Kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML) udvikler sig, og organisationer adopterer disse teknologier hurtigt, mens de gennemgår digitale transformationer.
AIOps og MLOps er to afgørende komponenter i AI-drevne virksomheder. Flere virksomheder har brugt disse teknologier i de senere år til at forbedre deres produkter og tjenester og øge kundetilfredsheden.
AI-operationer er en række platforme med flere lag, der hjælper med at automatisere it-drift, hvorimod ML-operationer er en disciplinær tilgang til at styre maskinlæringsalgoritmer på igangværende produkter.
I denne artikel vil jeg diskutere AIOps og MLOps, deres betydning, og hvordan de adskiller sig fra hinanden.
Nu sker det!
Indholdsfortegnelse
Hvad er AIOps?
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) er en kombination af maskinlæring og big data, der automatiserer næsten forskellige it-operationer, såsom hændelseskorrelation, ulykkesbestemmelse, outlier-detektion og mere.
AIOps blev første gang betegnet af Gartner i år 2016. Ifølge dem er AIOps en fantastisk platform for it-drift, der bruger moderne maskinlæringsteknikker, big data og andre avancerede teknologier til indirekte eller direkte at forbedre servicedesk-, overvågnings- og automatiseringsfunktioner .
AIOps-platforme giver organisationer mulighed for at bruge forskellige dataindsamlingsmetoder, datakilder, præsentationsteknologier og analytiske teknologier. AIOps er medvirkende til mange opgaver:
- Spor, logfiler, systemkonfigurationsstatus, hændelsesdata og andre oplysninger relateret til systemets drift og ydeevne
- Undersøger de indsamlede data og drager konklusioner i overensstemmelse hermed ved hjælp af prioriterede mønstre
- AIOps kan foreslå løsninger præcist for at gøre operationen hurtigere
- Det kan løse komplekse problemer uden menneskelig indblanding.
AIOps bruger således med enkle ord AI-teknologi til at optimere og automatisere it-opgaver, hvilket også omtales som en selvoptimerende teknologi. Det primære mål med AIOps er at maksimere ydeevnen ved at minimere nedetid.
Hvad er MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) er en ramme, der sigter mod et øget samarbejde mellem driftsenheden og dataforskere i en organisation. Det er en multidisciplinær tilgang, der hjælper med at administrere ML-algoritmer på igangværende produkter med deres egen kontinuerlige livscyklus.
MLOps er en teknologi, der giver dig mulighed for at skalere, bygge og implementere flere algoritmer for at opretholde ensartethed i produktionen. Den kombinerer værktøjer og mennesker og dækker tre hovedaspekter af ML, nemlig design, implementering og træning.
Ydermere lader MLOps dig også analysere, indsamle og fortolke forskellige data. Med adskillige maskinlæringsalgoritmer kan den opdage uregelmæssigheder i infrastrukturen, der kan forårsage problemer med ydeevnen. Derudover bruger den historiske analyseresultater til optimeret og effektiv fremtidig drift.
MLOps’ mål er at bruge ML-algoritmer til at automatisere forskellige gentagelige opgaver i dine datavidenskabsprojekter. Den bruger avancerede deep learning-algoritmer til stor databehandling i stedet for traditionelle business intelligence-applikationer.
En typisk MLOps har flere processer:
- Definition af forretningsmål
- Indsamling af vigtige data
- Behandling og rensning af data
- Opbygning af modeller eller brug af modeller, der er klar til implementering
- Implementering af den endelige model
MLOps følger en lignende vej som DevOps, bortset fra at udviklere specifikt er dataforskere, maskinlæringsingeniører og AI-specialister i MLOps. DevOps skaber bedre produkter ved at forkorte produktets livscyklus, hvorimod MLOps driver indsigt for at bruge det videre og opnå bedre resultater.
MLOps opfordrer dataforskere til at prøve forskellige parametre, modeller og funktioner. Således kan man sige, at det er eksperimenterende i naturen.
Hvorfor er AIOps afgørende?
AIOps hjælper med intelligente advarsler og analyser i tilfælde af udfald eller systemfejl. Du vil finde en alsidig tilgang til styring af applikationsydelse, da du hurtigt kan spore forretningstransaktioner med hensyn til applikationsfunktioner.
AIOps kan løse forskellige udfordringer; lad os diskutere dem
Overholdelsesrevision
Den største fordel ved AIOps er at identificere problemer med manglende overholdelse af regulatoriske standarder. Sådanne standarder omfatter:
- ISO 27001/27002
- Betalingskortindustriens datasikkerhedsstandard (PCI DSS)
- Sarbanes-Oxley Act (SOX)
- Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)
Disse standarder og regler er bygget til at sikre følsomme data ved at bruge stærk kryptering, korrekte bortskaffelsesprocedurer, adgangskontrolforanstaltninger og mere.
Anomali detektion
At identificere forskellige mønstre i data og opdage de data, der falder uden for det normale, kaldes anomalidetektion. Med flere maskinlæringsmodeller, der er trænet baseret på historiske data, kan AIOps registrere situationer, hvor usædvanlige handlinger finder sted for specifikke applikationer eller brugere.
Regulatorisk rapportering
Regulatorer kræver, at virksomheder udarbejder en rapport om, hvordan de overholder industriens retningslinjer, herunder HIPAA, PCI og andre. Manuel generering af disse typer rapporter er tidskrævende og kedeligt, især når du administrerer adskillige servere eller flere applikationer.
AIOps-løsninger giver dig dog mulighed for at automatisere overholdelsesaudits med realtidsovervågning af hele infrastrukturen.
Støjreduktion
Støjreduktion er afgørende for de indsamlede data. Ved gennemgang af hændelsesdata og logfiler forstyrrer uønsket støj (data) vigtig information. Overdreven støj spilder ressourcer og tid, da det kræver menneskelig indsats at sortere irrelevante begivenheder. Høje støjniveauer indikerer problemer med softwaredesign og underliggende sårbarheder.
AIOps-løsninger kan filtrere uvedkommende data, så du kan fokusere på meningsfulde signaler, hvilket resulterer i bedre effektivitet og produktion.
End-to-end procesovervågning
AIOps tilbyder data om alle organisationens teknologiaktiver, hvordan de performer og indsigt i hvordan de bruges. AIOps-løsninger giver ordentlig synlighed til organisationen på tværs af flere it-operationer, såsom applikationsadministration og -implementering, sikkerhedsanalyse og netværksovervågning.
Hvorfor er MLOps afgørende?
MLOps gør det muligt for organisationer at blive succesfulde og mere effektive med datadrevet analyse. Det forbedrer også operationel intelligens, så beslutningstagere kan træffe værdifulde beslutninger for organisationens større succes.
Der er mange fordele ved MLOps-løsninger:
Risikobegrænsning
Risiciene forbundet med ML-modeller kan nemt afbødes med MLOps-løsninger, da de giver værktøjer til at overvåge, hvor godt hver model præsterer over en periode. Disse oplysninger giver organisationer mulighed for at bestemme, om en bestemt model skal udskiftes eller opdateres med en ny version.
Automatiseret udvikling
Automatiseret udvikling giver datavidenskabsfolk mulighed for at bygge, teste og træne maskinlæringsmodeller hurtigere. Derudover kan MLO’er implementeres i dage i stedet for måneder. De giver udviklere mulighed for at få hurtigere resultater og forbedre modeller. Dette vil yderligere reducere omkostningerne og frigøre ressourcer.
Implementeringsfleksibilitet
MLOps gør implementeringen let på enhver node, hvilket gør det muligt for udviklingsteams at bruge deres infrastruktur til test og træning.
Regulativ overholdelse
Eftersom organisationer håndterer følsomme oplysninger, skal de overholde lovkrav for at beskytte privatlivets fred. At henvende sig til MLOps-løsninger er en klog beslutning, fordi disse er designet specielt til at imødekomme overholdelse. Dette vil give brugerne mulighed for at teste og træne maskinlæringsmodeller uden at lække personlige oplysninger.
Gentagelige arbejdsgange
MLOps forenkler repeterbarheden ved at tilbyde forudbyggede arbejdsgange til let-gående opgaver, såsom modeltræning, implementering på tværs af miljøer og validering.
Hurtig trusselsreaktion
Når it-professionelle finder et hul i sikkerhedsskjoldet, skal de handle hurtigt for at minimere skaden og forhindre fremtidige angreb. MLOps-løsninger vil være tilgængelige hele tiden, og på tidspunktet for et sikkerhedsbrud identificerer det pludselig trusler og forhindrer lignende hændelser i realtid. Derudover får du også indsigt i de skader, der er forårsaget af et brud.
Brugstilfælde af AIOps
AIOps er nyttigt for organisationer, der bruger cloud computing eller DevOps. Det hjælper DevOps-teams med at få yderligere indsigt i deres organisations it-miljø. Driftsteamet får også synlighed i produktionsændringerne.
AIOps-applikationer er bygget på fire hovedkomponenter:
- Virksomhedsovervågning
- Applikationsydelsesovervågning (APM)
- Sikkerhedsovervågning og -styring (SMM)
- Network Performance Management (NPM)
Derudover understøtter AIOps en bred vifte af it-drift for at forbedre omkostningseffektiviteten, minimere forsinkelser og fejl osv. lad os diskutere nogle almindelige brugssager:
Hurtig alarmering
AIOps-løsninger filtrerer og indtager data fra it-miljøer for at konsolidere advarsler og identificere hændelser. Hvis en fejl i et system f.eks. resulterer i, at et andet system svigter, så vil du modtage mange meddelelser, der forvirrer dig og også bremser responstiden. Men AIOps kan samle alle oplysningerne, analysere dem og derefter sende en advarsel, så it-teams kan forstå problemet og give et korrekt svar, hvilket reducerer alarmtræthed.
Situationsanalyse på tværs af domæner
AIOps-platforme kan analysere data fra forskellige netværk og systemer for at give et fugleperspektiv af den aktuelle situation. Dette vil hjælpe et it-team med at forstå, hvad der er i fare, så de kan prioritere deres svar i henhold til forretningsmålene.
Identifikation af grundlæggende årsager
AIOps-platforme hjælper med at identificere de grundlæggende årsager til forskellige hændelser for at minimere den tidskrævende og frustrerende fejlfindingsproces. Du kan give dit it-team mulighed for at komme hurtigere til problemet og løsningerne og eliminere MTTR og minimere nedetid.
Kohorteanalyse
AIOps-løsninger samler adskillige oplysninger fra distribuerede arkitekturer og analyserer en lang række instanser. Denne proces hjælper dig med at finde outliers i konfigurationen, vælge meningsfulde mønstre og implementere de korrekte softwareversioner hurtigt.
Bortset fra dette er der mange andre use cases af AIOps, herunder selvhelbredende kapaciteter, opdagelse af skjulte muligheder, kapacitetsplanlægning, incidenshåndtering, cloud-optimering osv.
Brugstilfælde af MLOps
MLOps har en bred vifte af anvendelser på tværs af mange brancher, fra sundhedspleje til finansiering. Nogle af dem er:
Vaccineforskning og opdagelse
Sundhedsvirksomheder står over for problemer som langvarig forskning, teknologisk uoverensstemmelse, teknisk gæld, interessenters buy-in osv. MLOps tilbyder en fremragende teknologisk stak til at screene tusindvis af virtuelle forbindelser hurtigt og omkostningseffektivt.
Databehandling
Databehandlingsindustrier står over for problemer som sikkerhed, styring, cloud-adoption, databeskyttelse og meget mere. MLOps gør det muligt for databehandlingsvirksomheder at imødegå disse problemer og lader dem beregne ressourcer, fremskynde modelimplementering og sikre reproducerbarhed.
Modelimplementeringer i finans
Finansielle virksomheder leverer tjenester som rådgivning, skatteforsikring osv. Disse virksomheder udnytter ML-teknologier til bekæmpelse af hvidvaskning af penge, kontrol af økonomisk overholdelse, handelsovervågning, afsløring af svindel og meget mere. Ved at implementere MLOps kan de pålideligt accelerere implementeringer ved hjælp af biblioteker og rammer.
Vedligeholdelsesoperationer
MLOps hjælper vedligeholdelses- og driftsteamet med at fokusere på datavidenskab. Uden brug af dyre ressourcer kan dit team gennemgå hver komponent på en prioriteret basis. Dette hjælper yderligere i storskala eksperimenter.
Forsendelsesvolumen nøjagtighed
Logistikvirksomheder står over for problemer som kompleksitet i at forudsige mængder af forsendelser, krav i yderligere arrangementer, eksisterende værktøjers udfordringer og meget mere. Ved at implementere MLOps kan du løse disse udfordringer og opnå fordele som øget nøjagtighed i forudsigelse, strømlinet drift og reduceret arbejdsbelastning.
AIOps vs. MLOps: Forskelle
Kunstig intelligens har to søjler: Machine learning og Deep learning. Kunstig intelligens er således en flerlagsteknologi. På den anden side bruges MLOps til at bygge bro mellem dataforskere og operationsteams.
Lad os finde ud af nogle flere forskelle mellem AIOps og MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatiserer IT-systemer og operationer.MLOps standardiserer maskinlæringssystemudviklingsprocessen. Det automatiserer løsning og analyse af årsager. Det øger produktiviteten og effektiviteten af et team. Det administrerer og behandler en bred vifte af information effektivt og effektivt. Det spiller en afgørende rolle i implementeringen af datavidenskab og kunstig intelligens i stor skala på en gentagelig måde.AIOps håndterer sårbarhedsrisiciene kontinuerligt. MLOps styrer maskinlæringens livscyklus. Det muliggør forebyggende vedligeholdelse og giver proaktive advarsler. Det sikrer retfærdighed og afbøder skævhed gennem modelvalidering. Dens opgaver omfatter afsløring af anomalier, kausalitetsbestemmelse, hændelseskorrelation og mere. Det omfatter maskinlæringsmodeller og -indlejringer, kontinuerlig læring og præstationsovervågning.
Læringsressourcer om AIOs
Nogle af læringsressourcerne på AIOps er som følger:
#1. Hands-on AIOps
Denne guide giver dybdegående viden om det grundlæggende i maskinlæring og kunstig intelligens. Det dækker også flere tilfælde af AIOps, der bruger ML-algoritmer.
#2. AIOps Augmentation En komplet vejledning
Forfatteren til bogen mener, at den bedste måde at forstå teknologi på er at stille spørgsmål. Denne vejledning indeholder spørgsmål og svar, forskellige vurderinger af forskellige AIOps-værktøjer og mere.
Læringsressourcer om MLOps
Nogle af læringsressourcerne på MLOps er som følger:
#1. Introduktion af MLOps
Denne bog er skrevet af ni forfattere, der har delt deres viden i bogen. Du vil finde en introduktion til nøglebegreberne i MLOps og senere nogle avancerede værktøjer. Denne bog hjælper dig med at lære datavidenskab, forfine ML-modeller, designe MLOps-livscyklussen, operationalisere ML-modeller og så videre.
#2. Praktiske MLOps
Forfatterne Noah Gift og Alfredo Deza giver dig et forspring med at anvende DevOps bedste praksis på ML, opbygning af produktions ML-systemer, overvågning, belastningstest, instrumentering af ML-systemer, valg af de korrekte MLOps-værktøjer, kørsel af ML-modeller og mere.
Konklusion
AIOps og MLOps er ens, men forskellige i deres egne termer og applikationer. Men de hjælper dig begge med at gøre dine systemer og processer mere effektive.
AIOps fokuserer på intelligent årsagsanalyse og automatisering af hændelseshåndtering, hvorimod MLOps bygger bro mellem operationsteams og dataforskere.
AIOps automatiserer også maskiner eller systemer i din organisation, mens MLOps standardiserer dine it-processer.
Du kan også udforske de bedste læringsressourcer til datavidenskab og maskinlæring.