Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) utvikler seg, og organisasjoner tar i bruk disse teknologiene raskt mens de gjennomgår digitale transformasjoner.
AIOps og MLOps er to avgjørende komponenter i AI-drevne virksomheter. Flere bedrifter har brukt disse teknologiene de siste årene for å forbedre sine produkter og tjenester og øke kundetilfredsheten.
AI-operasjoner er en serie flerlagsplattformer som hjelper til med å automatisere IT-drift, mens ML-operasjoner er en disiplinær tilnærming for å kontrollere maskinlæringsalgoritmer på pågående produkter.
I denne artikkelen vil jeg diskutere AIOps og MLOps, deres betydning og hvordan de skiller seg fra hverandre.
Her går vi!
Innholdsfortegnelse
Hva er AIOps?
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) er en kombinasjon av maskinlæring og big data som automatiserer nesten ulike IT-operasjoner, som hendelseskorrelasjon, havaribestemmelse, avviksdeteksjon og mer.
AIOps ble først kalt av Gartner i 2016. I følge dem er AIOps en flott plattform for IT-drift som bruker moderne maskinlæringsteknikker, big data og andre avanserte teknologier for å indirekte eller direkte forbedre servicedesk, overvåking og automatiseringsfunksjoner .
AIOps-plattformer lar organisasjoner bruke forskjellige datainnsamlingsmetoder, datakilder, presentasjonsteknologier og analytiske teknologier. AIOps er viktig for mange oppgaver:
- Spor, logger, systemkonfigurasjonsstatus, hendelsesdata og annen informasjon relatert til systemets drift og ytelse
- Undersøker de innsamlede dataene og trekker konklusjoner deretter ved å bruke prioriterte mønstre
- AIOps kan foreslå løsninger nøyaktig for å gjøre operasjonen raskere
- Det kan løse komplekse problemer uten menneskelig innblanding.
Dermed bruker AIOps med enkle ord AI-teknologi for å optimalisere og automatisere IT-oppgaver, som også omtales som en selvoptimaliserende teknologi. Hovedmålet med AIOps er å maksimere ytelsen ved å minimere nedetid.
Hva er MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) er et rammeverk som tar sikte på et økt samarbeid mellom driftsenheten og datavitere i en organisasjon. Det er en flerfaglig tilnærming som hjelper til med å administrere ML-algoritmer på pågående produkter med deres egen kontinuerlige livssyklus.
MLOps er en teknologi som lar deg skalere, bygge og distribuere flere algoritmer for å opprettholde konsistens i produksjonen. Den kombinerer verktøy og mennesker, og dekker tre hovedaspekter av ML, dvs. design, distribusjon og opplæring.
Videre lar MLOps deg også analysere, samle inn og tolke ulike data. Med flere maskinlæringsalgoritmer kan den oppdage anomalier i infrastrukturen som kan forårsake problemer med ytelsen. I tillegg bruker den historiske analyseresultater for optimalisert og effektiv fremtidig drift.
MLOps» mål er å bruke ML-algoritmer for å automatisere ulike repeterbare oppgaver i datavitenskapsprosjektene dine. Den bruker avanserte dyplæringsalgoritmer for stor databehandling i stedet for tradisjonelle business intelligence-applikasjoner.
En typisk MLOps har flere prosesser:
- Definere forretningsmål
- Innsamling av viktige data
- Behandling og rengjøring av data
- Bygge modeller eller bruke ferdige modeller
- Utplassering av den endelige modellen
MLOps følger en lignende vei som DevOps, bortsett fra at utviklere spesifikt er dataforskere, maskinlæringsingeniører og AI-spesialister i MLOps. DevOps skaper bedre produkter ved å forkorte levetiden til produktet, mens MLOps driver innsikt for å bruke det videre og oppnå bedre resultater.
MLOps oppfordrer dataforskere til å prøve ulike parametere, modeller og funksjoner. Dermed kan du si at den er eksperimentell.
Hvorfor er AIOps viktig?
AIOps hjelper med intelligente varsler og analyser i tilfelle avbrudd eller systemfeil. Du vil finne en allsidig tilnærming til administrasjon av applikasjonsytelse, gitt at du raskt kan spore forretningstransaksjoner med hensyn til applikasjonsfunksjoner.
AIOps kan løse ulike utfordringer; la oss diskutere dem
Samsvarsrevisjon
Den største fordelen med AIOps er å identifisere problemer med manglende overholdelse av regulatoriske standarder. Slike standarder inkluderer:
- ISO 27001/27002
- Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)
- Sarbanes-Oxley Act (SOX)
- Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Disse standardene og forskriftene er laget for å sikre sensitive data ved å bruke sterk kryptering, riktige avhendingsprosedyrer, tilgangskontrolltiltak og mer.
Anomalideteksjon
Å identifisere ulike mønstre i data og oppdage data som faller utenfor det normale kalles anomalideteksjon. Med flere maskinlæringsmodeller som er trent basert på historiske data, kan AIOps oppdage situasjoner der uvanlige handlinger finner sted for spesifikke applikasjoner eller brukere.
Regulatorisk rapportering
Regulatorer krever at selskaper produserer en rapport om hvordan de følger bransjens retningslinjer, inkludert HIPAA, PCI og andre. Manuell generering av denne typen rapporter er tidkrevende og kjedelig, spesielt når du administrerer mange servere eller flere applikasjoner.
AIOps-løsninger lar deg imidlertid automatisere samsvarsrevisjoner med sanntidsovervåking av hele infrastrukturen.
Støyreduksjon
Støyreduksjon er avgjørende for de innsamlede dataene. Ved gjennomgang av hendelsesdata og logger forstyrrer uønsket støy (data) viktig informasjon. Overdreven støy sløser med ressurser og tid siden det krever menneskelig innsats for å sortere irrelevante hendelser. Høye støynivåer indikerer problemer med programvaredesign og underliggende sårbarheter.
AIOps-løsninger kan filtrere overflødige data slik at du kan fokusere på meningsfulle signaler, noe som resulterer i bedre effektivitet og produksjon.
End-to-end prosessovervåking
AIOps tilbyr data om alle organisasjonens teknologiske eiendeler, hvordan de presterer, og innsikt i hvordan de brukes. AIOps-løsninger gir god synlighet til organisasjonen på tvers av flere IT-operasjoner, for eksempel applikasjonsadministrasjon og -distribusjon, sikkerhetsanalyse og nettverksovervåking.
Hvorfor er MLOps viktig?
MLOps gjør det mulig for organisasjoner å bli suksessrike og mer effektive med datadrevet analyse. Det forbedrer også operasjonell intelligens slik at beslutningstakere kan ta verdifulle beslutninger for organisasjonens høyere suksess.
Det er mange fordeler med MLOps-løsninger:
Risikoreduserende tiltak
Risikoen forbundet med ML-modeller kan enkelt reduseres med MLOps-løsninger siden de gir verktøy for å overvåke hvor godt hver modell presterer over en periode. Denne informasjonen lar organisasjoner avgjøre om en bestemt modell må erstattes eller oppdateres med en ny versjon.
Automatisert utvikling
Automatisert utvikling lar dataforskere bygge, teste og trene maskinlæringsmodeller raskere. I tillegg kan MLOs distribueres i dager i stedet for måneder. De lar utviklere få raskere resultater og forbedre modeller. Dette vil ytterligere redusere kostnadene og frigjøre ressurser.
Implementeringsfleksibilitet
MLOps gjør distribusjon enkel på alle noder, noe som gjør det mulig for utviklingsteam å bruke infrastrukturen deres til testing og opplæring.
Overholdelse av regelverk
Siden organisasjoner håndterer sensitiv informasjon, må de overholde regulatoriske krav for å beskytte personvernet. Å vende seg til MLOps-løsninger er en klok avgjørelse fordi disse er designet spesielt for å møte samsvar. Dette vil tillate brukere å teste og trene maskinlæringsmodeller uten å lekke personlig informasjon.
Repeterbare arbeidsflyter
MLOps forenkler repeterbarheten ved å tilby forhåndsbygde arbeidsflyter for enkle oppgaver, som modellopplæring, distribusjon på tvers av miljøer og validering.
Rask trusselrespons
Når IT-fagfolk finner et hull i sikkerhetsskjoldet, må de handle raskt for å minimere skaden og forhindre fremtidige angrep. MLOps-løsninger vil være tilgjengelige hele tiden, og på tidspunktet for et sikkerhetsbrudd identifiserer den plutselig trusler og forhindrer lignende hendelser i sanntid. I tillegg vil du også få innsikt i skadene som er forårsaket av et brudd.
Brukstilfeller av AIOps
AIOps er nyttig for organisasjoner som bruker cloud computing eller DevOps. Det hjelper DevOps-team med å få ytterligere innsikt i organisasjonens IT-miljø. Driftsteamet får også innsyn i produksjonsendringene.
AIOps-applikasjoner er bygget på fire hovedkomponenter:
- Enterprise overvåking
- Overvåking av applikasjonsytelse (APM)
- Sikkerhetsovervåking og styring (SMM)
- Network Performance Management (NPM)
I tillegg støtter AIOps et stort spekter av IT-operasjoner for å forbedre kostnadseffektiviteten, minimere forsinkelser og feil, osv. la oss diskutere noen vanlige brukstilfeller:
Rask varsling
AIOps-løsninger filtrerer og inntar data fra IT-miljøer for å konsolidere varsler og identifisere hendelser. For eksempel, hvis en feil i et system resulterer i feil på et annet system, vil du motta mange varsler som forvirrer deg og også senker responstiden. Men AIOps kan samle all informasjon, analysere dem og deretter sende et varsel slik at IT-team kan forstå problemet og gi et korrekt svar, noe som reduserer varslingstretthet.
Situasjonsanalyse på tvers av domener
AIOps-plattformer kan analysere dataene fra ulike nettverk og systemer for å gi et fugleperspektiv av den nåværende situasjonen. Dette vil hjelpe et IT-team til å forstå hva som er i faresonen, slik at de kan prioritere sine svar i henhold til forretningsmålene.
Identifisering av rotårsaker
AIOps-plattformer hjelper til med å identifisere de grunnleggende årsakene til ulike hendelser for å minimere den tidkrevende og frustrerende feilsøkingsprosessen. Du kan la IT-teamet ditt komme til problemet og løsningene raskere og eliminere MTTR og minimere nedetid.
Kohortanalyse
AIOps-løsninger samler inn tallrike informasjon fra distribuerte arkitekturer og analyserer et bredt spekter av forekomster. Denne prosessen hjelper deg med å finne avvikene i konfigurasjonen, velge meningsfulle mønstre og raskt implementere de riktige programvareversjonene.
Bortsett fra dette er det mange andre brukstilfeller av AIOps, inkludert selvhelbredende evner, oppdagelse av skjulte muligheter, kapasitetsplanlegging, insidenshåndtering, skyoptimalisering, etc.
Brukstilfeller av MLOps
MLOps har et bredt spekter av bruksområder på tvers av mange bransjer, fra helsevesen til finans. Noen av dem er:
Vaksineforskning og oppdagelse
Helseselskaper står overfor problemer som langvarig forskning, teknologisk uoverensstemmelse, teknisk gjeld, interessentkjøp osv. MLOps tilbyr en utmerket teknologisk stabel for å screene tusenvis av virtuelle forbindelser raskt og kostnadseffektivt.
Databehandling
Databehandlingsindustrien står overfor problemer som sikkerhet, styring, skyadopsjon, databeskyttelse og mer. MLOps gjør det mulig for databehandlingsselskaper å motvirke disse problemene og lar dem beregne ressurser, akselerere modelldistribusjon og sikre reproduserbarhet.
Modellutplasseringer i finans
Finansielle firmaer tilbyr tjenester som rådgivning, skatteforsikring osv. Disse firmaene utnytter ML-teknologier for å bekjempe hvitvasking av penger, sjekke økonomisk overholdelse, handelsovervåking, svindeloppdagelse og mer. Ved å implementere MLOps kan de pålitelig akselerere distribusjoner ved hjelp av biblioteker og rammeverk.
Vedlikeholdsoperasjoner
MLOps hjelper vedlikeholds- og driftsteamet med å fokusere på datavitenskap. Uten bruk av kostbare ressurser kan teamet ditt vurdere hver komponent på prioritert basis. Dette hjelper ytterligere i storskala eksperimentering.
Nøyaktighet for forsendelsesvolum
Logistikkbedrifter møter problemer som kompleksitet i å forutsi forsendelsesvolumer, krav i tilleggsordninger, eksisterende verktøyutfordringer og mer. Ved å implementere MLOps kan du løse disse utfordringene og få fordeler som forbedret nøyaktighet i prediksjon, strømlinjeformet drift og redusert arbeidsbelastning.
AIOps vs MLOps: Forskjeller
Kunstig intelligens har to pilarer: maskinlæring og dyp læring. Dermed er kunstig intelligens en flerlagsteknologi. På den annen side brukes MLOps for å bygge bro mellom dataforskere og operasjonsteam.
La oss finne ut noen flere forskjeller mellom AIOps og MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatiserer IT-systemer og operasjoner.MLOps standardiserer utviklingsprosessen for maskinlæringssystem. Den automatiserer oppløsning og analyse av grunnårsaker. Den forbedrer produktiviteten og effektiviteten til et team. Den administrerer og behandler et bredt spekter av informasjon effektivt og effektivt. Det spiller en avgjørende rolle i å distribuere datavitenskap og kunstig intelligens i stor skala, på en repeterbar måte.AIOps håndterer sårbarhetsrisikoen kontinuerlig. MLOps styrer livssyklusen for maskinlæring. Den muliggjør forebyggende vedlikehold og gir proaktive varsler. Den sikrer rettferdighet og reduserer skjevheter gjennom modellvalidering. Dens oppgaver inkluderer avviksdeteksjon, kausalitetsbestemmelse, hendelseskorrelasjon og mer. Den inkluderer maskinlæringsmodeller og -innbygginger, kontinuerlig læring og ytelsesovervåking.
Læringsressurser på AIOs
Noen av læringsressursene på AIOps er som følger:
#1. Hands-on AIOps
Denne veiledningen gir inngående kunnskap om det grunnleggende innen maskinlæring og kunstig intelligens. Den dekker også flere brukstilfeller av AIOps som bruker ML-algoritmer.
#2. AIOps Augmentation En komplett guide
Forfatteren av boken mener at den beste måten å forstå teknologi på er å stille spørsmål. Denne veiledningen inneholder spørsmål og svar, ulike vurderinger av ulike AIOps-verktøy og mer.
Læringsressurser på MLOps
Noen av læringsressursene på MLOps er som følger:
#1. Vi introduserer MLOps
Denne boken er skrevet av ni forfattere som har delt sin kunnskap i boken. Du vil finne en introduksjon til nøkkelbegrepene til MLOps og senere noen avanserte verktøy. Denne boken hjelper deg med å lære datavitenskap, avgrense ML-modeller, designe MLOps-livssyklusen, operasjonalisere ML-modeller og så videre.
#2. Praktiske MLOps
Forfatterne Noah Gift og Alfredo Deza gir deg et forsprang på å bruke DevOps beste praksis på ML, bygge produksjons-ML-systemer, overvåking, belastningstesting, instrumentering av ML-systemer, velge riktige MLOps-verktøy, kjøre ML-modeller og mer.
Konklusjon
AIOps og MLOps er like, men forskjellige i sine egne termer og applikasjoner. Men de hjelper deg begge med å gjøre systemene og prosessene mer effektive.
AIOps fokuserer på intelligent rotårsaksanalyse og automatisering av hendelseshåndtering, mens MLOps bygger bro mellom operasjonsteam og dataforskere.
AIOps automatiserer også maskiner eller systemer i organisasjonen din mens MLOps standardiserer IT-prosessene dine.
Du kan også utforske de beste læringsressurser for datavitenskap og maskinlæring.