data från olika nätverk och system för att ge en översikt av den aktuella situationen. Detta hjälper IT-team att prioritera sina åtgärder utifrån affärsmål.

Identifiering av grundorsaker

AIOps-plattformar underlättar identifieringen av grundorsaker till olika incidenter för att minska den tidskrävande felsökningsprocessen. Detta hjälper IT-team att snabbare hitta problemet och lösningar, vilket minimerar MTTR (Mean Time To Resolution) och stilleståndstid.

Kohortanalys

AIOps-lösningar samlar in stora mängder information från distribuerade arkitekturer och analyserar ett brett utbud av instanser. Denna process hjälper till att upptäcka avvikelser i konfigurationen, identifiera meningsfulla mönster och snabbt distribuera korrekta programvaruversioner.

Utöver detta finns det många andra användningsområden för AIOps, inklusive självläkande funktioner, upptäckt av dolda möjligheter, kapacitetsplanering, incidenthantering och molnoptimering.

Användningsområden för MLOps

MLOps används inom många branscher, från sjukvård till finans. Några av användningsområdena är:

Vaccinforskning och utveckling

Hälsovårdsföretag ställs inför utmaningar som lång forskningstid, teknisk oöverensstämmelse, teknisk skuld och intressentinköp. MLOps erbjuder en teknisk lösning för att snabbt och kostnadseffektivt screena tusentals virtuella föreningar.

Databehandling

Databehandlingsindustrier möter problem som säkerhet, styrning, molnanslutning och dataskydd. MLOps hjälper databearbetningsföretag att hantera dessa utmaningar genom att optimera resurser, påskynda distributionen av modeller och säkerställa reproducerbarhet.

Modellinstallationer inom finans

Finansiella företag erbjuder tjänster som rådgivning och skatteförsäkring. Dessa företag utnyttjar ML-tekniker för att bekämpa penningtvätt, kontrollera finansiell efterlevnad, övervaka handel och upptäcka bedrägerier. Genom att använda MLOps kan de på ett tillförlitligt sätt påskynda distributioner med hjälp av bibliotek och ramverk.

Underhållsverksamhet

MLOps hjälper underhålls- och driftteam att fokusera på datavetenskap. Utan att använda dyra resurser kan teamet granska varje komponent utifrån prioritet, vilket underlättar storskaliga experiment.

Leveransvolymnoggrannhet

Logistikföretag möter problem som komplexitet i att förutsäga leveransvolymer, krav på ytterligare arrangemang, befintliga verktygsutmaningar och mer. Genom att implementera MLOps kan dessa utmaningar hanteras och fördelar uppnås, som förbättrad noggrannhet i förutsägelser, effektivare drift och minskad arbetsbelastning.

AIOps vs MLOps: Skillnader

Artificiell intelligens har två hörnstenar: maskininlärning och djupinlärning. AI är alltså en flerskiktad teknik. MLOps används för att överbrygga klyftan mellan dataanalytiker och operationsteam.

Här är några viktiga skillnader mellan AIOps och MLOps:

AIOps	MLOps
AIOps automatiserar IT-system och -operationer.	MLOps standardiserar utvecklingsprocessen för maskininlärningssystem.
AIOps automatiserar lösning och analys av grundorsaker.	MLOps förbättrar teamets produktivitet och effektivitet.
AIOps hanterar och bearbetar ett brett spektrum av information effektivt.	MLOps spelar en avgörande roll för att distribuera datavetenskap och AI i stor skala på ett repeterbart sätt.
AIOps hanterar sårbarhetsrisker kontinuerligt.	MLOps hanterar livscykeln för maskininlärning.
AIOps möjliggör förebyggande underhåll och ger proaktiva varningar.	MLOps säkerställer rättvisa och mildrar partiskhet genom modellvalidering.
AIOps uppgifter inkluderar avvikelsedetektering, orsaksbestämning, händelsekorrelation med mera.	MLOps inkluderar maskininlärningsmodeller och inbäddningar, kontinuerlig inlärning och prestationsövervakning.

Lärresurser om AIOps

Några av resurserna för att lära sig mer om AIOps är:

#1. Hands-on AIOps

Denna guide ger djupgående kunskaper om grunderna i maskininlärning och artificiell intelligens. Den täcker även flera användningsfall av AIOps med hjälp av ML-algoritmer.

#2. AIOps Augmentation En komplett guide

Författaren till denna bok menar att det bästa sättet att förstå teknik är att ställa frågor. Den här guiden innehåller frågor och svar, olika bedömningar av AIOps-verktyg och mer.

Lärresurser om MLOps

Några av resurserna för att lära sig mer om MLOps är:

#1. Vi introducerar MLOps

Den här boken är skriven av nio författare som delar med sig av sina kunskaper. Boken ger en introduktion till nyckelbegreppen inom MLOps, samt avancerade verktyg. Du får lära dig datavetenskap, förfina ML-modeller, designa MLOps-livscykeln och operationalisera ML-modeller.

#2. Praktiska MLOps

Författarna Noah Gift och Alfredo Deza ger läsaren en inblick i hur DevOps-metoder tillämpas på ML, hur man bygger ML-system för produktion, övervakning, belastningstestning, instrumentering av ML-system, val av rätt MLOps-verktyg och körning av ML-modeller.

Slutsats

AIOps och MLOps är lika men ändå olika i sin tillämpning. Båda bidrar till att effektivisera system och processer.

AIOps fokuserar på intelligent rotorsaksanalys och automatisering av incidenthantering, medan MLOps överbryggar klyftan mellan operationsteam och datavetare.

AIOps automatiserar maskiner eller system, medan MLOps standardiserar IT-processer.

Det finns även många andra inlärningsresurser för datavetenskap och maskininlärning att utforska.