Artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) utvecklas, och organisationer anammar dessa teknologier snabbt när de genomgår digitala transformationer.
AIOps och MLOps är två avgörande komponenter i AI-drivna företag. Flera företag har använt denna teknik under de senaste åren för att förbättra sina produkter och tjänster och öka kundnöjdheten.
AI-operationer är en serie plattformar med flera lager som hjälper till att automatisera IT-drift, medan ML-operationer är ett disciplinärt tillvägagångssätt för att styra maskininlärningsalgoritmer på pågående produkter.
I den här artikeln kommer jag att diskutera AIOps och MLOps, deras betydelse och hur de skiljer sig från varandra.
Nu kör vi!
Innehållsförteckning
Vad är AIOps?
Artificiell intelligens för IT-drift (AIOps) är en kombination av maskininlärning och big data som automatiserar nästan olika IT-operationer, såsom händelsekorrelation, olycksbestämning, upptäckt av extremvärden och mer.
AIOps kallades först av Gartner år 2016. Enligt dem är AIOps en fantastisk plattform för IT-drift som använder modern maskininlärningsteknik, big data och andra avancerade teknologier för att indirekt eller direkt förbättra servicedesk, övervakning och automationsfunktioner .
AIOps-plattformar tillåter organisationer att använda olika datainsamlingsmetoder, datakällor, presentationstekniker och analytiska teknologier. AIOps är avgörande för många uppgifter:
- Spår, loggar, systemkonfigurationsstatus, incidentdata och annan information relaterad till systemets funktion och prestanda
- Undersöker insamlade data och drar slutsatser i enlighet med detta med hjälp av prioriterade mönster
- AIOps kan föreslå lösningar exakt för att göra operationen snabbare
- Det kan lösa komplexa problem utan mänsklig inblandning.
Således, med enkla ord, använder AIOps AI-teknik för att optimera och automatisera IT-uppgifter, vilket också kallas en självoptimerande teknologi. Det primära målet med AIOps är att maximera prestanda genom att minimera stillestånd.
Vad är MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) är ett ramverk som syftar till ett ökat samarbete mellan driftenheten och datavetare inom en organisation. Det är ett multidisciplinärt tillvägagångssätt som hjälper till att hantera ML-algoritmer på pågående produkter med sin egen kontinuerliga livscykel.
MLOps är en teknik som låter dig skala, bygga och distribuera flera algoritmer för att upprätthålla konsistens i produktionen. Den kombinerar verktyg och människor och täcker tre huvudaspekter av ML, dvs design, driftsättning och utbildning.
Dessutom låter MLOps dig också analysera, samla in och tolka olika data. Med flera maskininlärningsalgoritmer kan den upptäcka anomalier i infrastrukturen som kan orsaka problem med prestanda. Dessutom använder den historiska analysresultat för optimerad och effektiv framtida verksamhet.
MLOps mål är att använda ML-algoritmer för att automatisera olika repeterbara uppgifter i dina datavetenskapsprojekt. Den använder avancerade algoritmer för djupinlärning för stor databehandling istället för traditionella business intelligence-applikationer.
En typisk MLOps har flera processer:
- Definiera affärsmål
- Samlar in viktig data
- Bearbetning och rengöring av data
- Bygga modeller eller använda färdiga modeller
- Implementering av den slutliga modellen
MLOps följer en liknande väg som DevOps, förutom att utvecklare är specifikt datavetare, maskininlärningsingenjörer och AI-specialister inom MLOps. DevOps skapar bättre produkter genom att förkorta produktens livscykel, medan MLOps driver insikter för att använda den vidare och få bättre resultat.
MLOps uppmuntrar dataforskare att prova olika parametrar, modeller och funktioner. Således kan man säga att det är experimentellt till sin natur.
Varför är AIOps väsentligt?
AIOps hjälper till med intelligenta varningar och analyser i händelse av ett avbrott eller systemfel. Du kommer att hitta ett mångsidigt tillvägagångssätt för hantering av applikationsprestanda, eftersom du snabbt kan spåra affärstransaktioner med avseende på applikationsfunktioner.
AIOps kan lösa olika utmaningar; låt oss diskutera dem
Efterlevnadsrevision
Den största fördelen med AIOps är att identifiera problem med bristande efterlevnad av regulatoriska standarder. Sådana standarder inkluderar:
- 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 är byggda för att säkra känsliga data genom att använda stark kryptering, korrekta kasseringsprocedurer, åtkomstkontrollåtgärder och mer.
Anomalidetektering
Att identifiera olika mönster i data och detektera data som faller utanför det normala kallas anomalidetektering. Med flera maskininlärningsmodeller som är tränade baserat på historiska data, kan AIOs upptäcka situationer där ovanliga åtgärder äger rum för specifika applikationer eller användare.
Regulatorisk rapportering
Tillsynsmyndigheter kräver att företag producerar en rapport om hur de följer branschens riktlinjer, inklusive HIPAA, PCI och andra. Att manuellt generera dessa typer av rapporter är tidskrävande och tråkigt, särskilt när du hanterar många servrar eller flera applikationer.
AIOps-lösningar låter dig dock automatisera efterlevnadsrevisioner med realtidsövervakning av hela infrastrukturen.
Brusreducering
Bullerreducering är avgörande för insamlad data. Vid granskning av händelsedata och loggar stör oönskat brus (data) viktig information. Överdrivet buller slösar resurser och tid eftersom det kräver mänsklig ansträngning att sortera irrelevanta händelser. Höga ljudnivåer indikerar problem med mjukvarudesign och underliggande sårbarheter.
AIOps-lösningar kan filtrera främmande data så att du kan fokusera på meningsfulla signaler, vilket resulterar i bättre effektivitet och produktion.
End-to-end processövervakning
AIOps erbjuder data om alla organisationens tekniska tillgångar, hur de presterar och insikt i hur de används. AIOps-lösningar ger korrekt synlighet för organisationen över flera IT-operationer, såsom applikationshantering och implementering, säkerhetsanalys och nätverksövervakning.
Varför är MLOps viktigt?
MLOps gör det möjligt för organisationer att bli framgångsrika och effektivare med datadriven analys. Det förbättrar också operativ intelligens så att beslutsfattare kan fatta värdefulla beslut för organisationens högre framgång.
Det finns många fördelar med MLOps-lösningar:
Riskreducering
Riskerna med ML-modeller kan lätt minskas med MLOps-lösningar eftersom de tillhandahåller verktyg för att övervaka hur bra varje modell presterar över en tidsperiod. Denna information gör det möjligt för organisationer att avgöra om en viss modell behöver bytas ut eller uppdateras med en ny version.
Automatiserad utveckling
Automatiserad utveckling gör att datavetare kan bygga, testa och träna maskininlärningsmodeller snabbare. Dessutom kan MLOs distribueras i dagar snarare än månader. De tillåter utvecklare att få snabbare resultat och förbättra modeller. Detta kommer att minska kostnaderna ytterligare och frigöra resurser.
Implementeringsflexibilitet
MLOps gör implementeringen enkel på alla noder, vilket gör det möjligt för utvecklingsteam att använda sin infrastruktur för testning och utbildning.
Regelefterlevnad
Eftersom organisationer hanterar känslig information måste de följa regulatoriska krav för att skydda integriteten. Att vända sig till MLOps-lösningar är ett klokt beslut eftersom dessa är speciellt utformade för att uppfylla efterlevnad. Detta kommer att tillåta användare att testa och träna maskininlärningsmodeller utan att läcka någon personlig information.
Upprepningsbara arbetsflöden
MLOps förenklar repeterbarheten genom att erbjuda förbyggda arbetsflöden för lättsamma uppgifter, såsom modellträning, distribution över miljöer och validering.
Snabb hotrespons
När IT-proffs hittar ett hål i säkerhetsskölden måste de agera snabbt för att minimera skadorna och förhindra framtida attacker. MLOps-lösningar kommer att vara tillgängliga hela tiden, och vid tidpunkten för ett säkerhetsintrång identifierar den plötsligt hot och förhindrar liknande händelser i realtid. Utöver det får du också insikter om skadan som orsakats på grund av ett intrång.
Användningsfall av AIOs
AIOps är användbart för organisationer som använder cloud computing eller DevOps. Det hjälper DevOps-team att få ytterligare insikter i organisationens IT-miljö. Driftteamet får också insyn i produktionsförändringarna.
AIOps-applikationer bygger på fyra huvudkomponenter:
- Företagsövervakning
- Applikationsprestandaövervakning (APM)
- Säkerhetsövervakning och -hantering (SMM)
- Nätverksprestandahantering (NPM)
Dessutom stöder AIOps ett stort antal IT-operationer för att förbättra kostnadseffektiviteten, minimera förseningar och fel, etc. Låt oss diskutera några vanliga användningsfall:
Snabb varning
AIOps-lösningar filtrerar och matar in data från IT-miljöer för att konsolidera varningar och identifiera incidenter. Till exempel, om ett fel i ett system resulterar i att ett annat system misslyckas, kommer du att få många meddelanden som förvirrar dig och även saktar ner svarstiden. Men AIOps kan samla in all information, analysera dem och sedan skicka en varning så att IT-team kan förstå problemet och ge ett korrekt svar, vilket minskar trötthet på varningar.
Situationsanalys över flera domäner
AIOps-plattformar kan analysera data från olika nätverk och system för att ge en överblick över den aktuella situationen i fågelperspektiv. Detta kommer att hjälpa ett IT-team att förstå vad som är i riskzonen så att de kan prioritera sina svar enligt affärsmålen.
Identifiering av grundorsaker
AIOps-plattformar hjälper till att identifiera grundorsakerna till olika incidenter för att minimera den tidskrävande och frustrerande felsökningsprocessen. Du kan låta ditt IT-team komma till problemet och lösningarna snabbare och eliminera MTTR och minimera stilleståndstiden.
Kohortanalys
AIOps-lösningar samlar in mängder av information från distribuerade arkitekturer och analyserar ett brett spektrum av instanser. Denna process hjälper dig att hitta avvikelserna i konfigurationen, välja meningsfulla mönster och snabbt distribuera rätt programvaruversioner.
Bortsett från detta finns det många andra användningsfall av AIOps, inklusive självläkande kapacitet, upptäckt av dolda möjligheter, kapacitetsplanering, incidenshantering, molnoptimering, etc.
Användningsfall av MLOps
MLOps har ett brett användningsområde inom många branscher, från hälsovård till finans. Några av dem är:
Vaccinforskning och upptäckt
Sjukvårdsföretag möter problem som långvarig forskning, teknisk oöverensstämmelse, teknisk skuld, inköp av intressenter, etc. MLOps erbjuder en utmärkt teknisk stack för att screena tusentals virtuella föreningar snabbt och kostnadseffektivt.
Databehandling
Databearbetningsindustrier möter problem som säkerhet, styrning, molnadoption, dataskydd och mer. MLOps gör det möjligt för databearbetningsföretag att motverka dessa problem och låter dem beräkna resurser, påskynda utbyggnaden av modeller och säkerställa reproducerbarhet.
Modellinstallationer inom finans
Finansiella företag tillhandahåller tjänster som rådgivning, skatteförsäkring etc. Dessa företag utnyttjar ML-tekniker för att bekämpa penningtvätt, kontrollera ekonomisk efterlevnad, handelsövervakning, upptäckt av bedrägerier och mer. Genom att implementera MLOps kan de på ett tillförlitligt sätt accelerera distributioner med hjälp av bibliotek och ramverk.
Underhållsverksamhet
MLOps hjälper underhålls- och driftteamet att fokusera på datavetenskap. Utan att använda dyra resurser kan ditt team granska varje komponent på prioritetsbasis. Detta hjälper ytterligare i storskaliga experiment.
Leveransvolymnoggrannhet
Logistikföretag möter problem som komplexitet i att förutsäga volymer av leveranser, krav på ytterligare arrangemang, befintliga verktygsutmaningar och mer. Genom att implementera MLOps kan du lösa dessa utmaningar och få fördelar som förbättrad noggrannhet i förutsägelser, strömlinjeformad drift och minskad arbetsbelastning.
AIOps vs MLOps: Skillnader
Artificiell intelligens har två pelare: Machine learning och Deep learning. Således är artificiell intelligens en flerskiktsteknologi. Å andra sidan används MLOps för att överbrygga klyftan mellan datavetare och operationsteam.
Låt oss ta reda på några fler skillnader mellan AIOps och MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatiserar IT-system och operationer.MLOps standardiserar utvecklingsprocessen för maskininlärningssystem. Den automatiserar lösning och analys av grundorsaker. Den förbättrar produktiviteten och effektiviteten hos ett team. Den hanterar och bearbetar ett brett utbud av information effektivt och effektivt. Det spelar en avgörande roll för att distribuera datavetenskap och artificiell intelligens i stor skala, på ett repeterbart sätt.AIOps hanterar sårbarhetsriskerna kontinuerligt. MLOps hanterar livscykeln för maskininlärning. Det möjliggör förebyggande underhåll och ger proaktiva varningar. Det säkerställer rättvisa och mildrar partiskhet genom modellvalidering. Dess uppgifter inkluderar avvikelsedetektering, kausalitetsbestämning, händelsekorrelation och mer. Det inkluderar maskininlärningsmodeller och inbäddningar, kontinuerlig inlärning och prestationsövervakning.
Lärresurser om AIOs
Några av lärresurserna på AIOs är följande:
#1. Hands-on AIOs
Den här guiden ger dig djupgående kunskaper om grunderna för maskininlärning och artificiell intelligens. Det täcker också flera användningsfall av AIOps som använder ML-algoritmer.
#2. AIOps Augmentation En komplett guide
Författaren till boken menar att det bästa sättet att förstå teknik är att ställa frågor. Den här guiden innehåller frågor och svar, olika bedömningar av olika AIOps-verktyg och mer.
Lärresurser om MLOps
Några av lärresurserna på MLOps är följande:
#1. Vi introducerar MLOps
Den här boken är skriven av nio författare som har delat med sig av sina kunskaper i boken. Du hittar en introduktion till nyckelbegreppen för MLOps och, senare, några avancerade verktyg. Den här boken hjälper dig att lära dig datavetenskap, förfina ML-modeller, designa MLOps-livscykeln, operationalisera ML-modeller och så vidare.
#2. Praktiska MLOps
Författarna Noah Gift och Alfredo Deza ger dig ett försprång när det gäller att tillämpa DevOps bästa praxis på ML, bygga produktions-ML-system, övervakning, belastningstestning, instrumentering av ML-system, välja rätt MLOps-verktyg, köra ML-modeller och mer.
Slutsats
AIOps och MLOps är lika men olika i sina egna termer och tillämpningar. Men båda hjälper dig att göra dina system och processer mer effektiva.
AIOps fokuserar på intelligent rotorsaksanalys och automatisering av incidenthantering, medan MLOps överbryggar klyftan mellan operationsteam och datavetare.
Dessutom automatiserar AIOps maskiner eller system i din organisation medan MLOps standardiserar dina IT-processer.
Du kan också utforska de bästa inlärningsresurserna för datavetenskap och maskininlärning.