Utviklingen innen kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML) skyter fart, og organisasjoner tar raskt i bruk disse teknologiene som en del av sine digitale omstillinger.
AIOps og MLOps fremstår som to sentrale elementer for KI-drevne virksomheter. Flere bedrifter har i de siste årene integrert disse teknologiene for å forbedre produktene og tjenestene sine, samt for å øke kundetilfredsheten.
KI-operasjoner, ofte referert til som AIOps, består av en rekke flerlagsplattformer som bidrar til å automatisere IT-driften. På den annen side, er maskinlæringsoperasjoner (MLOps) en disiplinert metode for å styre maskinlæringsalgoritmer i løpende produkter.
I denne artikkelen skal vi utforske AIOps og MLOps, deres betydning, og hvordan de skiller seg fra hverandre.
La oss sette i gang!
Hva er AIOps?
Kunstig intelligens for IT-operasjoner (AIOps) kombinerer maskinlæring og stordata for å automatisere ulike IT-prosesser. Dette inkluderer blant annet hendelseskorrelasjon, feilsøking og avviksdeteksjon.
AIOps ble først lansert av Gartner i 2016. De beskriver det som en effektiv plattform for IT-drift som benytter moderne maskinlæringsteknikker, stordata og andre avanserte teknologier for å forbedre servicedesk, overvåkning og automatiseringsfunksjoner.
AIOps-plattformer gir organisasjoner muligheten til å bruke ulike metoder for datainnsamling, datakilder, presentasjonsteknologier og analyseteknikker. AIOps er essensielt for:
- Overvåking av spor, logger, systemkonfigurasjonsstatus, hendelsesdata og annen informasjon som er relevant for systemets drift og ytelse.
- Analyse av de innsamlede dataene, med konklusjoner basert på prioriterte mønstre.
- Presis forslag til løsninger for å akselerere operasjonene.
- Løsning av komplekse problemer uten manuell inngripen.
Enkelt forklart benytter AIOps KI-teknologi for å optimalisere og automatisere IT-oppgaver, ofte omtalt som en selvoptimaliserende teknologi. Hovedmålet med AIOps er å maksimere ytelsen ved å redusere nedetiden.
Hva er MLOps?
Maskinlæringsoperasjoner (MLOps) er et rammeverk som har som mål å styrke samarbeidet mellom driftsavdelingen og dataforskerne i en organisasjon. Det er en tverrfaglig tilnærming for å administrere maskinlæringsalgoritmer i kontinuerlige produkter med deres egen livssyklus.
MLOps er en teknologi som gjør det mulig å skalere, utvikle og implementere flere algoritmer for å opprettholde konsistens i produksjonen. Den kombinerer både verktøy og menneskelig innsats, og dekker tre hovedaspekter ved maskinlæring: design, distribusjon og trening.
MLOps muliggjør også analyse, innsamling og tolkning av forskjellige data. Med avanserte maskinlæringsalgoritmer kan den oppdage uregelmessigheter i infrastrukturen som kan forårsake ytelsesproblemer. Den bruker også historiske analyser for optimalisert og effektiv drift fremover.
Målet med MLOps er å bruke maskinlæringsalgoritmer for å automatisere gjentakende oppgaver i dataforskningsprosjekter. Den benytter avanserte dyp læringsalgoritmer for stordataanalyse i stedet for tradisjonelle business intelligence-applikasjoner.
En typisk MLOps-prosess består av flere steg:
- Definering av forretningsmål.
- Innsamling av relevante data.
- Behandling og rensing av data.
- Utvikling eller bruk av ferdige modeller.
- Implementering av den endelige modellen.
MLOps følger et lignende spor som DevOps, men i MLOps er utviklerne dataforskere, maskinlæringsingeniører og KI-spesialister. DevOps skaper bedre produkter ved å forkorte produktets levetid, mens MLOps fremmer innsikt som kan brukes til å oppnå bedre resultater.
MLOps oppmuntrer dataforskere til å eksperimentere med ulike parametere, modeller og funksjoner, noe som gjør den eksperimentell.
Hvorfor er AIOps viktig?
AIOps bidrar med smarte varsler og analyser ved driftsforstyrrelser eller systemfeil. Det gir en allsidig tilnærming til applikasjonsytelsesadministrasjon, som lar deg raskt spore forretningstransaksjoner knyttet til applikasjonsfunksjoner.
AIOps kan løse flere utfordringer; la oss se nærmere på dem:
Samsvarsrevisjon
En av de største fordelene med AIOps er å identifisere problemer med manglende overholdelse av regulatoriske standarder, som:
- 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 utarbeidet for å beskytte sensitive data ved hjelp av sterk kryptering, korrekte avhendingsprosedyrer og tilgangskontrolltiltak.
Anomalideteksjon
Anomalideteksjon innebærer å identifisere mønstre i data og oppdage avvik fra det normale. Med flere maskinlæringsmodeller som er trent på historiske data, kan AIOps oppdage uvanlige hendelser for spesifikke applikasjoner eller brukere.
Regulatorisk rapportering
Myndigheter krever at selskaper utarbeider rapporter om hvordan de følger bransjens retningslinjer, inkludert HIPAA, PCI og andre. Manuell generering av slike rapporter er tidkrevende, spesielt når man administrerer mange servere eller applikasjoner.
AIOps-løsninger gir derimot mulighet for å automatisere samsvarsrevisjoner med sanntidsovervåking av hele infrastrukturen.
Støyreduksjon
Støyreduksjon er avgjørende for datakvaliteten. Ved gjennomgang av hendelsesdata og logger kan uønsket støy (data) forstyrre viktig informasjon. For mye støy fører til sløsing med ressurser og tid da det krever manuell innsats for å sortere irrelevante hendelser. Høyt støynivå kan også indikere problemer med programvaredesign og underliggende sårbarheter.
AIOps-løsninger kan filtrere overflødig data slik at man kan fokusere på viktige signaler, noe som gir bedre effektivitet og produksjon.
Ende-til-ende prosessovervåking
AIOps tilbyr data om alle organisasjonens teknologiske eiendeler, deres ytelse og hvordan de brukes. Løsninger fra AIOps gir organisasjonen god innsikt i flere IT-operasjoner, for eksempel applikasjonsadministrasjon og distribusjon, sikkerhetsanalyse og nettverksovervåking.
Hvorfor er MLOps viktig?
MLOps hjelper organisasjoner med å oppnå suksess og effektivitet gjennom datadrevne analyser. Det forbedrer også den operative intelligensen slik at beslutningstakere kan ta bedre beslutninger som fremmer organisasjonens suksess.
Det finnes mange fordeler ved å benytte MLOps-løsninger:
Risikoreduserende tiltak
Risiko knyttet til ML-modeller kan lett reduseres med MLOps-løsninger. De tilbyr verktøy for å overvåke ytelsen til hver modell over tid. Denne informasjonen gir organisasjoner muligheten til å avgjøre om en bestemt modell må byttes ut eller oppdateres.
Automatisert utvikling
Automatisert utvikling lar dataforskere bygge, teste og trene maskinlæringsmodeller raskere. Med MLOps kan implementering skje på dager, i stedet for måneder. Dette gir utviklere raskere resultater og mulighet til å forbedre modeller, redusere kostnader og frigjøre ressurser.
Implementeringsfleksibilitet
MLOps gjør det enkelt å distribuere på alle noder, noe som gjør det mulig for utviklingsteam å bruke infrastrukturen sin til testing og opplæring.
Overholdelse av regelverk
Siden organisasjoner håndterer sensitiv informasjon, må de overholde regulatoriske krav for å ivareta personvernet. MLOps-løsninger er spesielt utviklet for å møte disse kravene, noe som gir brukerne muligheten til å teste og trene maskinlæringsmodeller uten å lekke personlig informasjon.
Repeterbare arbeidsflyter
MLOps forenkler repeterbarhet ved å tilby forhåndsdefinerte arbeidsflyter for enkle oppgaver, som modellopplæring, distribusjon på tvers av ulike miljøer og validering.
Rask trusselrespons
Når IT-ansatte oppdager et sikkerhetshull, må de reagere raskt for å begrense skaden og forhindre fremtidige angrep. MLOps-løsninger er tilgjengelige hele tiden og kan identifisere trusler i sanntid, noe som forhindrer lignende hendelser i fremtiden. I tillegg får man innsikt i skaden som er forårsaket av sikkerhetsbruddet.
Bruksområder for AIOps
AIOps er nyttig for organisasjoner som benytter seg av skytjenester eller DevOps. Det hjelper DevOps-team med å få ytterligere innsikt i organisasjonens IT-miljø, og driftsavdelingen får også oversikt over endringene i produksjonen.
AIOps-applikasjoner er bygget på fire hovedkomponenter:
- Enterprise overvåking
- Overvåking av applikasjonsytelse (APM)
- Sikkerhetsovervåking og -styring (SMM)
- Network Performance Management (NPM)
AIOps støtter et bredt spekter av IT-operasjoner for å forbedre kostnadseffektiviteten, redusere forsinkelser og feil. Her er noen vanlige bruksområder:
Rask varsling
AIOps-løsninger filtrerer og analyserer data fra IT-miljøer for å konsolidere varsler og identifisere hendelser. Hvis for eksempel en feil i et system resulterer i feil i et annet system, vil man motta en rekke varsler som kan forvirre og forsinke responstiden. AIOps kan samle all informasjon, analysere den og sende ut et varsel som gir IT-teamet en klar forståelse av problemet og en raskere responstid, noe som reduserer varslingstrøtthet.
Situasjonsanalyse på tvers av domener
AIOps-plattformer kan analysere data fra forskjellige nettverk og systemer for å gi en oversikt over den nåværende situasjonen. Dette hjelper IT-teamet med å forstå hva som er i faresonen, slik at de kan prioritere tiltak basert på forretningsmål.
Identifisering av rotårsaker
AIOps-plattformer bidrar til å identifisere de underliggende årsakene til ulike hendelser, noe som reduserer tidsbruken og frustrasjonen ved feilsøking. Dette gjør det mulig for IT-teamet å komme frem til problemet og løsninger raskere, redusere gjennomsnittstiden for gjenoppretting (MTTR) og minimere nedetid.
Kohortanalyse
AIOps-løsninger samler inn store mengder informasjon fra distribuerte arkitekturer og analyserer et bredt spekter av hendelser. Denne prosessen hjelper til med å finne avvik i konfigurasjonen, velge meningsfulle mønstre og raskt implementere de riktige programvareversjonene.
I tillegg finnes det mange andre bruksområder for AIOps, inkludert selvhelbredende evner, oppdagelse av skjulte muligheter, kapasitetsplanlegging, hendelseshåndtering, skyoptimalisering med mer.
Bruksområder for MLOps
MLOps har et bredt spekter av bruksområder i mange bransjer, fra helsevesen til finans. Her er noen eksempler:
Vaksineforskning og -oppdagelse
Helseselskaper står overfor utfordringer som langvarig forskning, teknologisk uoverensstemmelse, teknisk gjeld og involvering av interessenter. MLOps tilbyr en utmerket teknologisk plattform for rask og kostnadseffektiv screening av tusenvis av virtuelle forbindelser.
Databehandling
Databehandlingsindustrien står overfor problemer som sikkerhet, styring, skyadopsjon og databeskyttelse. MLOps gjør det mulig for databehandlingsselskaper å håndtere disse problemene, beregne ressurser, akselerere modelldistribusjon og sikre repeterbarhet.
Modellimplementering i finans
Finansselskaper tilbyr tjenester som rådgivning, skatteforsikring og mer. Disse selskapene bruker ML-teknologier til å bekjempe hvitvasking, kontrollere økonomisk overholdelse, overvåke handel, oppdage svindel osv. Ved å implementere MLOps kan de pålitelig akselerere distribusjoner ved hjelp av biblioteker og rammeverk.
Vedlikeholdsoperasjoner
MLOps hjelper vedlikeholds- og driftsteam med å fokusere på datavitenskap. Uten å bruke store ressurser kan teamet evaluere hver komponent basert på prioritet. Dette legger til rette for eksperimentering i stor skala.
Nøyaktighet i forsendelsesvolum
Logistikkselskaper møter utfordringer som kompleksitet i å forutse forsendelsesvolumer, tilleggsordninger og eksisterende verktøy. Ved å implementere MLOps kan man løse disse problemene og oppnå fordeler som økt nøyaktighet i prediksjoner, strømlinjeformet drift og redusert arbeidsbelastning.
AIOps vs. MLOps: Forskjeller
Kunstig intelligens er basert på to pilarer: maskinlæring og dyp læring. Dermed er kunstig intelligens en flerlagsteknologi. MLOps brukes derimot til å bygge en bro mellom dataforskere og driftsteam.
La oss se nærmere på flere forskjeller mellom AIOps og MLOps.
| AIOps | MLOps |
| AIOps automatiserer IT-systemer og operasjoner. | MLOps standardiserer utviklingsprosessen for maskinlæringssystemer. |
| Automatiserer feilsøking og årsaksanalyse. | Forbedrer produktiviteten og effektiviteten til teamet. |
| Administrerer og behandler et bredt spekter av informasjon på en effektiv måte. | Spiller en avgjørende rolle i å distribuere datavitenskap og kunstig intelligens i stor skala, på en repeterbar måte. |
| Håndterer sårbarhetsrisiko kontinuerlig. | Styrer livssyklusen for maskinlæring. |
| Muliggjør forebyggende vedlikehold og gir proaktive varsler. | Sikrer rettferdighet og reduserer skjevheter gjennom modellvalidering. |
| Oppgaver inkluderer avviksdeteksjon, årsaksbestemmelse, hendelseskorrelasjon og mer. | Inkluderer maskinlæringsmodeller og implementeringer, kontinuerlig læring og ytelsesovervåking. |
Læringsressurser om AIOps
Noen av læringsressursene om AIOps inkluderer:
#1. Hands-on AIOps
Denne veiledningen gir en grundig innføring i det grunnleggende innen maskinlæring og kunstig intelligens. Den dekker også flere bruksområder for AIOps som bruker ML-algoritmer.
#2. AIOps Augmentation: En komplett guide
Forfatteren mener at den beste måten å forstå teknologi på er å stille spørsmål. Denne veiledningen inneholder spørsmål og svar, evalueringer av ulike AIOps-verktøy med mer.
Læringsressurser om MLOps
Noen av læringsressursene om MLOps inkluderer:
#1. Vi introduserer MLOps
Denne boken er skrevet av ni forfattere som deler sin kunnskap. Boken gir en introduksjon til nøkkelbegrepene i MLOps og introduserer avanserte verktøy. Den hjelper leseren med å lære datavitenskap, forfine ML-modeller, designe MLOps-livssyklusen og operasjonalisere ML-modeller.
#2. Praktisk MLOps
Forfatterne Noah Gift og Alfredo Deza gir en innføring i å bruke DevOps beste praksis i ML, bygge produksjons-ML-systemer, overvåking, belastningstesting, instrumentering av ML-systemer, valg av de rette MLOps-verktøyene, og kjøring av ML-modeller.
Konklusjon
AIOps og MLOps er beslektet, men likevel forskjellige i sine definisjoner og bruksområder. Begge bidrar til å effektivisere systemer og prosesser.
AIOps fokuserer på intelligent rotårsaksanalyse og automatisering av hendelseshåndtering, mens MLOps bygger bro mellom driftsteam og dataforskere.
AIOps automatiserer maskiner eller systemer i organisasjonen, mens MLOps standardiserer IT-prosessene.
Det er også verdt å utforske de beste læringsressursene innen datavitenskap og maskinlæring.