Porozumění AIOps a MLOps: Klíčové rozdíly
Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) zaznamenávají nebývalý rozvoj a organizace po celém světě tyto technologie s nadšením adoptují v rámci své digitální transformace. Dva zásadní koncepty, které v tomto kontextu vynikají, jsou AIOps a MLOps.
V posledních letech se stále více společností obrací k těmto technologiím s cílem zdokonalit své produkty a služby a posílit spokojenost zákazníků. AIOps a MLOps představují klíčové elementy pro organizace, které využívají potenciál umělé inteligence.
Zatímco AIOps se zaměřuje na automatizaci IT operací prostřednictvím vícevrstvých platforem, MLOps přináší disciplinovaný přístup ke správě algoritmů strojového učení v produkčním prostředí.
V následujících řádcích se podíváme blíže na AIOps a MLOps, objasníme jejich význam a poukážeme na rozdíly mezi nimi.
Začněme!
Co je AIOps?
AIOps, neboli umělá inteligence pro IT operace, je kombinací velkých dat a strojového učení, která umožňuje automatizovat různé IT procesy. Mezi tyto procesy patří například korelace událostí, řešení incidentů, detekce anomálií a další.
Termín AIOps byl poprvé použit společností Gartner v roce 2016. Podle jejich definice je AIOps platformou pro IT operace, která využívá pokročilé techniky strojového učení, velká data a další moderní technologie k vylepšení funkcí jako service desk, monitorování a automatizace, a to jak přímým, tak i nepřímým způsobem.
Platformy AIOps dávají organizacím možnost využívat různé metody sběru dat, datové zdroje, prezentační technologie a analytické nástroje. AIOps je mnohostranný nástroj, který umožňuje:
- Sledování dat z protokolů, stavu konfigurace systémů, incidentů a dalších informací souvisejících s provozem a výkonem systémů.
- Analýzu shromážděných dat s cílem odhalit prioritní vzorce.
- Navrhování přesných řešení pro urychlení provozu.
- Řešení složitých problémů bez lidského zásahu.
Zjednodušeně řečeno, AIOps využívá AI k optimalizaci a automatizaci IT úloh, což se také označuje jako technologie samooptimalizace. Hlavním cílem AIOps je dosažení maximálního výkonu při minimalizaci prostojů.
Co je MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) je rámec, který se zaměřuje na posílení spolupráce mezi provozními týmy a datovými vědci v rámci organizace. Jedná se o multidisciplinární přístup, který usnadňuje správu algoritmů ML v produkčním prostředí a jejich průběžný životní cyklus.
MLOps je technologie, která umožňuje škálovat, sestavovat a nasazovat algoritmy pro zajištění konzistence ve výrobním procesu. Spojuje nástroje a lidi a zahrnuje tři hlavní aspekty ML: návrh, implementaci a školení.
Kromě toho MLOps umožňuje analyzovat, sbírat a interpretovat různá data. Pomocí algoritmů strojového učení dokáže detekovat anomálie v infrastruktuře, které mohou způsobovat problémy s výkonem. Historické analýzy navíc pomáhají optimalizovat budoucí operace.
Cílem MLOps je automatizovat opakující se úkoly v projektech datové vědy pomocí algoritmů ML. Místo tradičních business intelligence aplikací využívá pokročilé algoritmy hlubokého učení pro zpracování velkých dat.
Typický proces MLOps zahrnuje:
- Definování obchodního cíle
- Sběr relevantních dat
- Zpracování a čištění dat
- Vytváření modelů nebo použití předem připravených modelů
- Nasazení finálního modelu
MLOps se podobá DevOps, ale s tím rozdílem, že v MLOps jsou vývojáři datoví vědci, inženýři strojového učení a specialisté na AI. DevOps zlepšuje produkty zkrácením životního cyklu, zatímco MLOps podporuje analýzy pro dosažení lepších výsledků.
MLOps podporuje datové vědce, aby experimentovali s různými parametry, modely a funkcemi. Lze tedy říci, že má experimentální charakter.
Proč je AIOps nezbytný?
AIOps pomáhá poskytovat inteligentní upozornění a analýzy v případě výpadků nebo selhání systému. Nabízí univerzální přístup ke správě výkonu aplikací, kde lze rychle sledovat obchodní transakce s ohledem na funkce aplikace.
AIOps dokáže řešit různé výzvy. Podívejme se na některé z nich:
Audit souladu
Hlavní výhodou AIOps je schopnost identifikovat problémy s nesouladem s regulačními standardy. Mezi tyto standardy patří:
- ISO 27001/27002
- Standard zabezpečení dat odvětví platebních karet (PCI DSS)
- Sarbanes-Oxley Act (SOX)
- Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Tyto standardy a předpisy jsou vytvořeny pro ochranu citlivých dat pomocí šifrování, správných postupů likvidace a opatření pro kontrolu přístupu.
Detekce anomálií
Detekce anomálií je proces identifikace vzorců v datech a odhalování dat, která se od normálu odchylují. AIOps, využívající modely strojového učení, které jsou trénovány na základě historických dat, dokáže detekovat neobvyklé akce, ke kterým dochází u konkrétních aplikací nebo uživatelů.
Regulační výkaznictví
Regulační orgány vyžadují, aby společnosti vytvářely zprávy o dodržování průmyslových směrnic, jako je HIPAA, PCI a další. Ruční vytváření takových zpráv je časově náročné a namáhavé, zvláště při správě velkého počtu serverů nebo aplikací.
Řešení AIOps umožňují automatizovat audity souladu s monitorováním celé infrastruktury v reálném čase.
Redukce šumu
Pro analyzovaná data je důležité snížit šum. Nežádoucí šum (data) narušuje relevantní informace v datech a událostech. Nadměrný šum plýtvá zdroji a časem, protože vyžaduje lidské úsilí k třídění nepodstatných událostí. Vysoká úroveň šumu naznačuje problémy v návrhu softwaru a základních zranitelnostech.
Řešení AIOps dokážou filtrovat cizí data, což umožňuje soustředit se na smysluplné signály, což vede k vyšší efektivitě a produktivitě.
Komplexní monitorování procesů
AIOps nabízí data o všech technologických aktivech organizace, jejich výkonu a přehled o jejich využití. Řešení AIOps poskytují organizaci náležitou viditelnost napříč různými IT operacemi, jako je správa a nasazení aplikací, analýza zabezpečení a monitorování sítě.
Proč je MLOps nezbytný?
MLOps umožňuje organizacím dosáhnout úspěchu a efektivity prostřednictvím analýzy řízené daty. Zlepšuje provozní inteligenci, která umožňuje osobám s rozhodovací pravomocí činit cenná rozhodnutí pro úspěch organizace.
Řešení MLOps nabízí několik výhod:
Snížení rizik
Rizika spojená s modely ML lze snadno zmírnit pomocí řešení MLOps. Tyto nástroje monitorují, jak každý model funguje v průběhu času. To umožňuje organizacím zjistit, zda je třeba model nahradit nebo aktualizovat novou verzí.
Automatizovaný vývoj
Automatizovaný vývoj umožňuje datovým vědcům rychleji vytvářet, testovat a trénovat modely strojového učení. Modely ML mohou být nasazeny během dnů místo měsíců. Umožňují vývojářům dosahovat rychlejších výsledků a vylepšovat modely, což snižuje náklady a uvolňuje zdroje.
Flexibilita nasazení
MLOps usnadňuje nasazení na jakémkoli uzlu a umožňuje vývojovým týmům využívat jejich infrastrukturu pro testování a školení.
Soulad s předpisy
Organizace, které zpracovávají citlivé informace, musí dodržovat regulační požadavky na ochranu soukromí. Řešení MLOps jsou navržena speciálně pro splnění těchto požadavků, což uživatelům umožňuje testovat a trénovat modely strojového učení bez úniku osobních údajů.
Opakovatelné pracovní postupy
MLOps zjednodušuje opakovatelnost tím, že nabízí předem vytvořené pracovní postupy pro úlohy jako trénování modelů, nasazení v různých prostředích a ověřování.
Rychlá reakce na hrozby
Když IT specialisté objeví bezpečnostní mezeru, musí jednat rychle, aby minimalizovali škody a zabránili budoucím útokům. Řešení MLOps jsou neustále k dispozici a v případě narušení bezpečnosti identifikují hrozby a brání podobným událostem v reálném čase. Navíc získáváte přehled o rozsahu škod způsobených narušením.
Případy použití AIOps
AIOps je užitečný pro organizace, které používají cloud computing nebo DevOps. Pomáhá týmům DevOps získat další informace o IT prostředí organizace a umožňuje provoznímu týmu přehled o změnách ve výrobě.
Aplikace AIOps jsou postaveny na čtyřech hlavních komponentách:
- Podnikový monitoring
- Monitorování výkonu aplikací (APM)
- Sledování a správa zabezpečení (SMM)
- Správa výkonu sítě (NPM)
AIOps podporuje širokou škálu IT operací pro zlepšení nákladové efektivnosti, minimalizaci zpoždění, chyb atd. Nyní se podívejme na některé běžné případy použití:
Rychlé upozornění
Řešení AIOps filtrují a zpracovávají data z IT prostředí za účelem konsolidace upozornění a identifikace incidentů. Pokud například selhání v systému způsobí selhání jiného systému, obdržíte množství upozornění, která vás zmatou a zpomalí dobu reakce. AIOps dokáže shromáždit všechny informace, analyzovat je a odeslat upozornění, aby IT týmy pochopily problém a správně zareagovaly, čímž se sníží únava z upozornění.
Situační analýza napříč doménami
Platformy AIOps dokážou analyzovat data z různých sítí a systémů, aby poskytly přehled o aktuální situaci z širší perspektivy. To pomůže IT týmu pochopit, co je ohroženo, a upřednostnit reakce podle obchodních cílů.
Identifikace základních příčin
Platformy AIOps pomáhají identifikovat hlavní příčiny různých incidentů, čímž se minimalizuje časově náročné a frustrující odstraňování problémů. Umožňují IT týmu rychleji dosáhnout problému a jeho řešení, čímž se zkrátí MTTR a minimalizují prostoje.
Kohortová analýza
Řešení AIOps shromažďují velké množství informací z distribuovaných architektur a analyzují širokou škálu instancí. Tento proces pomáhá najít anomálie v konfiguraci, vybrat smysluplné vzorce a rychle nasadit správné verze softwaru.
Kromě toho existuje mnoho dalších případů použití AIOps, včetně schopností samoopravy, odhalování skrytých příležitostí, plánování kapacity, řízení incidentů, optimalizace cloudu atd.
Případy použití MLOps
MLOps má široké uplatnění v mnoha odvětvích, od zdravotnictví po finance. Některé případy jsou následující:
Výzkum a objev vakcín
Zdravotnické společnosti se potýkají s problémy, jako je dlouhodobý výzkum, technologická nekompatibilita, technický dluh a další. MLOps nabízí vynikající technologický základ pro rychlé a cenově efektivní prověřování tisíců virtuálních sloučenin.
Zpracování dat
Odvětví zpracování dat čelí problémům, jako je bezpečnost, správa, přijetí cloudu, ochrana dat a další. MLOps umožňuje společnostem zpracovávající data tyto problémy překonat a umožňuje jim vypočítat zdroje, urychlit implementaci modelů a zajistit reprodukovatelnost.
Nasazení modelů ve financích
Finanční společnosti poskytují služby, jako je poradenství, daňové poradenství, pojištění a další. Tyto společnosti využívají technologie ML pro boj proti praní špinavých peněz, kontrolu ekonomického souladu, dohled nad obchodováním, odhalování podvodů a další. Díky MLOps mohou spolehlivě urychlit implementaci pomocí knihoven a frameworků.
Údržbářské operace
MLOps pomáhá údržbářským a provozním týmům soustředit se na datovou vědu. Bez nákladných zdrojů může tým prioritně kontrolovat každý komponent. To také pomáhá při experimentování ve velkém měřítku.
Přesnost objemu zásilek
Logistické společnosti se potýkají se složitostí předvídání objemů zásilek, požadavky na dodatečná ujednání, problémy se stávajícími nástroji a další. Implementací MLOps lze tyto problémy vyřešit a získat výhody, jako je zvýšená přesnost prognóz, zjednodušené operace a snížení pracovní zátěže.
AIOps vs. MLOps: Rozdíly
Umělá inteligence má dva pilíře: strojové učení a hluboké učení. Umělá inteligence je tedy vícevrstvá technologie. Na druhou stranu se MLOps používá k překlenutí propasti mezi datovými vědci a provozními týmy.
Podívejme se na další rozdíly mezi AIOps a MLOps.
| AIOps | MLOps |
| AIOps automatizuje IT systémy a operace. | MLOps standardizuje proces vývoje systému strojového učení. |
| Automatizuje řešení a analýzu hlavních příčin. | Zvyšuje produktivitu a efektivitu týmu. |
| Efektivně a účinně spravuje a zpracovává širokou škálu informací. | Hraje klíčovou roli při zavádění datové vědy a umělé inteligence ve velkém měřítku a opakovatelným způsobem. |
| AIOps nepřetržitě řídí rizika zranitelnosti. | MLOps řídí životní cyklus strojového učení. |
| Umožňuje preventivní údržbu a poskytuje proaktivní upozornění. | Zajišťuje spravedlnost a zmírňuje zkreslení prostřednictvím ověřování modelů. |
| Mezi jeho úkoly patří detekce anomálií, určování kauzality, korelace událostí a další. | Zahrnuje modely strojového učení a vkládání, kontinuální učení a sledování výkonu. |
Výukové zdroje o AIOps
Některé zdroje pro výuku AIOps:
#1. Praktické AIOps
Tato příručka nabízí hluboké znalosti o základech strojového učení a umělé inteligence. Zahrnuje také mnoho případů použití AIOps s využitím algoritmů ML.
#2. Rozšíření AIOps: Kompletní průvodce
Autor knihy je přesvědčen, že nejlepší způsob, jak porozumět technologii, je klást otázky. Tato příručka obsahuje otázky a odpovědi, různá hodnocení nástrojů AIOps a další.
Výukové zdroje o MLOps
Některé zdroje pro výuku MLOps:
#1. Úvod do MLOps
Tuto knihu napsalo devět autorů, kteří se v ní dělí o své znalosti. Poskytuje úvod do klíčových konceptů MLOps a následně seznamuje s pokročilejšími nástroji. Kniha vás naučí datové vědě, vylepšovat modely ML, navrhovat životní cyklus MLOps, provozovat modely ML a další.
#2. Praktické MLOps
Autoři Noah Gift a Alfredo Deza vám pomáhají využívat osvědčené postupy DevOps v ML, vytvářet produkční systémy ML, monitorovat, zátěžově testovat, instrumentovat systémy ML, vybírat správné nástroje MLOps, spouštět modely ML a další.
Závěr
AIOps a MLOps jsou si podobné, ale liší se svými vlastními podmínkami a aplikacemi. Nicméně obě technologie vám pomohou zefektivnit systémy a procesy.
AIOps se zaměřuje na inteligentní analýzu hlavních příčin a automatizaci správy incidentů, zatímco MLOps překlenuje propast mezi provozními týmy a datovými vědci.
AIOps také automatizuje stroje nebo systémy v organizaci, zatímco MLOps standardizuje IT procesy.
Doporučujeme také prozkoumat nejlepší výukové zdroje pro datovou vědu a strojové učení.