Штучний інтелект (AI) і машинне навчання (ML) розвиваються, і організації швидко впроваджують ці технології в міру цифрової трансформації.
AIOps і MLOps є двома ключовими компонентами бізнесу на базі ШІ. Кілька підприємств останнім часом використовують ці технології, щоб покращити свої продукти та послуги та підвищити задоволеність клієнтів.
Операції AI — це серія багаторівневих платформ, які допомагають автоматизувати ІТ-операції, тоді як операції ML — це дисциплінарний підхід до керування алгоритмами машинного навчання на поточних продуктах.
У цій статті я обговорю AIOps і MLOps, їх важливість і чим вони відрізняються один від одного.
Ось і ми!
Що таке AIOps?
Штучний інтелект для ІТ-операцій (AIOps) — це комбінація машинного навчання та великих даних, яка автоматизує майже різні ІТ-операції, такі як кореляція подій, визначення аварій, виявлення викидів тощо.
AIOps вперше було названо Gartner у 2016 році. Відповідно до них, AIOps є чудовою платформою для ІТ-операцій, які використовують сучасні методи машинного навчання, великі дані та інші передові технології для опосередкованого або прямого вдосконалення функцій служби обслуговування, моніторингу та автоматизації. .
Платформи AIOps дозволяють організаціям використовувати різні методи збору даних, джерела даних, технології презентації та аналітичні технології. AIOps допомагає виконувати багато завдань:
- Трасування, журнали, стан конфігурації системи, дані про інциденти та інша інформація, пов’язана з роботою та продуктивністю системи
- Вивчає зібрані дані та робить відповідні висновки, використовуючи пріоритетні моделі
- AIOs може точно запропонувати рішення, щоб пришвидшити операцію
- Він може вирішувати складні проблеми без втручання людини.
Таким чином, простими словами, AIOps використовує технологію ШІ для оптимізації та автоматизації ІТ-завдань, яку також називають технологією самооптимізації. Основною метою AIOps є максимізація продуктивності шляхом мінімізації часу простою.
Що таке MLOps?
Операції машинного навчання (MLOps) — це структура, яка спрямована на розширення співпраці між операційним підрозділом і дослідниками даних в організації. Це багатодисциплінарний підхід, який допомагає керувати алгоритмами машинного навчання на поточних продуктах із власним безперервним життєвим циклом.
MLOps — це технологія, яка дозволяє масштабувати, створювати та розгортати кілька алгоритмів для підтримки послідовності у виробництві. Він поєднує в собі інструменти та людей, охоплюючи три основні аспекти ML, тобто проектування, розгортання та навчання.
Крім того, MLOps також дозволяє аналізувати, збирати та інтерпретувати різні дані. За допомогою кількох алгоритмів машинного навчання він може виявляти аномалії в інфраструктурі, які можуть спричиняти проблеми з продуктивністю. Крім того, він використовує результати історичної аналітики для оптимізації та ефективної роботи в майбутньому.
Метою MLOps є використання алгоритмів ML для автоматизації різноманітних повторюваних завдань у ваших проектах з обробки даних. Він використовує розширені алгоритми глибокого навчання для обробки великих даних замість традиційних програм бізнес-аналітики.
Типовий MLOps має кілька процесів:
- Визначення бізнес-цілі
- Збір важливих даних
- Обробка та очищення даних
- Створення моделей або використання готових до розгортання моделей
- Розгортання остаточної моделі
MLOps слідує подібним шляхом, що й DevOps, за винятком того, що розробники — це вчені з обробки даних, інженери з машинного навчання та спеціалісти зі штучного інтелекту в MLOps. DevOps створює кращі продукти, скорочуючи життєвий цикл продукту, тоді як MLOps дає змогу використовувати його далі та отримувати кращі результати.
MLOps заохочує дослідників даних випробувати різні параметри, моделі та функції. Таким чином, можна сказати, що він має експериментальний характер.
Чому AIOps необхідний?
AIOps допомагає з інтелектуальними сповіщеннями та аналітикою у разі збою або збою системи. Ви знайдете універсальний підхід до керування продуктивністю додатків, враховуючи, що ви можете швидко відстежувати бізнес-операції щодо функцій додатків.
AIOps можуть вирішувати різні завдання; давайте обговоримо їх
Аудит відповідності
Основною перевагою AIOps є виявлення проблем невідповідності 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 створено для захисту конфіденційних даних за допомогою надійного шифрування, належних процедур утилізації, заходів контролю доступу тощо.
Виявлення аномалії
Виявлення різних шаблонів у даних і виявлення даних, які виходять за межі норми, називається виявленням аномалій. Завдяки численним моделям машинного навчання, які навчаються на основі історичних даних, AIO може виявляти ситуації, коли відбуваються незвичайні дії для певних програм або користувачів.
Регуляторна звітність
Регулятори вимагають від компаній надати звіт про те, як вони дотримуються галузевих інструкцій, зокрема HIPAA, PCI та інших. Створення таких звітів вручну забирає багато часу та втомлює, особливо коли ви керуєте великою кількістю серверів або кількома програмами.
Однак рішення AIOps дозволяють автоматизувати перевірки відповідності за допомогою моніторингу всієї інфраструктури в реальному часі.
Зменшення шуму
Зменшення шуму має вирішальне значення для зібраних даних. Під час перегляду даних подій і журналів небажаний шум (дані) заважає важливій інформації. Надмірний шум витрачає ресурси та час, оскільки для сортування нерелевантних подій потрібні людські зусилля. Високий рівень шуму вказує на проблеми з дизайном програмного забезпечення та основні вразливості.
Рішення AIOps можуть фільтрувати сторонні дані, щоб ви могли зосередитися на значущих сигналах, що сприяє підвищенню ефективності та продуктивності.
Наскрізний моніторинг процесу
AIOps пропонує дані про всі технологічні активи організації, їх ефективність і розуміння того, як вони використовуються. Рішення AIOps забезпечують належну видимість організації в багатьох ІТ-операціях, таких як керування та розгортання програм, аналітика безпеки та моніторинг мережі.
Чому MLOps необхідний?
MLOs дозволяють організаціям стати успішними та ефективнішими за допомогою аналізу на основі даних. Це також покращує оперативну розвідку, щоб особи, які приймають рішення, могли приймати цінні рішення для більшого успіху організації.
Рішення MLOps мають багато переваг:
Зменшення ризиків
Ризики, пов’язані з моделями ML, 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 кілька днів, а не за місяці. Вони дозволяють розробникам швидше отримувати результати та покращувати моделі. Це додатково зменшить витрати та вивільнить ресурси.
Гнучкість розгортання
MLO спрощує розгортання на будь-якому вузлі, дозволяючи командам розробників використовувати свою інфраструктуру для тестування та навчання.
Відповідність нормативним вимогам
Оскільки організації обробляють конфіденційну інформацію, вони повинні дотримуватися нормативних вимог щодо захисту конфіденційності. Звернення до рішень MLOps є мудрим рішенням, оскільки вони розроблені спеціально для відповідності вимогам. Це дозволить користувачам тестувати та тренувати моделі машинного навчання без витоку особистої інформації.
Повторювані робочі процеси
MLOps спрощує повторюваність, пропонуючи заздалегідь створені робочі процеси для простих завдань, таких як навчання моделі, розгортання в різних середовищах і перевірка.
Швидке реагування на загрози
Коли ІТ-фахівці знаходять дірку в захисті безпеки, вони повинні діяти швидко, щоб мінімізувати шкоду та запобігти майбутнім атакам. Рішення MLOps будуть доступні весь час, і під час порушення безпеки воно раптово виявляє загрози та запобігає подібним подіям у режимі реального часу. Крім того, ви також отримаєте уявлення про шкоду, заподіяну внаслідок порушення.
Випадки використання AIOps
AIOps корисний для організацій, які використовують хмарні обчислення або DevOps. Це допомагає командам DevOps отримати додаткову інформацію про ІТ-середовище своєї організації. Команда операцій також отримує видимість у виробничих змінах.
Програми AIOps побудовані 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 ефективності витрат, мінімізації затримок і помилок тощо. Давайте обговоримо деякі типові випадки використання:
Швидке сповіщення
Рішення AIOps фільтрують і приймають дані з ІТ-середовищ для консолідації сповіщень і виявлення інцидентів. Наприклад, якщо збій в системі призводить до збою іншої системи, ви отримаєте багато сповіщень, які збентежать вас і також сповільнять час відповіді. Але AIOs може збирати всю інформацію, аналізувати її, а потім надсилати сповіщення, щоб ІТ-команди могли зрозуміти проблему та надати правильну відповідь, зменшуючи втому від сповіщень.
Міждоменний ситуаційний аналіз
Платформи AIOps можуть аналізувати дані з різних мереж і систем, щоб дати бачення поточної ситуації з висоти пташиного польоту. Це допоможе ІТ-команді зрозуміти, що знаходиться під загрозою, щоб вони могли визначити пріоритети своїх реакцій відповідно до бізнес-цілей.
Виявлення першопричин
Платформи AIOps допомагають визначити основні причини різних інцидентів, щоб мінімізувати трудомісткий і неприємний процес усунення несправностей. Ви можете дозволити вашій ІТ-команді швидше дістатися до проблеми та рішень, усунути MTTR і мінімізувати час простою.
Когортний аналіз
Рішення AIOps збирають численну інформацію з розподілених архітектур і аналізують широкий спектр екземплярів. Цей процес допомагає знайти викиди в конфігурації, вибрати значущі шаблони та швидко розгорнути правильні версії програмного забезпечення.
Окрім цього, існує багато інших варіантів використання AIOps, включаючи можливості самовідновлення, виявлення прихованих можливостей, планування потужностей, управління випадками, оптимізацію хмари тощо.
Випадки використання MLOps
MLOps має широкий спектр використання в багатьох галузях, від охорони здоров’я до фінансів. Деякі з них:
Дослідження та відкриття вакцин
Компанії, що займаються охороною здоров’я, стикаються з такими проблемами, як тривалі дослідження, невідповідність технологій, технічна заборгованість, зацікавленість зацікавлених сторін тощо. MLOps пропонує чудовий технологічний стек для швидкого та економічного перегляду тисяч віртуальних сполук.
Обробка даних
Галузі обробки даних стикаються з такими проблемами, як безпека, управління, впровадження хмарних технологій, захист даних тощо. MLOps дозволяє компаніям, що займаються обробкою даних, боротися з цими проблемами та дозволяє їм обчислювальні ресурси, прискорити розгортання моделі та забезпечити відтворюваність.
Розгортання моделі у фінансах
Фінансові фірми надають такі послуги, як консультування, податкове страхування тощо. Ці фірми використовують технології ML для боротьби з відмиванням грошей, перевірки економічної відповідності, нагляду за торгівлею, виявлення шахрайства тощо. Впроваджуючи MLO, вони можуть надійно прискорити розгортання за допомогою бібліотек і фреймворків.
Операції з технічного обслуговування
MLOps допомагає команді з обслуговування та експлуатації зосередитися на наукових даних. Без використання дорогих ресурсів ваша команда може перевірити кожен компонент у пріоритетному порядку. Це додатково допомагає у великомасштабних експериментах.
Точність обсягу відправлення
Логістичні компанії стикаються з такими проблемами, як складність прогнозування обсягів доставки, вимоги до додаткових домовленостей, проблеми з наявними інструментами тощо. Впроваджуючи MLOps, ви можете вирішити ці проблеми та отримати такі переваги, як підвищена точність прогнозування, спрощені операції та зменшення робочого навантаження.
AIOps проти MLOps: відмінності
Штучний інтелект має два стовпи: машинне навчання та глибоке навчання. Таким чином, штучний інтелект є багаторівневою технологією. З іншого боку, MLOps використовується для подолання розриву між спеціалістами з обробки даних та робочими групами.
Давайте з’ясуємо ще деякі відмінності між AIOps і MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps автоматизує ІТ-системи та операції. MLOps стандартизує процес розробки системи машинного навчання. Автоматизує усунення першопричин і аналіз. Підвищує продуктивність і ефективність команди. Ефективно та результативно керує різноманітною інформацією та обробляє її. Він відіграє вирішальну роль у розгортанні науки про дані та штучного інтелекту в масштабі, повторюваним способом. AIOps постійно керує ризиками вразливості. MLOps керує життєвим циклом машинного навчання. Він забезпечує профілактичне технічне обслуговування та надає проактивні сповіщення. Він забезпечує справедливість і пом’якшує упередженість за допомогою перевірки моделі. Його завдання включають виявлення аномалій, визначення причинно-наслідкових зв’язків, кореляцію подій тощо. Він включає в себе моделі машинного навчання та вбудовування, постійне навчання та моніторинг продуктивності.
Навчальні ресурси на AIOps
Деякі з навчальних ресурсів на AIOps такі:
#1. Практичні AIO
Цей посібник пропонує поглиблені знання про основи машинного навчання та штучного інтелекту. Він також охоплює численні випадки використання AIO з використанням алгоритмів ML.
#2. AIOps Augmentation Повний посібник
Автор книги вважає, що найкращий спосіб зрозуміти технологію – це задавати питання. Цей посібник містить запитання та відповіді, різні оцінки різних інструментів AIOps тощо.
Навчальні ресурси з MLOps
Нижче наведено деякі навчальні ресурси з MLOps:
#1. Представляємо MLOps
Ця книга написана дев’ятьма авторами, які поділилися своїми знаннями в книзі. Ви знайдете вступ до ключових концепцій MLOps і, пізніше, деякі вдосконалені інструменти. Ця книга допоможе вам вивчити науку про дані, удосконалити моделі ML, спроектувати життєвий цикл MLOps, ввести в дію моделі ML тощо.
#2. Практичні MLO
Автори Ноа Ґіфт і Альфредо Деза дають вам перевагу у застосуванні найкращих практик DevOps до ML, створенні робочих систем ML, моніторингу, тестуванні навантаження, інструментуванні систем ML, виборі правильних інструментів MLOps, запуску моделей ML тощо.
Висновок
AIOps і MLOps схожі, але відрізняються своїми термінами та застосуванням. Але обидва вони допомагають вам зробити ваші системи та процеси ефективнішими.
AIOps зосереджується на інтелектуальному аналізі першопричин і 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 ваші ІТ-процеси.
Ви також можете ознайомитися з найкращими навчальними ресурсами для науки про дані та машинного навчання.