Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) ewoluują, a organizacje szybko wdrażają te technologie w miarę ich transformacji cyfrowej.
AIOps i MLOps to dwa kluczowe elementy firm opartych na sztucznej inteligencji. Kilka przedsiębiorstw korzysta z tych technologii w ostatnich latach, aby ulepszać swoje produkty i usługi oraz zwiększać zadowolenie klientów.
Operacje AI to seria wielowarstwowych platform, które pomagają zautomatyzować operacje IT, podczas gdy operacje ML to dyscyplinarne podejście do kontrolowania algorytmów uczenia maszynowego w bieżących produktach.
W tym artykule omówię AIOps i MLOps, ich znaczenie oraz różnice między nimi.
No to ruszamy!
Spis treści:
Co to jest AIOps?
Sztuczna inteligencja dla operacji IT (AIOps) to połączenie uczenia maszynowego i dużych zbiorów danych, które automatyzuje prawie różne operacje IT, takie jak korelacja zdarzeń, określanie wypadków, wykrywanie wartości odstających i nie tylko.
AIOps został po raz pierwszy nazwany przez firmę Gartner w 2016 roku. Według nich AIOps to świetna platforma dla operacji IT, która wykorzystuje nowoczesne techniki uczenia maszynowego, duże zbiory danych i inne zaawansowane technologie w celu pośredniego lub bezpośredniego usprawnienia funkcji centrum obsługi, monitorowania i automatyzacji .
Platformy AIOps umożliwiają organizacjom korzystanie z różnych metod gromadzenia danych, źródeł danych, technologii prezentacji i technologii analitycznych. AIOps ma zasadnicze znaczenie dla wielu zadań:
- Ślady, dzienniki, stan konfiguracji systemu, dane o incydentach i inne informacje związane z działaniem i wydajnością systemu
- Analizuje zebrane dane i wyciąga wnioski na podstawie wzorców priorytetów
- AIOps może dokładnie zasugerować rozwiązania, aby przyspieszyć działanie
- Może rozwiązywać złożone problemy bez ingerencji człowieka.
Tak więc, mówiąc prościej, AIOps wykorzystuje technologię AI do optymalizacji i automatyzacji zadań IT, co jest również określane jako technologia samooptymalizująca. Głównym celem AIOps jest maksymalizacja wydajności poprzez minimalizację przestojów.
Co to jest MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) to platforma, której celem jest zwiększona współpraca między jednostką operacyjną a analitykami danych w organizacji. Jest to multidyscyplinarne podejście, które pomaga zarządzać algorytmami uczenia maszynowego w bieżących produktach z ich własnym ciągłym cyklem życia.
MLOps to technologia, która umożliwia skalowanie, budowanie i wdrażanie wielu algorytmów w celu zachowania spójności produkcji. Łączy w sobie narzędzia i ludzi, obejmując trzy główne aspekty ML, tj. projektowanie, wdrażanie i szkolenie.
Ponadto MLOps pozwala również analizować, zbierać i interpretować różne dane. Dzięki kilku algorytmom uczenia maszynowego może wykrywać anomalie w infrastrukturze, które mogą powodować problemy z wydajnością. Ponadto wykorzystuje historyczne wyniki analiz w celu zoptymalizowania i wydajnego działania w przyszłości.
Celem MLOps jest wykorzystanie algorytmów ML do automatyzacji różnych powtarzalnych zadań w projektach data science. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy głębokiego uczenia się do przetwarzania dużych ilości danych zamiast tradycyjnych aplikacji Business Intelligence.
Typowy MLOps ma kilka procesów:
- Definiowanie celu biznesowego
- Zbieranie ważnych danych
- Przetwarzanie i czyszczenie danych
- Budowanie modeli lub korzystanie z modeli gotowych do wdrożenia
- Wdrażanie ostatecznego modelu
MLOps podąża podobną ścieżką jak DevOps, z tą różnicą, że programiści są konkretnie analitykami danych, inżynierami uczenia maszynowego i specjalistami AI w MLOps. DevOps tworzy lepsze produkty, skracając cykl życia produktu, podczas gdy MLOps napędza wgląd w celu dalszego wykorzystania go i uzyskania lepszych wyników.
MLOps zachęca analityków danych do wypróbowania różnych parametrów, modeli i funkcji. Można więc powiedzieć, że ma charakter eksperymentalny.
Dlaczego AIOps jest niezbędny?
AIOps pomaga w inteligentnych alertach i analizach w przypadku awarii lub awarii systemu. Znajdziesz wszechstronne podejście do zarządzania wydajnością aplikacji, biorąc pod uwagę, że możesz szybko śledzić transakcje biznesowe pod kątem funkcji aplikacji.
AIOps może rozwiązywać różne wyzwania; omówmy je
Audyt zgodności
Główną zaletą AIOps jest identyfikacja niezgodności ze standardami regulacyjnymi. Takie standardy obejmują:
- 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 zabezpieczenie poufnych danych za pomocą silnego szyfrowania, odpowiednich procedur usuwania, środków kontroli dostępu i nie tylko.
Wykrywanie anomalii
Identyfikowanie różnych wzorców w danych i wykrywanie danych, które wykraczają poza normę, nazywa się wykrywaniem anomalii. Dzięki wielu modelom uczenia maszynowego, które są szkolone na podstawie danych historycznych, AIOps może wykrywać sytuacje, w których mają miejsce nietypowe działania dla określonych aplikacji lub użytkowników.
Sprawozdania regulacyjne
Organy regulacyjne wymagają od firm sporządzania raportów na temat tego, w jaki sposób przestrzegają wytycznych branżowych, w tym HIPAA, PCI i innych. Ręczne generowanie tego rodzaju raportów jest czasochłonne i żmudne, zwłaszcza gdy zarządza się wieloma serwerami lub kilkoma aplikacjami.
Rozwiązania AIOps pozwalają jednak zautomatyzować audyty zgodności z monitorowaniem całej infrastruktury w czasie rzeczywistym.
Redukcja szumów
Redukcja szumów ma kluczowe znaczenie dla gromadzonych danych. Podczas przeglądania danych i dzienników zdarzeń niepożądany szum (dane) zakłóca dostęp do ważnych informacji. Nadmierny hałas marnuje zasoby i czas, ponieważ sortowanie nieistotnych zdarzeń wymaga wysiłku ludzkiego. Wysoki poziom szumów wskazuje na problemy z projektem oprogramowania i leżące u jego podstaw luki w zabezpieczeniach.
Rozwiązania AIOps mogą filtrować zbędne dane, dzięki czemu możesz skupić się na znaczących sygnałach, co skutkuje lepszą wydajnością i produkcją.
Kompleksowe monitorowanie procesu
AIOps oferuje dane o wszystkich zasobach technologicznych organizacji, ich wydajności oraz wgląd w sposób ich wykorzystania. Rozwiązania AIOps zapewniają organizacji odpowiedni wgląd w wiele operacji IT, takich jak zarządzanie i wdrażanie aplikacji, analiza bezpieczeństwa i monitorowanie sieci.
Dlaczego MLOps jest niezbędny?
MLOps umożliwiają organizacjom osiągnięcie sukcesu i zwiększenie wydajności dzięki analizie opartej na danych. Poprawia również inteligencję operacyjną, dzięki czemu decydenci mogą podejmować decyzje wartościowe dla większego sukcesu organizacji.
Rozwiązania MLOps mają wiele zalet:
Ograniczenie ryzyka
Ryzyko związane z modelami ML można łatwo ograniczyć za pomocą rozwiązań MLOps, ponieważ zapewniają one narzędzia do monitorowania wydajności każdego modelu w określonym czasie. Te informacje pozwalają organizacjom określić, czy dany model wymaga wymiany lub aktualizacji do nowej wersji.
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. Pozwalają programistom uzyskiwać szybsze wyniki i ulepszać modele. To jeszcze bardziej obniży koszty i uwolni zasoby.
Elastyczność wdrażania
MLOps ułatwiają wdrażanie na dowolnym węźle, umożliwiając zespołom programistycznym wykorzystanie ich infrastruktury do testowania i szkolenia.
Zgodność z przepisami
Ponieważ organizacje przetwarzają poufne informacje, muszą przestrzegać wymogów prawnych w celu ochrony prywatności. Zwrócenie się do rozwiązań MLOps to mądra decyzja, ponieważ są one zaprojektowane specjalnie pod kątem zgodności. Umożliwi to użytkownikom testowanie i trenowanie modeli uczenia maszynowego bez ujawniania jakichkolwiek danych osobowych.
Powtarzalne przepływy pracy
MLOps upraszcza powtarzalność, oferując gotowe przepływy pracy dla łatwych zadań, takich jak szkolenie modeli, wdrażanie w różnych środowiskach i walidacja.
Szybka reakcja na zagrożenia
Gdy specjaliści IT znajdą lukę w osłonie bezpieczeństwa, muszą działać szybko, aby zminimalizować szkody i zapobiec przyszłym atakom. Rozwiązania MLOps będą dostępne cały czas, aw momencie naruszenia bezpieczeństwa nagle identyfikują zagrożenia i zapobiegają podobnym zdarzeniom w czasie rzeczywistym. Ponadto uzyskasz również wgląd w szkody spowodowane naruszeniem.
Przypadki użycia AIOps
AIOps jest przydatny dla organizacji korzystających z przetwarzania w chmurze lub DevOps. Pomaga zespołom DevOps w uzyskaniu dodatkowego wglądu w środowisko IT ich organizacji. Zespół operacyjny ma również wgląd w zmiany produkcyjne.
Aplikacje AIOps są zbudowane 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, zminimalizowania opóźnień i błędów itp. Omówmy kilka typowych przypadków użycia:
Szybkie ostrzeganie
Rozwiązania AIOps filtrują i pozyskują dane ze środowisk IT w celu konsolidacji alertów i identyfikacji incydentów. Na przykład, jeśli awaria jednego systemu skutkuje awarią innego systemu, otrzymasz wiele powiadomień, które wprowadzają w błąd, a także spowalniają czas reakcji. Ale AIOps może zebrać wszystkie informacje, przeanalizować je, a następnie wysłać alert, aby zespoły IT mogły zrozumieć problem i zapewnić prawidłową reakcję, zmniejszając zmęczenie alertami.
Międzydomenowa analiza sytuacyjna
Platformy AIOps mogą analizować dane z różnych sieci i systemów, aby uzyskać widok bieżącej sytuacji z lotu ptaka. Pomoże to zespołowi IT zrozumieć, co jest zagrożone, aby mógł ustalić priorytety swoich reakcji zgodnie z celami biznesowymi.
Identyfikacja przyczyn źródłowych
Platformy AIOps pomagają identyfikować podstawowe przyczyny różnych incydentów, aby zminimalizować czasochłonny i frustrujący proces rozwiązywania problemów. Możesz pozwolić swojemu zespołowi IT szybciej dotrzeć do problemu i rozwiązania oraz wyeliminować MTTR i zminimalizować przestoje.
Analiza kohortowa
Rozwiązania AIOps zbierają liczne informacje z rozproszonych architektur i analizują szeroki zakres instancji. Ten proces pomaga znaleźć wartości odstające w konfiguracji, wybrać znaczące wzorce i szybko wdrożyć odpowiednie wersje oprogramowania.
Oprócz tego istnieje wiele innych przypadków użycia AIOps, w tym możliwości samoleczenia, odkrywanie ukrytych możliwości, planowanie pojemności, zarządzanie incydentami, optymalizacja chmury itp.
Przypadki użycia MLOps
MLOps ma szeroki zakres zastosowań w wielu branżach, od opieki zdrowotnej po finanse. Niektórzy z nich są:
Badania i odkrycia szczepionek
Firmy z branży medycznej borykają się z takimi problemami, jak przedłużające się badania, niedopasowanie technologii, zadłużenie techniczne, zaangażowanie interesariuszy itp. MLOps oferuje doskonały stos technologiczny do szybkiego i ekonomicznego przeszukiwania tysięcy wirtualnych związków.
Przetwarzanie danych
Branże przetwarzania danych borykają się z takimi problemami, jak bezpieczeństwo, zarządzanie, wdrażanie chmury, ochrona danych i inne. MLOps umożliwia firmom przetwarzającym dane przeciwdziałanie tym problemom i pozwala im obliczać zasoby, przyspieszać wdrażanie modeli i zapewniać powtarzalność.
Modelowe wdrożenia w finansach
Firmy finansowe świadczą usługi, takie jak doradztwo, zapewnianie podatków itp. Firmy te wykorzystują technologie uczenia maszynowego do przeciwdziałania praniu pieniędzy, sprawdzania zgodności gospodarczej, nadzoru handlu, wykrywania oszustw i nie tylko. Implementując MLOps, mogą niezawodnie przyspieszyć wdrożenia przy użyciu bibliotek i platform.
Czynności konserwacyjne
MLOps pomaga zespołowi ds. konserwacji i operacji skupić się na analizie danych. Bez użycia kosztownych zasobów Twój zespół może przeglądać każdy komponent na zasadzie priorytetu. To dodatkowo pomaga w eksperymentach na dużą skalę.
Dokładność objętości przesyłek
Firmy logistyczne borykają się z takimi problemami, jak złożoność przewidywania wielkości przesyłek, wymagania dotyczące dodatkowych uzgodnień, wyzwania związane z istniejącymi narzędziami i nie tylko. Wdrażając MLOps, możesz sprostać tym wyzwaniom i uzyskać korzyści, takie jak zwiększona dokładność przewidywania, usprawnione operacje i mniejsze obciążenie pracą.
AIOps a MLOps: różnice
Sztuczna inteligencja ma dwa filary: uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Sztuczna inteligencja jest więc technologią wielowarstwową. Z drugiej strony MLOps służy do wypełnienia luki między analitykami danych a zespołami operacyjnymi.
Dowiedzmy się więcej o różnicach między AIOps i MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatyzuje systemy i operacje IT.MLOps standaryzuje proces opracowywania systemów uczenia maszynowego.Automatyzuje rozwiązywanie i analizę przyczyn źródłowych.Zwiększa produktywność i wydajność zespołu.Zarządza i przetwarza szeroki zakres informacji skutecznie i wydajnie. Odgrywa kluczową rolę we wdrażaniu nauki o danych i sztucznej inteligencji na dużą skalę, w powtarzalny sposób. 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 związku przyczynowego, korelacja zdarzeń i nie tylko. Obejmuje modele i osadzenie uczenia maszynowego, ciągłe uczenie się i monitorowanie wydajności.
Zasoby szkoleniowe na temat AIOps
Oto niektóre zasoby szkoleniowe dotyczące AIOps:
# 1. Praktyczne AIOps
Ten przewodnik oferuje dogłębną wiedzę na temat podstaw uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Obejmuje również wiele przypadków użycia AIOps przy użyciu 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 różnych narzędzi AIOps i nie tylko.
Zasoby edukacyjne dotyczące MLOps
Oto niektóre zasoby szkoleniowe dotyczące MLOps:
# 1. Przedstawiamy MLOps
Ta książka została napisana przez dziewięciu autorów, którzy podzielili się w niej swoją wiedzą. Znajdziesz tu wprowadzenie do kluczowych koncepcji MLOps, a później niektóre zaawansowane narzędzia. Ta książka pomaga uczyć się nauki o danych, udoskonalać modele ML, projektować cykl życia MLOps, operacjonalizować modele ML i tak dalej.
#2. Praktyczne MLOpy
Autorzy Noah Gift i Alfredo Deza zapewniają przewagę w stosowaniu najlepszych praktyk DevOps do uczenia maszynowego, budowaniu produkcyjnych systemów uczenia maszynowego, monitorowaniu, testowaniu obciążenia, oprzyrządowaniu systemów uczenia maszynowego, wybieraniu odpowiednich narzędzi MLOps, uruchamianiu modeli uczenia maszynowego i nie tylko.
Wniosek
AIOps i MLOps są podobne, ale różnią się własnymi warunkami i zastosowaniami. Ale oba pomagają zwiększyć wydajność systemów i procesów.
AIOps koncentruje się na inteligentnej analizie przyczyn źródłowych i automatyzacji zarządzania incydentami, podczas gdy MLOps wypełnia lukę między zespołami operacyjnymi a analitykami danych.
Ponadto AIOps automatyzuje maszyny lub systemy w Twojej organizacji, podczas gdy MLOps standaryzuje procesy IT.
Możesz także zapoznać się z najlepszymi zasobami edukacyjnymi dotyczącymi nauki o danych i uczenia maszynowego.