Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) стрімко еволюціонують, і організації активно впроваджують ці інновації у процесі цифрової трансформації.
AIOps і MLOps виступають двома ключовими елементами бізнесу, що базується на ШІ. Багато компаній останнім часом використовують ці технології для поліпшення якості своїх продуктів та послуг, а також для підвищення рівня задоволеності клієнтів.
Операції, керовані ШІ (AIOps), являють собою набір багатошарових платформ, призначених для автоматизації ІТ-операцій, тоді як операції МН (MLOps) – це міждисциплінарний підхід до управління алгоритмами машинного навчання у виробничих процесах.
У цій статті ми детально розглянемо AIOps та MLOps, їхню значущість, а також відмінності між ними.
Отже, почнемо!
Що таке AIOps?
Штучний інтелект для ІТ-операцій (AIOps) – це інтеграція машинного навчання та аналізу великих даних для автоматизації різноманітних ІТ-процесів, таких як кореляція подій, ідентифікація збоїв, виявлення аномалій тощо.
Вперше термін AIOps був запропонований компанією Gartner у 2016 році. За їх визначенням, AIOps – це потужна платформа для ІТ-операцій, яка використовує передові методи машинного навчання, аналіз великих даних та інші інноваційні технології для прямого або непрямого покращення функцій обслуговування, моніторингу та автоматизації.
Платформи AIOps надають організаціям можливість використовувати різноманітні методи збору даних, джерела даних, технології візуалізації та аналітичні інструменти. AIOps сприяє виконанню широкого спектру завдань:
- Аналіз трасування, журналів, стану конфігурації системи, даних про інциденти та іншої інформації, пов’язаної з роботою та продуктивністю системи.
- Інтелектуальний аналіз зібраних даних та формування обґрунтованих висновків з використанням пріоритетних моделей.
- Точне надання рішень для прискорення операцій.
- Вирішення складних проблем без необхідності втручання людини.
Отже, кажучи простими словами, AIOps використовує технологію ШІ для оптимізації та автоматизації ІТ-завдань, що можна також назвати технологією самооптимізації. Головна мета AIOps – максимізація продуктивності шляхом зменшення часу простою.
Що таке MLOps?
Операції машинного навчання (MLOps) — це фреймворк, спрямований на розширення співпраці між операційними підрозділами та дослідниками даних в організації. Це багатоаспектний підхід, який допомагає керувати алгоритмами машинного навчання на етапі впровадження продуктів, використовуючи їхній постійний життєвий цикл.
MLOps – це технологія, яка забезпечує масштабування, створення та впровадження різноманітних алгоритмів для підтримки послідовності у виробничому процесі. Вона поєднує інструменти та людей, охоплюючи три основні сфери МН: проектування, розгортання та навчання.
Крім того, MLOps забезпечує аналіз, збір та інтерпретацію різноманітних даних. Завдяки різним алгоритмам машинного навчання можна виявляти аномалії в інфраструктурі, які можуть спричиняти проблеми з продуктивністю. Також, MLOps використовує історичні дані для оптимізації та підвищення ефективності в майбутньому.
Мета MLOps полягає у використанні алгоритмів МН для автоматизації різноманітних повторюваних завдань у ваших проєктах з обробки даних. Ця технологія використовує розширені алгоритми глибокого навчання для аналізу великих даних, на відміну від традиційних інструментів бізнес-аналітики.
Типовий процес MLOps включає наступні етапи:
- Визначення цілей бізнесу.
- Збір необхідних даних.
- Обробка та очищення даних.
- Створення моделей або використання готових до впровадження моделей.
- Розгортання фінальної моделі.
MLOps має схожий підхід до DevOps, з тією різницею, що в MLOps розробниками є науковці з обробки даних, інженери з машинного навчання та фахівці зі штучного інтелекту. DevOps зосереджений на створенні кращих продуктів шляхом скорочення життєвого циклу продукту, тоді як MLOps забезпечує подальше використання цих продуктів і досягнення кращих результатів.
MLOps заохочує дослідників даних до експериментів з різними параметрами, моделями та функціями. Таким чином, можна сказати, що MLOps має експериментальний характер.
Чому AIOps є необхідним?
AIOps забезпечує інтелектуальні оповіщення та аналітику у випадках збоїв або несправностей системи. Застосовуючи комплексний підхід до управління продуктивністю додатків, ви можете оперативно відстежувати бізнес-операції, пов’язані з їх функціональністю.
AIOps може вирішувати широкий спектр завдань. Розгляньмо їх детальніше.
Аудит відповідності
Основна перевага AIOps полягає у виявленні невідповідностей нормативним стандартам. До таких стандартів належать:
- ISO 27001/27002
- Стандарт безпеки даних платіжних карток (PCI DSS)
- Закон Сарбейнса-Окслі (SOX)
- Закон про перенесення та підзвітність медичного страхування (HIPAA)
Ці стандарти та правила розроблені для захисту конфіденційних даних за допомогою надійного шифрування, відповідних процедур утилізації, заходів контролю доступу тощо.
Виявлення аномалій
Виявлення різних закономірностей у даних та ідентифікація відхилень від норми називається виявленням аномалій. Завдяки численним моделям машинного навчання, які навчаються на основі історичних даних, AIOps може виявляти нетипові дії у певних програмах або для окремих користувачів.
Регуляторна звітність
Регуляторні органи вимагають від компаній надавати звіти про дотримання галузевих інструкцій, таких як HIPAA, PCI та інших. Створення таких звітів вручну є трудомістким процесом, особливо при управлінні великою кількістю серверів або програм.
Рішення AIOps автоматизують перевірку відповідності за допомогою моніторингу всієї інфраструктури в режимі реального часу.
Зменшення “шуму”
Зменшення “шуму” має важливе значення для аналізу зібраних даних. При перегляді даних подій та журналів небажаний “шум” (зайві дані) ускладнює пошук потрібної інформації. Надмірний “шум” призводить до неефективного використання ресурсів та часу, оскільки сортування нерелевантних подій вимагає людських зусиль. Високий рівень “шуму” може свідчити про проблеми в дизайні програмного забезпечення та основні вразливості.
Рішення AIOps можуть відфільтрувати зайві дані, дозволяючи зосередитися на значущих сигналах, що сприяє підвищенню ефективності та продуктивності.
Наскрізний моніторинг процесів
AIOps надає інформацію про всі технологічні ресурси організації, їх продуктивність та розуміння їхнього використання. Рішення AIOps забезпечують повну видимість у різних ІТ-операціях, таких як управління та розгортання програм, аналітика безпеки та моніторинг мережі.
Чому MLOps є необхідним?
MLOps дозволяє організаціям досягати успіху та підвищувати ефективність за допомогою аналізу на основі даних. Він також покращує оперативну розвідку, що дозволяє особам, які приймають рішення, робити обґрунтовані висновки для більшого успіху організації.
Рішення MLOps мають безліч переваг:
Зменшення ризиків
Ризики, пов’язані з моделями МН, можна легко зменшити за допомогою рішень MLOps, оскільки вони надають інструменти для моніторингу ефективності кожної моделі протягом певного періоду часу. Ця інформація дозволяє організаціям визначити, чи потрібно замінити певну модель або оновити її новою версією.
Автоматизована розробка
Автоматизована розробка дозволяє дослідникам даних швидше створювати, тестувати та тренувати моделі машинного навчання. Крім того, MLO можна розгорнути за лічені дні, а не місяці. Це дозволяє розробникам швидше отримувати результати та вдосконалювати моделі, зменшуючи витрати та вивільняючи ресурси.
Гнучкість розгортання
MLOps спрощує розгортання на будь-якому вузлі, дозволяючи командам розробників використовувати власну інфраструктуру для тестування та навчання.
Відповідність нормативним вимогам
Оскільки організації обробляють конфіденційну інформацію, вони повинні дотримуватися нормативних вимог щодо захисту конфіденційності. Використання рішень MLOps є виваженим рішенням, оскільки вони розроблені спеціально для забезпечення відповідності цим вимогам. Це дозволяє користувачам тестувати та тренувати моделі машинного навчання, не порушуючи конфіденційність.
Повторювані робочі процеси
MLOps спрощує повторюваність процесів, пропонуючи заздалегідь налаштовані робочі процеси для таких типових завдань, як навчання моделі, розгортання в різних середовищах і перевірка.
Швидке реагування на загрози
Коли ІТ-фахівці виявляють вразливість у системі безпеки, вони повинні оперативно реагувати, щоб мінімізувати шкоду та запобігти майбутнім атакам. Рішення MLOps постійно доступні, і під час порушення безпеки вони миттєво виявляють загрози та запобігають подібним інцидентам у реальному часі. Крім того, вони надають інформацію про збитки, завдані внаслідок порушення.
Випадки використання AIOps
AIOps корисний для організацій, що використовують хмарні обчислення або методологію DevOps. Він допомагає командам DevOps отримувати глибше розуміння ІТ-середовища організації. Команда операцій також отримує видимість у процесі виробничих змін.
Програми AIOps базуються на чотирьох основних компонентах:
- Моніторинг підприємства
- Моніторинг продуктивності додатків (APM)
- Моніторинг та управління безпекою (SMM)
- Управління продуктивністю мережі (NPM)
Крім того, AIOps підтримує широкий спектр ІТ-операцій для підвищення економічної ефективності, зменшення затримок та помилок тощо. Розглянемо деякі типові випадки використання:
Оперативні сповіщення
Рішення AIOps фільтрують та аналізують дані з ІТ-середовищ для консолідації сповіщень та виявлення інцидентів. Наприклад, якщо збій в одній системі призводить до збою іншої, ви можете отримати велику кількість сповіщень, що збентежить вас і сповільнить час відповіді. AIOps може збирати всю інформацію, аналізувати її, а потім надсилати узагальнене сповіщення, щоб ІТ-команди могли зрозуміти причину проблеми та надати правильне рішення, зменшуючи перевантаження сповіщеннями.
Міждоменний ситуаційний аналіз
Платформи AIOps можуть аналізувати дані з різних мереж та систем, надаючи уявлення про поточну ситуацію з висоти пташиного польоту. Це дозволяє ІТ-команді зрозуміти, які ресурси перебувають під загрозою, і визначити пріоритетність реагування відповідно до бізнес-цілей.
Виявлення першопричин
Платформи AIOps допомагають визначити корінні причини різних інцидентів, що мінімізує трудомісткий процес пошуку та усунення несправностей. Це дозволяє ІТ-команді швидше визначити проблему та рішення, скоротити середній час виявлення несправностей (MTTR) та зменшити час простою.
Когортний аналіз
Рішення AIOps збирають велику кількість інформації з розподілених архітектур та аналізують різноманітні випадки. Цей процес допомагає виявити аномалії в конфігурації, виділити значущі закономірності та швидко розгорнути правильні версії програмного забезпечення.
Крім того, існує багато інших варіантів використання AIOps, включаючи можливості самовідновлення, виявлення прихованих можливостей, планування потужностей, управління інцидентами, оптимізацію хмарних ресурсів тощо.
Випадки використання MLOps
MLOps має широкий спектр застосування в багатьох галузях, від охорони здоров’я до фінансів. Ось деякі з них:
Дослідження та розробка вакцин
Компанії, що працюють у сфері охорони здоров’я, стикаються з такими проблемами, як тривалі дослідження, несумісність технологій, технічна заборгованість, різні інтереси зацікавлених сторін тощо. MLOps пропонує чудову технологічну платформу для швидкого та економічного перегляду тисяч віртуальних сполук.
Обробка даних
У галузі обробки даних існують такі проблеми, як безпека, управління, впровадження хмарних технологій, захист даних тощо. MLOps допомагає компаніям з обробки даних боротися з цими проблемами, надаючи їм необхідні обчислювальні ресурси, прискорюючи розгортання моделей та забезпечуючи відтворюваність.
Розгортання моделей у фінансовій сфері
Фінансові компанії надають такі послуги, як консультування, податкове страхування тощо. Вони використовують технології МН для боротьби з відмиванням грошей, перевірки фінансової відповідності, нагляду за торгівлею, виявлення шахрайства тощо. Впроваджуючи MLOps, вони можуть надійно прискорити розгортання, використовуючи бібліотеки та фреймворки.
Операції з технічного обслуговування
MLOps допомагає командам з технічного обслуговування зосередитися на наукових даних. Без необхідності використання дорогих ресурсів, ваша команда може перевіряти кожен компонент в пріоритетному порядку, що сприяє проведенню масштабних експериментів.
Точність обсягу відправлень
Логістичні компанії стикаються з проблемами прогнозування обсягів доставки, необхідністю додаткових домовленостей, проблемами з наявними інструментами тощо. Впроваджуючи MLOps, можна вирішити ці проблеми та отримати такі переваги, як підвищена точність прогнозування, оптимізація операцій та зменшення робочого навантаження.
AIOps проти MLOps: відмінності
Штучний інтелект має два основні стовпи: машинне навчання та глибоке навчання. Таким чином, штучний інтелект – це багатогранна технологія. З іншого боку, MLOps використовується для зближення спеціалістів з обробки даних та робочих груп.
Розгляньмо інші відмінності між AIOps та MLOps.
| AIOPS | MLOPS |
| AIOps автоматизує ІТ-системи та операції. | MLOps стандартизує процес розробки системи машинного навчання. |
| Автоматизує усунення першопричин та аналіз. | Підвищує продуктивність та ефективність роботи команди. |
| Ефективно керує різноманітною інформацією та обробляє її. | Відіграє важливу роль у розгортанні науки про дані та штучного інтелекту у великих масштабах, використовуючи повторювані процеси. |
| AIOps постійно керує ризиками вразливості. | MLOps керує життєвим циклом машинного навчання. |
| Забезпечує профілактичне технічне обслуговування та надає проактивні сповіщення. | Забезпечує об’єктивність та мінімізує упередження за допомогою перевірки моделі. |
| Серед завдань AIOps: виявлення аномалій, визначення причинно-наслідкових зв’язків, кореляція подій тощо. | MLOps включає в себе моделі машинного навчання та їх вбудовування, постійне навчання та моніторинг продуктивності. |
Навчальні ресурси про AIOps
Ось деякі навчальні ресурси з AIOps:
#1. Практичний AIOps
Цей посібник пропонує поглиблені знання про основи машинного навчання та штучного інтелекту. Також, він розглядає численні випадки застосування AIOps з використанням алгоритмів ML.
#2. AIOps Augmentation: Повний посібник
Автор книги вважає, що найкращий спосіб зрозуміти технологію – це ставити питання. Цей посібник містить запитання та відповіді, різноманітні оцінки різних інструментів AIOps тощо.
Навчальні ресурси про MLOps
Нижче наведено деякі навчальні ресурси про MLOps:
#1. Представляємо MLOps
Цю книгу написали дев’ять авторів, які поділилися своїм досвідом. Ви знайдете вступ до основних концепцій MLOps, а також інформацію про передові інструменти. Книга допоможе вам вивчити науку про дані, вдосконалити моделі МН, розробити життєвий цикл MLOps, впроваджувати моделі МН тощо.
#2. Практичний MLOps
Автори, Ноа Ґіфт та Альфредо Деза, діляться знаннями щодо застосування найкращих практик DevOps до МН, створення ефективних систем МН, моніторингу, тестування навантаження, вибору відповідних інструментів MLOps, запуску моделей МН тощо.
Висновок
AIOps та MLOps мають схожі цілі, але відрізняються за своїми термінами та застосуванням. Обидві технології допомагають зробити ваші системи та процеси більш ефективними.
AIOps фокусується на інтелектуальному аналізі першопричин та автоматизації управління інцидентами, тоді як MLOps усуває розрив між робочими групами та дослідниками даних.
Крім того, AIOps автоматизує машини або системи у вашій організації, тоді як MLOps стандартизує ІТ-процеси.
Ви також можете ознайомитися з найкращими навчальними ресурсами для вивчення науки про дані та машинного навчання.