Razumevanje AIOps i MLOps: Ključne Razlike
Veštačka inteligencija (AI) i mašinsko učenje (ML) su u ekspanziji, a preduzeća ih brzo prihvataju u procesu digitalne transformacije.
AIOps i MLOps predstavljaju dva vitalna segmenta poslovanja potpomognuta veštačkom inteligencijom. Mnoge kompanije su proteklih godina koristile ove tehnologije kako bi unapredile svoje proizvode i usluge i povećale zadovoljstvo korisnika.
AI operacije obuhvataju niz kompleksnih platformi koje pomažu u automatizaciji IT operacija, dok su ML operacije disciplinovan pristup nadzoru algoritama mašinskog učenja u okviru aktuelnih proizvoda.
U ovom tekstu, razmatramo AIOps i MLOps, naglašavajući njihovu važnost i razlike.
Počnimo!
Šta je AIOps?
Veštačka inteligencija za IT operacije (AIOps) kombinuje mašinsko učenje i obimne podatke kako bi automatizovala različite IT operacije, kao što su korelacija događaja, utvrđivanje uzroka, detekcija anomalija i slično.
Termin AIOps prvi put je upotrebio Gartner 2016. godine. Prema njihovoj definiciji, AIOps je napredna platforma za IT operacije koja koristi moderne tehnike mašinskog učenja, obimne podatke i druge napredne tehnologije za indirektno ili direktno poboljšanje funkcija servisa, nadzora i automatizacije.
AIOps platforme omogućavaju organizacijama da koriste različite metode prikupljanja podataka, izvore podataka, tehnologije prezentacije i analitičke tehnologije. AIOps igra ključnu ulogu u mnogim zadacima:
- Prikupljanje podataka o tragovima, evidencijama, statusu konfiguracije sistema, incidentima i drugim informacijama povezanim sa radom i performansama sistema.
- Analiza prikupljenih podataka i donošenje zaključaka koristeći prioritetne obrasce.
- Predlaganje preciznih rešenja za ubrzanje operacija.
- Rešavanje složenih problema bez ljudske intervencije.
Ukratko, AIOps koristi AI tehnologiju za optimizaciju i automatizaciju IT zadataka, što se takođe naziva tehnologijom samooptimizacije. Glavni cilj AIOps-a je povećanje performansi uz istovremeno smanjenje zastoja.
Šta je MLOps?
Operacije mašinskog učenja (MLOps) predstavljaju okvir koji podstiče saradnju između operativnog odeljenja i naučnika podataka u okviru organizacije. To je multidisciplinarni pristup koji pomaže u upravljanju ML algoritmima u trenutnim proizvodima, sa njihovim kontinualnim životnim ciklusom.
MLOps je tehnologija koja omogućava skaliranje, izgradnju i implementaciju različitih algoritama kako bi se održala doslednost u proizvodnji. Ona kombinuje alate i ljude, pokrivajući tri glavna aspekta ML-a: dizajn, implementaciju i obuku.
Pored toga, MLOps omogućava analizu, prikupljanje i tumačenje različitih podataka. Uz pomoć različitih algoritama mašinskog učenja, može otkriti anomalije u infrastrukturi koje mogu uzrokovati probleme u performansama. Takođe, koristi istorijske analitičke rezultate za optimizovano i efikasno buduće poslovanje.
Cilj MLOps-a je korišćenje ML algoritama za automatizaciju različitih ponavljajućih zadataka u projektima data science-a. Koristi napredne algoritme dubokog učenja za obradu velikih količina podataka, umesto tradicionalnih aplikacija poslovne inteligencije.
Tipični MLOps uključuje nekoliko procesa:
- Definisanje poslovnog cilja.
- Prikupljanje relevantnih podataka.
- Obrada i čišćenje podataka.
- Izrada modela ili korišćenje modela spremnih za implementaciju.
- Implementacija finalnog modela.
MLOps prati sličan put kao DevOps, s tim što su programeri u MLOps-u konkretno naučnici podataka, inženjeri mašinskog učenja i stručnjaci za veštačku inteligenciju. DevOps stvara bolje proizvode skraćivanjem životnog ciklusa proizvoda, dok MLOps pruža uvide za dalju upotrebu i postizanje boljih rezultata.
MLOps ohrabruje naučnike da eksperimentišu sa različitim parametrima, modelima i karakteristikama. Stoga, možemo reći da je eksperimentalne prirode.
Zašto je AIOps neophodan?
AIOps pomaže inteligentnim obaveštenjima i analitikom u slučaju prekida rada ili grešaka sistema. Obezbeđuje svestran pristup upravljanju performansama aplikacija, omogućavajući brzo praćenje poslovnih transakcija u odnosu na funkcije aplikacija.
AIOps može rešiti različite izazove; hajde da razgovaramo o njima:
Revizija usklađenosti
Glavna prednost AIOps-a je identifikovanje problema neusklađenosti sa regulatornim standardima. Takvi standardi obuhvataju:
- ISO 27001/27002
- Standard bezbednosti podataka industrije platnih kartica (PCI DSS)
- Sarbanes-Oxley Act (SOX)
- Zakon o prenosivosti i odgovornosti zdravstvenog osiguranja (HIPAA)
Ovi standardi i propisi su kreirani da zaštite osetljive podatke koristeći snažnu enkripciju, odgovarajuće procedure odlaganja, mere kontrole pristupa i drugo.
Detekcija anomalija
Identifikovanje različitih obrazaca u podacima i otkrivanje podataka koji su izvan normale naziva se detekcija anomalija. Sa različitim modelima mašinskog učenja obučenim na osnovu istorijskih podataka, AIOps može otkriti situacije u kojima se dešavaju neuobičajene radnje za određene aplikacije ili korisnike.
Regulatorno izveštavanje
Regulatori zahtevaju od kompanija da izveštavaju o tome kako poštuju industrijske smernice, uključujući HIPAA, PCI i druge. Ručno generisanje takvih izveštaja je dugotrajno i zamorno, posebno kada se upravlja brojnim serverima ili nekoliko aplikacija.
Međutim, AIOps rešenja omogućavaju automatizaciju revizija usklađenosti uz praćenje cele infrastrukture u realnom vremenu.
Smanjenje šuma
Smanjenje šuma je ključno za prikupljene podatke. Prilikom pregleda podataka o događajima i evidencija, neželjeni šum (podaci) ometa važne informacije. Preveliki šum troši resurse i vreme jer zahteva ljudski napor za sortiranje nebitnih događaja. Visok nivo šuma ukazuje na probleme sa dizajnom softvera i osnovne ranjivosti.
AIOps rešenja mogu filtrirati strane podatke, omogućavajući fokusiranje na značajne signale, što rezultira boljom efikasnošću i produktivnošću.
Praćenje procesa od kraja do kraja
AIOps nudi podatke o svim tehnološkim resursima organizacije, njihovom radu i uvid u način njihove upotrebe. AIOps rešenja pružaju odgovarajuću vidljivost organizaciji u različitim IT operacijama, kao što su upravljanje i implementacija aplikacija, bezbednosna analitika i nadzor mreže.
Zašto je MLOps neophodan?
MLOps omogućava organizacijama da postanu uspešnije i efikasnije uz analizu zasnovanu na podacima. Takođe poboljšava operativnu inteligenciju, omogućavajući donosiocima odluka da donose vredne odluke za veći uspeh organizacije.
Postoji mnogo prednosti MLOps rešenja:
Ublažavanje rizika
Rizici povezani sa ML modelima mogu se lako ublažiti pomoću MLOps rešenja, jer ona pružaju alate za praćenje performansi svakog modela u određenom vremenskom periodu. Ove informacije omogućavaju organizacijama da utvrde da li određeni model treba zameniti ili ažurirati novom verzijom.
Automatizovani razvoj
Automatizovani razvoj omogućava naučnicima za podatke da brže grade, testiraju i obučavaju modele mašinskog učenja. Pored toga, MLOps se mogu primeniti za nekoliko dana, umesto za mesece. Oni omogućavaju programerima da brže dobiju rezultate i poboljšaju modele. Ovo će dodatno smanjiti troškove i osloboditi resurse.
Fleksibilnost primene
MLOps olakšava primenu na bilo kom čvoru, omogućavajući razvojnim timovima da koriste svoju infrastrukturu za testiranje i obuku.
Usklađenost sa propisima
Budući da organizacije rukuju osetljivim informacijama, moraju se pridržavati regulatornih zahteva radi zaštite privatnosti. Korišćenje MLOps rešenja je mudra odluka, jer su ona posebno dizajnirana da ispune zahteve usklađenosti. Ovo će omogućiti korisnicima da testiraju i obučavaju modele mašinskog učenja bez curenja ličnih podataka.
Ponavljajući tokovi posla
MLOps pojednostavljuje ponavljanje nudeći unapred izgrađene tokove posla za jednostavne zadatke, kao što su obuka modela, implementacija u različitim okruženjima i validacija.
Brz odgovor na pretnje
Kada IT stručnjaci pronađu propust u bezbednosnom sistemu, moraju brzo reagovati kako bi minimizirali štetu i sprečili buduće napade. MLOps rešenja će biti dostupna u svakom trenutku, a u slučaju narušavanja bezbednosti, trenutno identifikuju pretnje i sprečavaju slične događaje u realnom vremenu. Pored toga, pružiće i uvid u štetu nastalu zbog kršenja.
Slučajevi upotrebe AIOps-a
AIOps je koristan za organizacije koje koriste cloud tehnologiju ili DevOps. Pomaže DevOps timovima da steknu dodatni uvid u IT okruženje svoje organizacije. Operativni tim takođe dobija uvid u promene u proizvodnji.
AIOps aplikacije su izgrađene na četiri glavne komponente:
- Praćenje preduzeća
- Praćenje performansi aplikacija (APM)
- Bezbednosni nadzor i upravljanje (SMM)
- Upravljanje performansama mreže (NPM)
Pored toga, AIOps podržava širok spektar IT operacija za poboljšanje isplativosti, minimiziranje kašnjenja i grešaka, itd. Razmotrimo neke uobičajene slučajeve upotrebe:
Brzo obaveštenje
AIOps rešenja filtriraju i unose podatke iz IT okruženja kako bi konsolidovala obaveštenja i identifikovala incidente. Na primer, ako kvar u sistemu rezultira kvarom drugog sistema, primiće se mnogo obaveštenja, što može zbuniti i usporiti vreme odgovora. Međutim, AIOps može prikupiti sve informacije, analizirati ih i poslati obaveštenje, omogućavajući IT timovima da razumeju problem i pruže tačan odgovor, smanjujući preopterećenost obaveštenjima.
Međudomenska situaciona analiza
AIOps platforme mogu analizirati podatke iz različitih mreža i sistema kako bi pružile pregled trenutne situacije. Ovo pomaže IT timu da razume šta je ugroženo kako bi mogao da prioritetizuje svoje odgovore u skladu sa poslovnim ciljevima.
Identifikacija osnovnih uzroka
AIOps platforme pomažu u identifikovanju osnovnih uzroka različitih incidenata kako bi se minimizirao dugotrajan i frustrirajući proces rešavanja problema. Na taj način se omogućava IT timu da brže dođe do problema i rešenja, eliminišući MTTR i minimizirajući zastoje.
Kohortna analiza
AIOps rešenja prikupljaju brojne informacije iz distribuiranih arhitektura i analiziraju širok spektar instanci. Ovaj proces pomaže u pronalaženju nedostataka u konfiguraciji, odabiru značajnih obrazaca i brzoj primeni ispravnih verzija softvera.
Osim ovoga, postoji mnogo drugih slučajeva upotrebe AIOps-a, uključujući mogućnosti samoizlečenja, otkrivanje skrivenih mogućnosti, planiranje kapaciteta, upravljanje incidentima, optimizaciju oblaka itd.
Slučajevi upotrebe MLOps-a
MLOps ima širok spektar primena u mnogim industrijama, od zdravstva do finansija. Neke od njih su:
Istraživanje i otkrivanje vakcina
Zdravstvene kompanije suočavaju se sa problemima kao što su produženo istraživanje, neusklađenost tehnologije, tehnički dug, kupovina zainteresovanih strana, itd. MLOps nudi odličan tehnološki skup za brzu i ekonomičnu analizu hiljada virtuelnih jedinjenja.
Obrada podataka
Industrije obrade podataka suočavaju se sa problemima kao što su bezbednost, upravljanje, usvajanje oblaka, zaštita podataka i drugo. MLOps omogućava kompanijama za obradu podataka da reše ove probleme i omogućava im da izračunaju resurse, ubrzaju implementaciju modela i obezbede ponovljivost.
Implementacija modela u finansijama
Finansijske firme pružaju usluge kao što su savetovanje, poresko osiguranje, itd. Ove kompanije koriste ML tehnologije za sprečavanje pranja novca, proveru ekonomske usklađenosti, nadzor trgovine, otkrivanje prevara i drugo. Implementacijom MLOps-a, one mogu pouzdano ubrzati implementaciju koristeći biblioteke i okvire.
Operacije održavanja
MLOps pomaže timu za održavanje i operacije da se fokusira na nauku o podacima. Bez korišćenja skupih resursa, tim može pregledati svaku komponentu po prioritetu. Ovo dodatno pomaže u eksperimentisanju velikih razmera.
Preciznost količine pošiljke
Logističke kompanije suočavaju se sa problemima kao što su složenost u predviđanju obima isporuke, zahtevi u dodatnim aranžmanima, izazovi postojećih alata i drugo. Primena MLOps-a omogućava rešavanje ovih izazova i postizanje prednosti kao što su poboljšana preciznost u predviđanju, pojednostavljene operacije i smanjeno radno opterećenje.
AIOps vs. MLOps: Razlike
Veštačka inteligencija ima dva stuba: mašinsko učenje i duboko učenje. Dakle, veštačka inteligencija je slojevita tehnologija. S druge strane, MLOps se koristi za premošćavanje jaza između naučnika podataka i operativnih timova.
Pogledajmo još neke razlike između AIOps-a i MLOps-a.
| AIOps | MLOps |
| AIOps automatizuje IT sisteme i operacije. | MLOps standardizuje proces razvoja sistema mašinskog učenja. |
| Automatizuje rešavanje uzroka i analizu. | Povećava produktivnost i efikasnost tima. |
| Efikasno i efikasno upravlja i obrađuje širok spektar informacija. | Igra ključnu ulogu u primeni nauke o podacima i veštačke inteligencije u velikom obimu, na ponovljiv način. |
| AIOps kontinuirano upravlja rizicima od ranjivosti. | MLOps upravlja životnim ciklusom mašinskog učenja. |
| Omogućava preventivno održavanje i pruža proaktivna upozorenja. | Osigurava pravednost i ublažava pristrasnost kroz validaciju modela. |
| Njegovi zadaci uključuju otkrivanje anomalija, utvrđivanje uzročnosti, korelaciju događaja i još mnogo toga. | Uključuje modele i implementacije mašinskog učenja, kontinuirano učenje i praćenje performansi. |
Resursi za učenje o AIOps-u
Neki od resursa za učenje o AIOps-u su sledeći:
#1. Praktični AIOps
Ovaj vodič nudi detaljno znanje o osnovama mašinskog učenja i veštačke inteligencije. Takođe pokriva višestruke slučajeve upotrebe AIOps-a koristeći ML algoritme.
#2. AIOps Augmentacija: Potpuni vodič
Autor knjige smatra da je najbolji način za razumevanje tehnologije postavljanje pitanja. Ovaj vodič uključuje pitanja i odgovore, različite procene o različitim AIOps alatima i drugo.
Resursi za učenje o MLOps-u
Neki od resursa za učenje o MLOps-u su sledeći:
#1. Predstavljamo MLOps
Ovu knjigu je napisalo devet autora koji su svoje znanje podelili u knjizi. Pronaći ćete uvod u ključne koncepte MLOps-a i, kasnije, neke napredne alate. Ova knjiga vam pomaže da naučite nauku o podacima, precizirate ML modele, dizajnirate životni ciklus MLOps-a, operacionalizujete ML modele i tako dalje.
#2. Praktični MLOps
Autori Noah Gift i Alfredo Deza pružaju uvid u primenu najboljih DevOps praksi na ML, izgradnju proizvodnih ML sistema, praćenje, testiranje opterećenja, instrumentiranje ML sistema, izbor odgovarajućih MLOps alata, pokretanje ML modela i drugo.
Zaključak
AIOps i MLOps su slični, ali se razlikuju po sopstvenim terminima i primenama. Ipak, oba pomažu da se sistemi i procesi učine efikasnijim.
AIOps se fokusira na inteligentnu analizu uzroka i automatizaciju upravljanja incidentima, dok MLOps premošćuje jaz između operativnih timova i naučnika podataka.
Takođe, AIOps automatizuje mašine ili sisteme u organizaciji, dok MLOps standardizuje IT procese.
Preporučuje se istraživanje vrhunskih resursa za učenje o data science i mašinskom učenju.