Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) evoluează, iar organizațiile adoptă rapid aceste tehnologii pe măsură ce trec prin transformări digitale.
AIOps și MLOps sunt două componente esențiale ale afacerilor bazate pe inteligență artificială. Mai multe întreprinderi folosesc aceste tehnologii în ultimii ani pentru a-și îmbunătăți produsele și serviciile și pentru a crește satisfacția clienților.
Operațiunile AI sunt o serie de platforme cu mai multe straturi care ajută la automatizarea operațiunilor IT, în timp ce operațiunile ML reprezintă o abordare disciplinară pentru a controla algoritmii de învățare automată a produselor aflate în desfășurare.
În acest articol, voi discuta despre AIOps și MLOps, importanța lor și modul în care diferă unul de celălalt.
Începem!
Cuprins
Ce este AIOps?
Inteligența artificială pentru operațiuni IT (AIOps) este o combinație de învățare automată și date mari care automatizează aproape diverse operațiuni IT, cum ar fi corelarea evenimentelor, determinarea victimelor, detectarea valorii aberante și multe altele.
AIOps a fost denumit pentru prima dată de Gartner în anul 2016. Potrivit acestora, AIOps este o platformă excelentă pentru operațiuni IT care utilizează tehnici moderne de învățare automată, big data și alte tehnologii avansate pentru a îmbunătăți indirect sau direct funcțiile de service desk, monitorizare și automatizare. .
Platformele AIOps permit organizațiilor să utilizeze diferite metode de colectare a datelor, surse de date, tehnologii de prezentare și tehnologii analitice. AIOps este esențial pentru multe sarcini:
- Urme, jurnale, starea configurației sistemului, date incidente și alte informații legate de funcționarea și performanța sistemului
- Examinează datele colectate și trage concluzii în consecință folosind modele de prioritate
- AIOps poate sugera soluții cu precizie pentru a face operațiunea mai rapidă
- Poate rezolva probleme complexe fără intervenția umană.
Astfel, cu cuvinte simple, AIOps folosește tehnologia AI pentru a optimiza și automatiza sarcinile IT, care este denumită și tehnologie de auto-optimizare. Scopul principal al AIOps este de a maximiza performanța reducând la minimum timpul de nefuncționare.
Ce este MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) este un cadru care vizează o colaborare sporită între unitatea de operațiuni și oamenii de știință de date din cadrul unei organizații. Este o abordare multidisciplinară care ajută la gestionarea algoritmilor ML pe produse aflate în desfășurare cu propriul ciclu de viață continuu.
MLOps este o tehnologie care vă permite să scalați, să construiți și să implementați mai mulți algoritmi pentru a menține consistența în producție. Combină instrumente și oameni, acoperind trei aspecte majore ale ML, adică proiectarea, implementarea și instruirea.
În plus, MLOps vă permite, de asemenea, să analizați, să colectați și să interpretați diverse date. Cu mai mulți algoritmi de învățare automată, poate detecta anomalii în infrastructură care ar putea cauza probleme de performanță. În plus, utilizează rezultatele analitice istorice pentru operațiuni viitoare optimizate și eficiente.
Scopul MLOps este de a utiliza algoritmi ML pentru a automatiza diverse sarcini repetabile în proiectele dumneavoastră de știință a datelor. Utilizează algoritmi avansați de deep learning pentru procesarea datelor mari în locul aplicațiilor tradiționale de business intelligence.
Un MLOps tipic are mai multe procese:
- Definirea obiectivului de afaceri
- Colectarea datelor importante
- Prelucrarea și curățarea datelor
- Construirea de modele sau utilizarea modelelor gata de implementare
- Implementarea modelului final
MLOps urmează o cale similară ca DevOps, cu excepția faptului că dezvoltatorii sunt în special oameni de știință ai datelor, ingineri de învățare automată și specialiști AI în MLOps. DevOps creează produse mai bune prin scurtarea ciclului de viață al produsului, în timp ce MLOps generează informații pentru a-l folosi în continuare și pentru a obține rezultate mai bune.
MLOps încurajează oamenii de știință de date să încerce diferiți parametri, modele și caracteristici. Astfel, puteți spune că este de natură experimentală.
De ce este AIOps esențial?
AIOps ajută cu alerte și analize inteligente în cazul unei întreruperi sau a unei defecțiuni a sistemului. Veți găsi o abordare versatilă a gestionării performanței aplicației, având în vedere că puteți urmări rapid tranzacțiile comerciale cu privire la funcțiile aplicației.
AIOps poate rezolva diverse provocări; hai sa le discutam
Auditul de conformitate
Beneficiul major al AIOps este identificarea problemelor de neconformitate cu standardele de reglementare. Astfel de standarde includ:
- ISO 27001/27002
- Standardul de securitate a datelor pentru industria cardurilor de plată (PCI DSS)
- Legea Sarbanes-Oxley (SOX)
- Legea privind portabilitatea și responsabilitatea asigurărilor de sănătate (HIPAA)
Aceste standarde și reglementări sunt create pentru a securiza datele sensibile prin utilizarea unei criptări puternice, proceduri adecvate de eliminare, măsuri de control al accesului și multe altele.
Detectarea anomaliilor
Identificarea diferitelor modele în date și detectarea datelor care se încadrează în afara normalului se numește detectarea anomaliilor. Cu mai multe modele de învățare automată care sunt antrenate pe baza datelor istorice, AIOps poate detecta situații în care au loc acțiuni neobișnuite pentru anumite aplicații sau utilizatori.
Raportare de reglementare
Autoritățile de reglementare solicită companiilor să elaboreze un raport despre modul în care respectă liniile directoare ale industriei, inclusiv HIPAA, PCI și altele. Generarea manuală a acestor tipuri de rapoarte este consumatoare de timp și plictisitoare, mai ales atunci când gestionați numeroase servere sau mai multe aplicații.
Cu toate acestea, soluțiile AIOps vă permit să automatizați auditurile de conformitate cu monitorizarea în timp real a întregii infrastructuri.
Reducerea zgomotului
Reducerea zgomotului este crucială pentru datele colectate. La examinarea datelor și a jurnalelor de evenimente, zgomotul (datele) nedorit interferează cu informațiile importante. Zgomotul excesiv irosește resurse și timp, deoarece necesită efort uman pentru a sorta evenimentele irelevante. Nivelurile ridicate de zgomot indică probleme legate de proiectarea software-ului și vulnerabilități subiacente.
Soluțiile AIOps pot filtra datele străine, astfel încât să vă puteți concentra pe semnale semnificative, rezultând o eficiență și o producție mai bune.
Monitorizarea procesului de la capăt la capăt
AIOps oferă date despre toate activele tehnologice ale organizației, modul în care acestea funcționează și informații despre modul în care sunt utilizate. Soluțiile AIOps oferă organizației o vizibilitate adecvată în mai multe operațiuni IT, cum ar fi gestionarea și implementarea aplicațiilor, analiza de securitate și monitorizarea rețelei.
De ce este MLOps esențial?
MLOps permite organizațiilor să devină de succes și mai eficiente cu analiza bazată pe date. De asemenea, îmbunătățește inteligența operațională, astfel încât factorii de decizie să poată lua decizii valoroase pentru un succes mai mare al organizației.
Există multe beneficii ale soluțiilor MLOps:
Atenuarea riscurilor
Riscurile implicate de modelele ML pot fi ușor atenuate cu soluțiile MLOps, deoarece oferă instrumente pentru a monitoriza cât de bine funcționează fiecare model într-o perioadă de timp. Aceste informații permit organizațiilor să determine dacă un anumit model trebuie înlocuit sau actualizat cu o versiune nouă.
Dezvoltare automată
Dezvoltarea automată permite oamenilor de știință de date să construiască, să testeze și să antreneze modele de învățare automată mai rapid. În plus, MLOps-urile pot fi implementate în mai degrabă zile decât în luni. Acestea permit dezvoltatorilor să obțină rezultate mai rapide și să îmbunătățească modelele. Acest lucru va reduce și mai mult costurile și va elibera resurse.
Flexibilitatea implementării
MLOps facilitează implementarea pe orice nod, făcând posibil ca echipele de dezvoltare să-și folosească infrastructura pentru testare și instruire.
Respectarea reglementărilor
Deoarece organizațiile manipulează informațiile sensibile, acestea trebuie să respecte cerințele de reglementare pentru a proteja confidențialitatea. A apela la soluțiile MLOps este o decizie înțeleaptă, deoarece acestea sunt concepute special pentru a îndeplini conformitatea. Acest lucru va permite utilizatorilor să testeze și să antreneze modele de învățare automată fără a scurge informații personale.
Fluxuri de lucru repetabile
MLOps simplifică repetabilitatea, oferind fluxuri de lucru prefabricate pentru sarcini ușoare, cum ar fi formarea modelelor, implementarea în medii și validarea.
Răspuns rapid la amenințare
Când profesioniștii IT găsesc o gaură în scutul de securitate, aceștia trebuie să acționeze rapid pentru a minimiza daunele și pentru a preveni atacurile viitoare. Soluțiile MLOps vor fi disponibile tot timpul, iar în momentul unei breșe de securitate, identifică brusc amenințările și previne evenimente similare în timp real. În plus, veți obține și informații despre daunele cauzate din cauza unei încălcări.
Cazuri de utilizare ale AIOps
AIOps este util pentru organizațiile care folosesc cloud computing sau DevOps. Acesta ajută echipele DevOps să obțină informații suplimentare despre mediul IT al organizației lor. Echipa de operațiuni are, de asemenea, vizibilitate asupra schimbărilor de producție.
Aplicațiile AIOps sunt construite pe patru componente majore:
- Monitorizarea întreprinderii
- Monitorizarea performanței aplicației (APM)
- Monitorizarea și managementul securității (SMM)
- Managementul performanței rețelei (NPM)
În plus, AIOps acceptă o gamă largă de operațiuni IT pentru a îmbunătăți eficiența costurilor, a minimiza întârzierile și erorile etc. haideți să discutăm câteva cazuri comune de utilizare:
Alerta rapidă
Soluțiile AIOps filtrează și ingerează date din mediile IT pentru a consolida alertele și a identifica incidentele. De exemplu, dacă o defecțiune într-un sistem are ca rezultat defecțiunea unui alt sistem, atunci veți primi multe notificări care vă derutează și, de asemenea, încetinesc timpul de răspuns. Dar AIOps poate aduna toate informațiile, le poate analiza și apoi trimite o alertă, astfel încât echipele IT să poată înțelege problema și să ofere un răspuns corect, reducând oboseala alertelor.
Analiza situațională în mai multe domenii
Platformele AIOps pot analiza datele de la diferite rețele și sisteme pentru a oferi o imagine de ansamblu asupra situației actuale. Acest lucru va ajuta o echipă IT să înțeleagă ce este în pericol, astfel încât să își poată prioritiza răspunsurile în funcție de obiectivele de afaceri.
Identificarea cauzelor fundamentale
Platformele AIOps ajută la identificarea cauzelor fundamentale ale diferitelor incidente pentru a minimiza procesul de depanare consumator de timp și frustrant. Puteți permite echipei dvs. IT să ajungă la problemă și soluții mai rapid și să elimine MTTR și să minimizeze timpul de nefuncționare.
Analiza de cohortă
Soluțiile AIOps adună numeroase informații din arhitecturi distribuite și analizează o gamă largă de instanțe. Acest proces vă ajută să găsiți valorile aberante din configurație, să selectați modele semnificative și să implementați rapid versiunile software corecte.
În afară de aceasta, există multe alte cazuri de utilizare ale AIOps, inclusiv capabilități de auto-vindecare, descoperirea oportunităților ascunse, planificarea capacității, managementul incidenței, optimizarea cloudului etc.
Cazuri de utilizare ale MLOps
MLOps are o gamă largă de utilizări în multe industrii, de la asistență medicală la finanțe. Unii dintre ei sunt:
Cercetarea și descoperirea vaccinurilor
Companiile din domeniul sănătății se confruntă cu probleme precum cercetarea prelungită, nepotrivirea tehnologiei, datoria tehnică, acceptarea părților interesate etc. MLOps oferă o stivă tehnologică excelentă pentru a analiza mii de compuși virtuali rapid și rentabil.
Procesarea datelor
Industriile de prelucrare a datelor se confruntă cu probleme precum securitatea, guvernanța, adoptarea cloudului, protecția datelor și multe altele. MLOps le permite companiilor de prelucrare a datelor să contracareze aceste probleme și le permite să calculeze resurse, să accelereze implementarea modelului și să asigure reproductibilitatea.
Implementări model în finanțe
Firmele financiare oferă servicii precum consiliere, asigurare fiscală etc. Aceste firme folosesc tehnologiile ML pentru combaterea spălării banilor, verificarea conformității economice, supravegherea comerțului, detectarea fraudelor și multe altele. Prin implementarea MLOps, aceștia pot accelera în mod fiabil implementările folosind biblioteci și cadre.
Operațiuni de întreținere
MLOps ajută echipa de întreținere și operațiuni să se concentreze pe știința datelor. Fără utilizarea resurselor costisitoare, echipa dumneavoastră poate revizui fiecare componentă în mod prioritar. Acest lucru ajută în continuare la experimentarea la scară largă.
Precizia volumului de expediere
Companiile de logistică se confruntă cu probleme cum ar fi complexitatea în estimarea volumelor de transport, cerințe în aranjamente suplimentare, provocări legate de instrumentele existente și multe altele. Prin implementarea MLOps, puteți rezolva aceste provocări și puteți obține beneficii, cum ar fi acuratețe sporită în predicție, operațiuni simplificate și sarcini de lucru reduse.
AIOps vs. MLOps: diferențe
Inteligența artificială are doi piloni: învățarea automată și învățarea profundă. Astfel, inteligența artificială este o tehnologie cu mai multe straturi. Pe de altă parte, MLOps este folosit pentru a reduce decalajul dintre oamenii de știință de date și echipele de operare.
Să aflăm mai multe diferențe între AIOps și MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatizează sistemele și operațiunile IT. MLOps standardizează procesul de dezvoltare a sistemului de învățare automată. Automatizează rezolvarea și analiza cauzei principale. Îmbunătățește productivitatea și eficiența unei echipe. Gestionează și procesează o gamă largă de informații în mod eficient și eficient. Joacă un rol crucial în implementarea științei datelor și a inteligenței artificiale la scară, într-o manieră repetabilă. AIOps gestionează în mod continuu riscurile de vulnerabilitate. MLOps gestionează ciclul de viață al învățării automate. Permite întreținerea preventivă și oferă alerte proactive. Acesta asigură corectitudinea și atenuează părtinirea prin validarea modelului. Sarcinile sale includ detectarea anomaliilor, determinarea cauzalității, corelarea evenimentelor și multe altele. Include modele de învățare automată și încorporare, învățare continuă și monitorizarea performanței.
Resurse de învățare despre AIOps
Unele dintre resursele de învățare despre AIOps sunt următoarele:
#1. AIOps hands-on
Acest ghid oferă cunoștințe aprofundate despre elementele fundamentale ale învățării automate și ale inteligenței artificiale. De asemenea, acoperă mai multe cazuri de utilizare ale AIOps folosind algoritmi ML.
#2. AIOps Augmentation Un ghid complet
Autorul cărții consideră că cel mai bun mod de a înțelege tehnologia este să pui întrebări. Acest ghid include întrebări și răspunsuri, diferite evaluări asupra diferitelor instrumente AIOps și multe altele.
Resurse de învățare despre MLOps
Unele dintre resursele de învățare pe MLOps sunt următoarele:
#1. Vă prezentăm MLOps
Această carte este scrisă de nouă autori care și-au împărtășit cunoștințele în carte. Veți găsi o introducere în conceptele cheie ale MLOps și, mai târziu, câteva instrumente avansate. Această carte vă ajută să învățați știința datelor, să perfecționați modelele ML, să proiectați ciclul de viață MLOps, să operaționalizați modelele ML și așa mai departe.
#2. MLOps practice
Autorii Noah Gift și Alfredo Deza vă oferă un avans în aplicarea celor mai bune practici DevOps în ML, construirea sistemelor ML de producție, monitorizarea, testarea încărcării, instrumentarea sistemelor ML, alegerea instrumentelor MLOps corecte, rularea modelelor ML și multe altele.
Concluzie
AIOps și MLOps sunt similare, dar diferite în termenii și aplicațiile lor. Dar ambele vă ajută să vă faceți sistemele și procesele mai eficiente.
AIOps se concentrează pe analiza inteligentă a cauzelor rădăcină și pe automatizarea gestionării incidentelor, în timp ce MLOps creează o punte între echipele de operare și oamenii de știință de date.
De asemenea, AIOps automatizează mașinile sau sistemele din organizația dvs., în timp ce MLOps vă standardizează procesele IT.
De asemenea, puteți explora resurse de învățare de top pentru știința datelor și învățarea automată.