Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) przeżywają dynamiczny rozwój, a przedsiębiorstwa na szeroką skalę implementują te technologie w ramach swoich procesów transformacji cyfrowej.
AIOps i MLOps stanowią dwa fundamentalne elementy strategii firm opartych na sztucznej inteligencji. W ostatnich latach obserwujemy wzrost popularności tych rozwiązań, które są wykorzystywane przez liczne firmy w celu udoskonalenia oferowanych produktów i usług, a także podniesienia satysfakcji klientów.
Operacje AI obejmują wielopoziomowe platformy, których zadaniem jest automatyzacja operacji IT. Z kolei operacje ML stanowią podejście o charakterze dyscyplinarnym, które służy do zarządzania algorytmami uczenia maszynowego w ramach bieżących produktów.
W niniejszym artykule przybliżę koncepcje AIOps i MLOps, omówię ich znaczenie oraz przedstawię kluczowe różnice między nimi.
Zaczynajmy!
Czym jest AIOps?
Sztuczna inteligencja dla operacji IT (AIOps) to połączenie technik uczenia maszynowego i analizy dużych zbiorów danych, które umożliwia automatyzację różnorodnych operacji IT, takich jak korelacja zdarzeń, identyfikacja incydentów, wykrywanie anomalii i wiele innych.
Termin AIOps został po raz pierwszy użyty przez firmę Gartner w 2016 roku. Według ich definicji, AIOps to zaawansowana platforma dla operacji IT, wykorzystująca nowoczesne metody uczenia maszynowego, analizę big data oraz inne innowacyjne technologie w celu usprawnienia funkcji działów obsługi, monitorowania i automatyzacji.
Platformy AIOps pozwalają organizacjom na wykorzystanie różnorodnych technik gromadzenia danych, źródeł informacji, technologii prezentacji oraz zaawansowanych narzędzi analitycznych. AIOps odgrywa kluczową rolę w realizacji wielu zadań:
- Rejestrowanie śladów, dzienników, stanu konfiguracji systemów, informacji o incydentach oraz innych danych związanych z działaniem i wydajnością systemów.
- Analiza zgromadzonych danych i wyciąganie wniosków na podstawie zidentyfikowanych wzorców.
- Precyzyjne sugerowanie rozwiązań w celu przyspieszenia działania systemów.
- Samodzielne rozwiązywanie złożonych problemów bez konieczności interwencji człowieka.
W uproszczeniu, AIOps wykorzystuje technologie AI do optymalizacji i automatyzacji zadań IT, co można określić mianem technologii samooptymalizującej. Głównym celem AIOps jest maksymalizacja wydajności poprzez minimalizację przestojów.
Czym jest MLOps?
Operacje uczenia maszynowego (MLOps) to platforma, która ma na celu usprawnienie współpracy pomiędzy działem operacyjnym a analitykami danych w organizacji. Jest to podejście multidyscyplinarne, które wspomaga zarządzanie algorytmami uczenia maszynowego w ramach bieżących produktów, uwzględniając ich cykl życia.
MLOps to technologia, która umożliwia skalowanie, budowanie i wdrażanie wielu algorytmów w celu zapewnienia spójności produkcji. Łączy ona narzędzia i specjalistów, obejmując trzy główne aspekty uczenia maszynowego: projektowanie, wdrażanie i uczenie.
Ponadto, MLOps umożliwia analizę, gromadzenie i interpretację różnorodnych danych. Wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, MLOps pozwala na identyfikację anomalii w infrastrukturze, które mogą prowadzić do problemów z wydajnością. Co więcej, wykorzystuje ona wyniki analiz historycznych do optymalizacji i zapewnienia efektywnego działania w przyszłości.
Celem MLOps jest wykorzystanie algorytmów ML do automatyzacji powtarzalnych zadań w projektach z zakresu data science. MLOps bazuje na zaawansowanych algorytmach głębokiego uczenia się, które przetwarzają duże zbiory danych, stanowiąc alternatywę dla tradycyjnych aplikacji Business Intelligence.
Typowy proces MLOps obejmuje kilka etapów:
- Określenie celów biznesowych.
- Gromadzenie istotnych danych.
- Przetwarzanie i oczyszczanie danych.
- Budowa modeli lub wykorzystanie gotowych do wdrożenia modeli.
- Wdrożenie finalnego modelu.
MLOps podąża ścieżką zbliżoną do DevOps, jednak w MLOps programistami są przede wszystkim analitycy danych, inżynierowie uczenia maszynowego oraz specjaliści AI. DevOps ma na celu usprawnienie procesu tworzenia produktów poprzez skrócenie cyklu ich życia, natomiast MLOps dostarcza cennych informacji, które mogą być wykorzystane do osiągnięcia lepszych wyników.
MLOps zachęca analityków danych do eksperymentowania z różnymi parametrami, modelami i funkcjami. Można więc stwierdzić, że ma ona charakter badawczy.
Dlaczego AIOps jest niezbędne?
AIOps pomaga w inteligentnym alertowaniu i analizie w przypadku awarii systemów. Umożliwia kompleksowe podejście do zarządzania wydajnością aplikacji, zapewniając szybkie śledzenie transakcji biznesowych w kontekście funkcji aplikacji.
AIOps pozwala rozwiązać różnorodne wyzwania. Przyjrzyjmy się im bliżej:
Audyt zgodności
Kluczową korzyścią z wykorzystania AIOps jest możliwość identyfikacji niezgodności ze standardami regulacyjnymi. Do takich standardów należą:
- ISO 27001/27002
- Standard bezpieczeństwa danych branży kart płatniczych (PCI DSS)
- Ustawa Sarbanesa-Oxleya (SOX)
- Ustawa o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych (HIPAA)
Te standardy i przepisy mają na celu ochronę poufnych danych poprzez stosowanie silnego szyfrowania, odpowiednich procedur usuwania danych, środków kontroli dostępu i innych zabezpieczeń.
Wykrywanie anomalii
Proces identyfikacji wzorców w danych oraz wykrywania tych, które odbiegają od normy, nazywamy wykrywaniem anomalii. Dzięki modelom uczenia maszynowego, które bazują na danych historycznych, AIOps może identyfikować nietypowe działania w obrębie określonych aplikacji lub użytkowników.
Sprawozdania regulacyjne
Organy regulacyjne wymagają od firm sporządzania raportów dotyczących przestrzegania wytycznych branżowych, takich jak HIPAA, PCI i innych. Ręczne generowanie tego typu raportów jest czasochłonne i pracochłonne, szczególnie w przypadku zarządzania wieloma serwerami lub aplikacjami.
Rozwiązania AIOps umożliwiają automatyzację audytów zgodności poprzez monitorowanie całej infrastruktury w czasie rzeczywistym.
Redukcja szumów
Redukcja szumów jest kluczowa dla jakości gromadzonych danych. Podczas przeglądania danych i dzienników zdarzeń, niepożądane dane zakłócają dostęp do ważnych informacji. Nadmiar nieistotnych informacji marnuje zasoby i czas, ponieważ sortowanie zdarzeń, które nie mają znaczenia, wymaga wysiłku ludzkiego. Wysoki poziom szumów może wskazywać na problemy z projektem oprogramowania i istniejące w nim luki w zabezpieczeniach.
Rozwiązania AIOps pozwalają na filtrowanie zbędnych danych, dzięki czemu użytkownicy mogą skupić się na istotnych sygnałach, co przekłada się na lepszą wydajność i produkcję.
Kompleksowe monitorowanie procesu
AIOps dostarcza danych o wszystkich zasobach technologicznych organizacji, ich wydajności oraz wglądu w sposób ich wykorzystania. AIOps zapewnia kompleksowy wgląd w wiele operacji IT, takich jak zarządzanie aplikacjami i ich wdrażanie, analiza bezpieczeństwa oraz monitorowanie sieci.
Dlaczego MLOps jest niezbędne?
MLOps umożliwia organizacjom osiągnięcie sukcesu i zwiększenie wydajności poprzez wykorzystanie analizy opartej na danych. Rozwiązania te poprawiają również inteligencję operacyjną, umożliwiając decydentom podejmowanie decyzji istotnych dla rozwoju organizacji.
MLOps oferuje szereg korzyści:
Ograniczenie ryzyka
Ryzyko związane z modelami ML może być skutecznie ograniczone dzięki MLOps, które oferuje narzędzia do monitorowania wydajności każdego modelu w określonym czasie. Dzięki tym informacjom organizacje mogą określić, czy dany model wymaga wymiany lub aktualizacji.
Zautomatyzowany rozwój
Zautomatyzowane programowanie umożliwia analitykom danych szybsze tworzenie, testowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego. Ponadto, MLOps można wdrożyć w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dzięki temu programiści mogą szybciej uzyskiwać wyniki i udoskonalać modele. To z kolei prowadzi do obniżenia kosztów i uwolnienia zasobów.
Elastyczność wdrażania
MLOps ułatwia wdrażanie w dowolnym węźle, umożliwiając zespołom programistycznym wykorzystanie własnej infrastruktury do testowania i szkolenia.
Zgodność z przepisami
Organizacje przetwarzające poufne informacje muszą przestrzegać wymogów prawnych w celu ochrony prywatności. Wybór rozwiązań MLOps to rozsądna decyzja, ponieważ są one projektowane z myślą o zgodności z przepisami. Umożliwiają one testowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego bez ujawniania jakichkolwiek danych osobowych.
Powtarzalne przepływy pracy
MLOps upraszcza powtarzalność, oferując gotowe przepływy pracy dla standardowych zadań, takich jak trenowanie modeli, wdrażanie w różnych środowiskach i walidacja.
Szybka reakcja na zagrożenia
W przypadku wykrycia luki w zabezpieczeniach, specjaliści IT muszą działać szybko, aby zminimalizować szkody i zapobiec przyszłym atakom. Rozwiązania MLOps działają w trybie ciągłym, co pozwala na natychmiastową identyfikację zagrożeń w czasie rzeczywistym. Ponadto, MLOps dostarcza informacji o szkodach spowodowanych naruszeniem.
Przypadki użycia AIOps
AIOps jest przydatny dla organizacji korzystających z przetwarzania w chmurze lub DevOps. Pomaga zespołom DevOps w uzyskaniu szczegółowego wglądu w środowisko IT organizacji. Zespoły operacyjne zyskują również wgląd w zmiany produkcyjne.
Aplikacje AIOps bazują na czterech głównych komponentach:
- Monitorowanie przedsiębiorstwa
- Monitorowanie wydajności aplikacji (APM)
- Monitorowanie i zarządzanie bezpieczeństwem (SMM)
- Zarządzanie wydajnością sieci (NPM)
Ponadto, AIOps obsługuje szeroki zakres operacji IT w celu poprawy efektywności kosztowej, minimalizacji opóźnień i błędów. Przyjrzyjmy się kilku typowym przypadkom użycia:
Szybkie ostrzeganie
Rozwiązania AIOps filtrują i pozyskują dane z środowisk IT w celu konsolidacji alertów i identyfikacji incydentów. Na przykład, jeśli awaria jednego systemu powoduje awarię innego systemu, otrzymamy wiele powiadomień, które mogą wprowadzać w błąd i opóźniać czas reakcji. AIOps może zebrać wszystkie informacje, przeanalizować je, a następnie wysłać odpowiedni alert, dzięki czemu zespoły IT mogą szybko zrozumieć problem i podjąć właściwe działania, minimalizując ryzyko przeciążenia alertami.
Międzydomenowa analiza sytuacyjna
Platformy AIOps mogą analizować dane z różnych sieci i systemów, aby uzyskać kompleksowy obraz sytuacji. Pozwala to zespołom IT zrozumieć, jakie elementy są zagrożone, co pozwala im ustalić priorytety reakcji zgodnie z celami biznesowymi.
Identyfikacja przyczyn źródłowych
Platformy AIOps pomagają w identyfikacji podstawowych przyczyn różnych incydentów, minimalizując czasochłonny i frustrujący proces rozwiązywania problemów. Zespoły IT mogą szybciej dotrzeć do sedna problemu i skuteczniej rozwiązywać problemy, minimalizując czas naprawy (MTTR) i przestoje.
Analiza kohortowa
Rozwiązania AIOps zbierają liczne informacje z rozproszonych architektur i analizują szeroki zakres instancji. Ten proces pozwala na identyfikację anomalii w konfiguracji, wybór istotnych wzorców i szybkie wdrożenie odpowiednich wersji oprogramowania.
Oprócz wymienionych, istnieje wiele innych zastosowań AIOps, takich jak samoleczenie, odkrywanie ukrytych możliwości, planowanie zasobów, zarządzanie incydentami, optymalizacja chmury itp.
Przypadki użycia MLOps
MLOps znajduje szerokie zastosowanie w wielu branżach, od opieki zdrowotnej po finanse. Oto niektóre z przykładów:
Badania i odkrycia szczepionek
Firmy z branży medycznej borykają się z takimi problemami, jak długotrwałe badania, niekompatybilność technologii, dług technologiczny i zaangażowanie interesariuszy. MLOps oferuje zaawansowane rozwiązania technologiczne, które umożliwiają szybkie i efektywne kosztowo przeszukiwanie tysięcy wirtualnych związków.
Przetwarzanie danych
Firmy zajmujące się przetwarzaniem danych borykają się z takimi problemami, jak bezpieczeństwo, zarządzanie, wdrażanie chmury, ochrona danych. MLOps pomaga w rozwiązaniu tych problemów, umożliwiając efektywne obliczanie zasobów, przyspieszenie wdrażania modeli i zapewnienie powtarzalności procesów.
Modelowe wdrożenia w finansach
Firmy z sektora finansowego świadczą usługi takie jak doradztwo i obsługa podatkowa. Technologie uczenia maszynowego są wykorzystywane do zwalczania prania pieniędzy, kontroli zgodności z regulacjami, nadzoru handlu, wykrywania oszustw i wielu innych. Wdrażając MLOps, firmy te mogą niezawodnie przyspieszyć wdrożenia, korzystając z bibliotek i platform.
Czynności konserwacyjne
MLOps pomaga zespołom zajmującym się konserwacją i operacjami skupić się na analizie danych. Bez konieczności angażowania kosztownych zasobów, zespół może przeglądać elementy systemu według priorytetów, co ułatwia eksperymentowanie na dużą skalę.
Dokładność objętości przesyłek
Firmy logistyczne borykają się z problemami związanymi ze złożonością przewidywania wielkości przesyłek, koniecznością wprowadzania dodatkowych uzgodnień oraz ograniczeniami istniejących narzędzi. Dzięki wdrożeniu MLOps można skutecznie radzić sobie z tymi wyzwaniami, uzyskując lepszą dokładność prognoz, usprawnienie operacji oraz zmniejszenie obciążenia pracą.
AIOps a MLOps: różnice
Sztuczna inteligencja opiera się na dwóch filarach: uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim. Sztuczna inteligencja jest więc technologią wielowarstwową. MLOps służy natomiast do wypełnienia luki pomiędzy analitykami danych a zespołami operacyjnymi.
Przyjrzyjmy się bliżej różnicom pomiędzy AIOps i MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatyzuje systemy i operacje IT.MLOps standaryzuje proces rozwoju systemów uczenia maszynowego.Automatyzuje rozwiązywanie problemów i analizę przyczyn źródłowych.Zwiększa produktywność i efektywność zespołu.Zarządza i przetwarza szeroki zakres informacji skutecznie i wydajnie. Odgrywa kluczową rolę we wdrażaniu rozwiązań nauki o danych i AI na dużą skalę w sposób powtarzalny.AIOps stale zarządza ryzykiem związanym z lukami w zabezpieczeniach.MLOps zarządza cyklem życia uczenia maszynowego.Umożliwia konserwację zapobiegawczą i dostarcza proaktywne alerty.Zapewnia sprawiedliwość i ogranicza stronniczość poprzez walidację modelu.Do jego zadań należy wykrywanie anomalii, określanie związków przyczynowo-skutkowych, korelacja zdarzeń i inne.Obejmuje modele i osadzenie uczenia maszynowego, ciągłe uczenie się oraz monitorowanie wydajności.
Zasoby szkoleniowe na temat AIOps
Oto niektóre zasoby edukacyjne dotyczące AIOps:
# 1. Praktyczne AIOps
Ten przewodnik dostarcza dogłębnej wiedzy na temat podstaw uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Obejmuje również wiele przypadków użycia AIOps z wykorzystaniem algorytmów ML.
#2. Rozszerzenie AIOps – Kompletny przewodnik
Autor książki uważa, że najlepszym sposobem na zrozumienie technologii jest zadawanie pytań. Ten przewodnik zawiera pytania i odpowiedzi, różne oceny narzędzi AIOps i wiele innych.
Zasoby edukacyjne dotyczące MLOps
Oto niektóre zasoby szkoleniowe dotyczące MLOps:
# 1. Przedstawiamy MLOps
Książka została napisana przez dziewięciu autorów, którzy podzielili się swoją wiedzą z zakresu MLOps. Znajdziemy w niej wprowadzenie do kluczowych koncepcji MLOps oraz informacje o zaawansowanych narzędziach. Książka ta pomaga w nauce o danych, udoskonalaniu modeli ML, projektowaniu cyklu życia MLOps, operacjonalizacji modeli ML i wielu innych.
#2. Praktyczne MLOps
Autorzy, Noah Gift i Alfredo Deza, oferują wiedzę dotyczącą stosowania najlepszych praktyk DevOps w uczeniu maszynowym, budowy systemów uczenia maszynowego o charakterze produkcyjnym, monitorowania, testowania obciążenia, oprzyrządowania systemów uczenia maszynowego, wyboru odpowiednich narzędzi MLOps, uruchamiania modeli uczenia maszynowego i wielu innych.
Wniosek
AIOps i MLOps to koncepcje o pewnych podobieństwach, ale także wyraźnych różnicach w kontekście zastosowania. Obie te koncepcje mają na celu zwiększenie wydajności systemów i procesów.
AIOps koncentruje się na inteligentnej analizie przyczyn źródłowych i automatyzacji zarządzania incydentami, podczas gdy MLOps wypełnia lukę pomiędzy zespołami operacyjnymi a analitykami danych.
AIOps automatyzuje działanie maszyn i systemów w organizacji, podczas gdy MLOps standaryzuje procesy IT.
Zachęcamy również do zapoznania się z innymi zasobami edukacyjnymi na temat nauki o danych i uczenia maszynowego.