Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) se vyvíjejí a organizace tyto technologie rychle osvojují, protože procházejí digitální transformací.
AIOps a MLOps jsou dvě klíčové složky podniků využívajících umělou inteligenci. Několik podniků používá tyto technologie v posledních letech ke zlepšení svých produktů a služeb a ke zvýšení spokojenosti zákazníků.
Operace AI jsou řadou vícevrstvých platforem, které pomáhají automatizovat operace IT, zatímco operace ML jsou disciplinárním přístupem k řízení algoritmů strojového učení na probíhajících produktech.
V tomto článku se budu zabývat AIOps a MLOps, jejich důležitostí a tím, jak se od sebe liší.
Tady jsme!
Table of Contents
Co je AIOps?
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) je kombinací strojového učení a velkých dat, která automatizuje téměř různé IT operace, jako je korelace událostí, určování nehod, detekce odlehlých hodnot a další.
AIOps poprvé označila společnost Gartner v roce 2016. Podle nich je AIOps skvělou platformou pro IT operace, které využívají moderní techniky strojového učení, velká data a další pokročilé technologie k nepřímému nebo přímému vylepšení funkcí service desk, monitorování a automatizace. .
Platformy AIOps umožňují organizacím používat různé metody sběru dat, zdroje dat, prezentační technologie a analytické technologie. AIOps je nástroj pro mnoho úkolů:
- Trasování, protokoly, stav konfigurace systému, data incidentů a další informace související s provozem a výkonem systému
- Zkoumá shromážděná data a vyvozuje závěry podle vzorců priorit
- AIOps dokáže přesně navrhnout řešení, aby byla operace rychlejší
- Dokáže vyřešit složité problémy bez lidského zásahu.
Jednoduše řečeno, AIOps využívá technologii AI k optimalizaci a automatizaci IT úloh, což je také označováno jako samooptimalizační technologie. Primárním cílem AIOps je maximalizovat výkon minimalizací prostojů.
Co je MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) je rámec, který se zaměřuje na zvýšenou spolupráci mezi operační jednotkou a datovými vědci v rámci organizace. Jedná se o víceoborový přístup, který pomáhá spravovat algoritmy ML na probíhajících produktech s jejich vlastním nepřetržitým životním cyklem.
MLOps je technologie, která vám umožňuje škálovat, sestavovat a nasazovat více algoritmů pro udržení konzistence ve výrobě. Kombinuje nástroje a lidi a pokrývá tři hlavní aspekty ML, tj. návrh, nasazení a školení.
Kromě toho vám MLOps také umožňuje analyzovat, shromažďovat a interpretovat různá data. Pomocí několika algoritmů strojového učení dokáže detekovat anomálie v infrastruktuře, které mohou způsobovat problémy s výkonem. Kromě toho využívá historické analytické výsledky pro optimalizované a efektivní budoucí operace.
Cílem MLOps je používat algoritmy ML k automatizaci různých opakovatelných úloh ve vašich projektech datové vědy. Používá pokročilé algoritmy hlubokého učení pro zpracování velkých dat namísto tradičních aplikací business intelligence.
Typický MLOps má několik procesů:
- Definování obchodního cíle
- Shromažďování důležitých dat
- Zpracování a čištění dat
- Vytváření modelů nebo používání modelů připravených k nasazení
- Nasazení finálního modelu
MLOps sleduje podobnou cestu jako DevOps, kromě toho, že vývojáři jsou konkrétně datoví vědci, inženýři strojového učení a specialisté na AI v MLOps. DevOps vytváří lepší produkty tím, že zkracuje životní cyklus produktu, zatímco MLOps podporuje statistiky k dalšímu využití a získávání lepších výsledků.
MLOps podporuje datové vědce, aby vyzkoušeli různé parametry, modely a funkce. Dá se tedy říci, že má experimentální povahu.
Proč je AIOps Essential?
AIOps pomáhají s inteligentními výstrahami a analýzami v případě výpadku nebo selhání systému. Najdete všestranný přístup ke správě výkonu aplikací, protože můžete rychle sledovat obchodní transakce s ohledem na funkce aplikace.
AIO mohou řešit různé výzvy; pojďme o nich diskutovat
Audit shody
Hlavní výhodou AIOps je identifikace problémů s nesouladem s regulačními standardy. Mezi takové normy 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 zabezpečení citlivých dat pomocí silného šifrování, správných postupů likvidace, opatření pro kontrolu přístupu a dalších.
Detekce anomálií
Identifikace různých vzorů v datech a detekce dat, která se vymykají normálu, se nazývá detekce anomálií. Díky více modelům strojového učení, které jsou trénovány na základě historických dat, mohou AIOps detekovat situace, kdy pro konkrétní aplikace nebo uživatele dochází k neobvyklým akcím.
Regulační výkaznictví
Regulační orgány vyžadují, aby společnosti vypracovaly zprávu o tom, jak dodržují průmyslové směrnice, včetně HIPAA, PCI a dalších. Ruční generování těchto druhů zpráv je časově náročné a únavné, zvláště když spravujete mnoho serverů nebo několik aplikací.
Řešení AIOps však umožňují automatizovat audity shody s monitorováním celé infrastruktury v reálném čase.
Redukce hluku
Pro shromažďovaná data je zásadní snížení šumu. Při prohlížení dat a protokolů událostí narušuje nežádoucí šum (data) důležité informace. Nadměrný hluk plýtvá zdroji a časem, protože vyžaduje lidské úsilí k třídění nepodstatných událostí. Vysoká hladina hluku naznačuje problémy s návrhem softwaru a základními zranitelnostmi.
Řešení AIOps dokážou filtrovat cizí data, takže se můžete soustředit na smysluplné signály, což vede k lepší efektivitě a produkci.
End-to-End monitorování procesu
AIOps nabízí data o všech technologických aktivech organizace, jejich výkonu a přehled o tom, jak jsou využívány. Řešení AIOps poskytují organizaci náležitou viditelnost napříč různými IT operacemi, jako je správa a nasazení aplikací, analýzy zabezpečení a monitorování sítě.
Proč je MLOps Essential?
MLOps umožňují organizacím stát se úspěšnými a efektivnějšími díky analýze řízené daty. Vylepšuje také provozní inteligenci, takže osoby s rozhodovací pravomocí mohou činit cenná rozhodnutí pro vyšší úspěch organizace.
Řešení MLOps má mnoho výhod:
Snižování rizik
Rizika spojená s modely ML lze snadno zmírnit pomocí řešení MLOps, protože poskytují nástroje pro sledování toho, jak dobře každý model funguje po určitou dobu. Tyto informace umožňují organizacím určit, zda je třeba konkrétní model nahradit nebo aktualizovat novou verzí.
Automatizovaný vývoj
Automatizovaný vývoj umožňuje datovým vědcům rychleji vytvářet, testovat a trénovat modely strojového učení. Kromě toho mohou být MLO nasazeny spíše ve dnech než měsících. Umožňují vývojářům získat rychlejší výsledky a vylepšit modely. To dále sníží náklady a uvolní zdroje.
Flexibilita nasazení
MLO usnadňují nasazení na jakémkoli uzlu, což vývojovým týmům umožňuje používat jejich infrastrukturu pro testování a školení.
Soulad s předpisy
Protože organizace zacházejí s citlivými informacemi, musí dodržovat regulační požadavky na ochranu soukromí. Obrátit se na řešení MLOps je moudré rozhodnutí, protože jsou navržena speciálně tak, aby splňovala požadavky. To uživatelům umožní testovat a trénovat modely strojového učení bez úniku jakýchkoli osobních údajů.
Opakovatelné pracovní postupy
MLOps zjednodušuje opakovatelnost tím, že nabízí předem vytvořené pracovní postupy pro snadné úkoly, jako je školení modelů, nasazení v různých prostředích a ověřování.
Rychlá reakce na hrozby
Když IT profesionálové najdou díru v bezpečnostním štítu, musí jednat rychle, aby minimalizovali škody a zabránili budoucím útokům. Řešení MLOps bude neustále k dispozici a v okamžiku narušení bezpečnosti najednou identifikuje hrozby a zabrání podobným událostem v reálném čase. Kromě toho také získáte přehled o škodách způsobených porušením.
Případy použití AIOps
AIOps je užitečné pro organizace, které používají cloud computing nebo DevOps. Pomáhá týmům DevOps získat další informace o IT prostředí jejich organizace. Provozní tým má také 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)
Kromě toho AIOps podporuje širokou škálu IT operací pro zlepšení efektivity nákladů, minimalizaci zpoždění a chyb atd. Proberme některé běžné případy použití:
Rychlé upozornění
Řešení AIOps filtrují a ingestují data z IT prostředí za účelem konsolidace výstrah a identifikaci incidentů. Pokud například selhání v systému způsobí selhání jiného systému, budete dostávat mnoho upozornění, která vás matou a také zpomalují dobu odezvy. Ale AIOps mohou shromáždit všechny informace, analyzovat je a poté odeslat upozornění, aby týmy IT pochopily problém a poskytly správnou reakci, čímž se sníží únava z upozornění.
Situační analýza napříč doménami
Platformy AIOps mohou analyzovat data z různých sítí a systémů a poskytnout tak pohled na současnou situaci z ptačí perspektivy. To pomůže IT týmu pochopit, co je ohroženo, aby mohl upřednostnit své reakce podle obchodních cílů.
Identifikace základních příčin
Platformy AIOps pomáhají identifikovat hlavní příčiny různých incidentů a minimalizují tak časově náročný a frustrující proces odstraňování problémů. Můžete svému IT týmu umožnit rychleji se dostat k problému a řešení, eliminovat MTTR a minimalizovat prostoje.
Kohortová analýza
Řešení AIOps shromažďují četné informace z distribuovaných architektur a analyzují širokou škálu instancí. Tento proces vám pomůže najít odlehlé hodnoty v konfiguraci, vybrat smysluplné vzory a rychle nasadit správné verze softwaru.
Kromě toho existuje mnoho dalších případů použití AIOps, včetně schopností samoopravy, objevování skrytých příležitostí, plánování kapacity, řízení výskytu, optimalizace cloudu atd.
Případy použití MLOps
MLOps má širokou škálu použití v mnoha průmyslových odvětvích, od zdravotnictví po finance. Někteří z nich jsou:
Výzkum a objevy vakcín
Zdravotnické společnosti se potýkají s problémy, jako je dlouhodobý výzkum, technologický nesoulad, technický dluh, odkup zainteresovaných stran atd. MLOps nabízí vynikající technologický zásobník pro rychlé a cenově výhodné prověřování tisíců virtuálních sloučenin.
Zpracování dat
Odvětví zpracování dat čelí problémům, jako je zabezpečení, správa, přijetí cloudu, ochrana dat a další. MLOps umožňuje společnostem zpracovávajícím data čelit těmto problémům a umožňuje jim vypočítat zdroje, urychlit nasazení modelu a zajistit reprodukovatelnost.
Modelové nasazení ve financích
Finanční společnosti poskytují služby, jako je poradenství, daňové pojištění atd. Tyto společnosti využívají technologie ML pro boj proti praní špinavých peněz, kontrolu ekonomického souladu, dohled nad obchodem, odhalování podvodů a další. Implementací MLOps mohou spolehlivě urychlit nasazení pomocí knihoven a frameworků.
Údržbářské operace
MLOps pomáhá týmu údržby a provozu zaměřit se na datovou vědu. Bez použití nákladných zdrojů může váš tým prioritně zkontrolovat každou součást. To dále pomáhá při experimentování ve velkém měřítku.
Přesnost objemu zásilky
Logistické společnosti čelí problémům, jako je složitost předvídání objemů zásilek, požadavky na další ujednání, problémy se stávajícími nástroji a další. Implementací MLOps můžete tyto problémy vyřešit a získat výhody, jako je zvýšená přesnost předpovědí, zjednodušené operace a snížená pracovní zátěž.
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 operačními týmy.
Pojďme zjistit další rozdíly mezi AIOps a MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps 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 efektivně 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 výstrahy. 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 vložení, nepřetržité učení a sledování výkonu.
Výukové zdroje na AIOps
Některé z výukových zdrojů na AIOps jsou následující:
#1. Praktické AIOps
Tato příručka nabízí hluboké znalosti základů strojového učení a umělé inteligence. Pokrývá také více případů použití AIOps pomocí algoritmů ML.
#2. Rozšíření AIOps Kompletní průvodce
Autor knihy se domnívá, že nejlepší způsob, jak porozumět technologii, je klást otázky. Tato příručka obsahuje otázky a odpovědi, různá hodnocení různých nástrojů AIOps a další.
Výukové zdroje na MLOps
Některé z výukových zdrojů na MLOps jsou následující:
#1. Představujeme MLOps
Tuto knihu napsalo devět autorů, kteří se v knize podělili o své znalosti. Najdete zde úvod do klíčových konceptů MLOps a později některé pokročilé nástroje. Tato kniha vám pomůže naučit se datovou vědu, vylepšit modely ML, navrhnout životní cyklus MLOps, operacionalizovat modely ML a tak dále.
#2. Praktické MLOps
Autoři Noah Gift a Alfredo Deza vám dávají náskok při aplikaci osvědčených postupů DevOps na ML, vytváření produkčních systémů ML, monitorování, zátěžovém testování, instrumentaci systémů ML, výběru správných nástrojů MLOps, spouštění modelů ML a dalších.
Závěr
AIOps a MLOps jsou podobné, ale liší se svými vlastními podmínkami a aplikacemi. Ale oba vám pomohou zefektivnit vaše systémy a procesy.
AIOps se zaměřuje na inteligentní analýzu hlavních příčin a automatizaci správy incidentů, zatímco MLOps překlenuje propast mezi operačními týmy a datovými vědci.
AIOps také automatizuje stroje nebo systémy ve vaší organizaci, zatímco MLOps standardizuje vaše IT procesy.
Můžete také prozkoumat nejlepší výukové zdroje pro datovou vědu a strojové učení.