АИОпс вс. МЛОпс: Разумевање кључних разлика

Вештачка интелигенција (АИ) и машинско учење (МЛ) се развијају, а организације брзо усвајају ове технологије док пролазе кроз дигиталну трансформацију.

АИОпс и МЛОпс су две кључне компоненте пословања које покреће вештачка интелигенција. Неколико предузећа користи ове технологије последњих година да побољшају своје производе и услуге и повећају задовољство купаца.

АИ операције су низ вишеслојних платформи које помажу у аутоматизацији ИТ операција, док су МЛ операције дисциплински приступ контроли алгоритама машинског учења на текућим производима.

У овом чланку ћу разговарати о АИОпс и МЛОпс, њиховој важности и по чему се разликују једни од других.

Идемо!

Шта је АИОпс?

Вештачка интелигенција за ИТ операције (АИОпс) је комбинација машинског учења и великих података која аутоматизује скоро различите ИТ операције, као што су корелација догађаја, одређивање жртава, откривање одступања и још много тога.

АИОпс је први пут назвао Гартнер 2016. Према њима, АИОпс је одлична платформа за ИТ операције које користе савремене технике машинског учења, велике податке и друге напредне технологије да индиректно или директно побољшају функције сервиса, надзора и аутоматизације .

АИОпс платформе омогућавају организацијама да користе различите методе прикупљања података, изворе података, технологије презентације и аналитичке технологије. АИОпс је инструменталан за многе задатке:

  • Трагови, евиденције, статус конфигурације система, подаци о инцидентима и друге информације везане за рад и перформансе система
  • Испитује прикупљене податке и у складу са тим доноси закључке користећи обрасце приоритета
  • АИОпс може да предложи тачна решења како би операција била бржа
  • Може да реши сложене проблеме без људског мешања.

Дакле, једноставним речима, АИОпс користи АИ технологију за оптимизацију и аутоматизацију ИТ задатака, што се такође назива и самооптимизујућа технологија. Примарни циљ АИОпс-а је максимизирање перформанси минимизирањем застоја.

Шта је МЛОпс?

Операције машинског учења (МЛОпс) је оквир који има за циљ повећану сарадњу између оперативне јединице и научника података унутар организације. То је вишедисциплинарни приступ који помаже у управљању алгоритмима МЛ на текућим производима са њиховим сопственим континуираним животним циклусом.

МЛОпс је технологија која вам омогућава да скалирате, изградите и примените више алгоритама да бисте одржали доследност у производњи. Комбинује алате и људе, покривајући три главна аспекта МЛ, тј. дизајн, примену и обуку.

Штавише, МЛОпс вам такође омогућава анализу, прикупљање и тумачење различитих података. Са неколико алгоритама за машинско учење, може да открије аномалије у инфраструктури које могу да изазову проблеме у перформансама. Поред тога, користи резултате историјске аналитике за оптимизовано и ефикасно будуће пословање.

Циљ МЛОпс-а је да користи МЛ алгоритме за аутоматизацију различитих поновљивих задатака у вашим пројектима науке о подацима. Користи напредне алгоритме дубоког учења за обраду великих података уместо традиционалних апликација пословне интелигенције.

  Како инсталирати ГЦам на телефоне који нису Гоогле Пикел

Типичан МЛОпс има неколико процеса:

  • Дефинисање пословног циља
  • Прикупљање важних података
  • Обрада и чишћење података
  • Израда модела или коришћење модела спремних за примену
  • Постављање коначног модела

МЛОпс прати сличан пут као ДевОпс, осим што су програмери конкретно научници података, инжењери машинског учења и стручњаци за вештачку интелигенцију у МЛОпс-у. ДевОпс ствара боље производе скраћивањем животног циклуса производа, док МЛОпс доноси увиде за даље коришћење и добијање бољих резултата.

МЛОпс подстиче научнике да испробају различите параметре, моделе и карактеристике. Дакле, можете рећи да је експерименталне природе.

Зашто је АИОпс неопходан?

АИОпс помаже са интелигентним упозорењима и аналитиком у случају прекида рада или квара система. Пронаћи ћете свестран приступ управљању перформансама апликације, с обзиром на то да можете брзо пратити пословне трансакције у односу на функције апликације.

АИОпс могу да реше различите изазове; хајде да о њима разговарамо

Ревизија усклађености

Главна предност АИОпс-а је идентификовање проблема неусаглашености са регулаторним стандардима. Такви стандарди укључују:

  • ИСО 27001/27002
  • Стандард безбедности података индустрије платних картица (ПЦИ ДСС)
  • Сарбанес-Оклеи Ацт (СОКС)
  • Закон о преносивости и одговорности здравственог осигурања (ХИПАА)

Ови стандарди и прописи су направљени да обезбеде осетљиве податке коришћењем јаког шифровања, одговарајућих процедура одлагања, мера контроле приступа и још много тога.

Аномали Детецтион

Идентификовање различитих образаца у подацима и откривање података који су изван нормале назива се откривање аномалија. Са више модела машинског учења који су обучени на основу историјских података, АИОпс може открити ситуације у којима се дешавају необичне радње за одређене апликације или кориснике.

Регулатори Репортинг

Регулатори захтевају од компанија да направе извештај о томе како се придржавају смерница индустрије, укључујући ХИПАА, ПЦИ и друге. Ручно генерисање оваквих извештаја је дуготрајно и заморно, посебно када управљате бројним серверима или неколико апликација.

Међутим, АИОпс решења вам омогућавају да аутоматизујете ревизије усклађености са праћењем целе инфраструктуре у реалном времену.

Смањење буке

Смањење буке је кључно за прикупљене податке. Приликом прегледа података о догађајима и евиденције, нежељена бука (подаци) омета важне информације. Прекомерна бука троши ресурсе и време јер захтева људски напор да сортира небитне догађаје. Висок ниво буке указује на проблеме са дизајном софтвера и основне рањивости.

АИОпс решења могу да филтрирају стране податке тако да се можете фокусирати на значајне сигнале, што резултира бољом ефикасношћу и производњом.

Праћење процеса од краја до краја

АИОпс нуди податке о свим технолошким средствима организације, њиховом раду и увид у то како се користе. АИОпс решења пружају одговарајућу видљивост организацији у вишеструким ИТ операцијама, као што су управљање и примена апликација, безбедносна аналитика и надгледање мреже.

Зашто је МЛОпс неопходан?

МЛОпс омогућавају организацијама да постану успешне и ефикасније уз анализу засновану на подацима. Такође побољшава оперативну интелигенцију тако да доносиоци одлука могу да доносе вредне одлуке за већи успех организације.

Постоје многе предности МЛОпс решења:

Ублажавање ризика

Ризици везани за МЛ моделе могу се лако ублажити помоћу МЛОпс решења јер она пружају алате за праћење колико добро сваки модел ради током одређеног временског периода. Ове информације омогућавају организацијама да одреде да ли одређени модел треба да буде замењен или ажуриран новом верзијом.

  Како пронаћи свој правац путовања помоћу Гоогле мапа

Аутоматед Девелопмент

Аутоматизовани развој омогућава научницима за податке да брже граде, тестирају и обучавају моделе машинског учења. Поред тога, МЛОпс се могу распоредити данима, а не месецима. Они омогућавају програмерима да добију брже резултате и побољшају моделе. Ово ће додатно смањити трошкове и ослободити ресурсе.

Флексибилност примене

МЛОпс олакшавају примену на било ком чвору, омогућавајући развојним тимовима да користе своју инфраструктуру за тестирање и обуку.

Усклађеност са прописима

Пошто организације рукују осетљивим информацијама, морају да се придржавају регулаторних захтева ради заштите приватности. Окретање МЛОпс решењима је мудра одлука јер су она посебно дизајнирана да испуне усаглашеност. Ово ће омогућити корисницима да тестирају и обуче моделе машинског учења без цурења личних података.

Поновљиви токови посла

МЛОпс поједностављује поновљивост тако што нуди унапред изграђене радне токове за лаке задатке, као што је обука модела, примена у различитим окружењима и валидација.

Брзи одговор на претње

Када ИТ професионалци пронађу рупу у сигурносном штиту, морају брзо да реагују како би минимизирали штету и спречили будуће нападе. МЛОпс решења ће бити доступна све време, а у тренутку нарушавања безбедности, она изненада идентификује претње и спречава сличне догађаје у реалном времену. Поред тога, добићете и увид у штету насталу услед кршења.

Случајеви употребе АИОпс-а

АИОпс је користан за организације које користе рачунарство у облаку или ДевОпс. Помаже ДевОпс тимовима да стекну додатни увид у ИТ окружење своје организације. Оперативни тим такође добија увид у промене у производњи.

АИОпс апликације су изграђене на четири главне компоненте:

  • Праћење предузећа
  • Праћење перформанси апликације (АПМ)
  • Безбедносни надзор и управљање (СММ)
  • Управљање учинком мреже (НПМ)

Поред тога, АИОпс подржава широк спектар ИТ операција за побољшање трошковне ефикасности, минимизирање кашњења и грешака, итд. Хајде да размотримо неке уобичајене случајеве употребе:

Брзо упозорење

АИОпс решења филтрирају и уносе податке из ИТ окружења да би консолидовали упозорења и идентификовали инциденте. На пример, ако квар у систему резултира кваром другог система, онда ћете добити многа обавештења која вас збуњују и такође успоравају време одговора. Али АИО-ови могу да прикупе све информације, анализирају их, а затим пошаљу упозорење како би ИТ тимови могли да разумеју проблем и пруже тачан одговор, смањујући замор од упозорења.

Међудоменска ситуациона анализа

АИОпс платформе могу анализирати податке из различитих мрежа и система како би дале поглед на тренутну ситуацију из птичје перспективе. Ово ће помоћи ИТ тиму да разуме шта је у опасности како би могли да дају приоритет својим одговорима у складу са пословним циљевима.

Идентификација основних узрока

АИОпс платформе помажу да се идентификују основни узроци различитих инцидената како би се минимизирао дуготрајан и фрустрирајући процес решавања проблема. Можете дозволити свом ИТ тиму да брже дође до проблема и решења и елиминише МТТР и минимизира застоје.

Кохортна анализа

АИОпс решења прикупљају бројне информације из дистрибуираних архитектура и анализирају широк спектар инстанци. Овај процес вам помаже да пронађете недостатке у конфигурацији, изаберете смислене обрасце и брзо примените исправне верзије софтвера.

Осим овога, постоји много других случајева употребе АИОпс-а, ​​укључујући могућности самоизлечења, откривање скривених могућности, планирање капацитета, управљање инциденцама, оптимизацију облака итд.

Случајеви употребе МЛОпс-а

МЛОпс има широк спектар употреба у многим индустријама, од здравствене заштите до финансија. Неки од њих су:

  Како копирати без скривених редова у Екцелу

Истраживање и откриће вакцина

Здравствене компаније се суочавају са проблемима као што су продужено истраживање, неусклађеност технологије, технички дуг, куповина заинтересованих страна, итд. МЛОпс нуди одличан технолошки скуп за прегледање хиљада виртуелних једињења брзо и економично.

Обрада података

Индустрије обраде података суочавају се са проблемима као што су безбедност, управљање, усвајање облака, заштита података и још много тога. МЛОпс омогућава компанијама за обраду података да се суоче са овим проблемима и омогућава им да израчунају ресурсе, убрзају примену модела и обезбеде поновљивост.

Модел примене у финансијама

Финансијске фирме пружају услуге као што су саветовање, пореско осигурање, итд. Ове компаније користе МЛ технологије за спречавање прања новца, проверу економске усклађености, надзор трговине, откривање превара и још много тога. Имплементацијом МЛОпс-а, ​​они могу поуздано да убрзају примену користећи библиотеке и оквире.

Операције одржавања

МЛОпс помаже тиму за одржавање и операције да се фокусира на науку о подацима. Без употребе скупих ресурса, ваш тим може да прегледа сваку компоненту по приоритету. Ово додатно помаже у експериментисању великих размера.

Тачност количине пошиљке

Логистичке компаније се суочавају са проблемима као што су сложеност у предвиђању обима испоруке, захтеви у додатним аранжманима, изазови постојећих алата и још много тога. Применом МЛОпс-а, ​​можете решити ове изазове и остварити предности као што су побољшана прецизност у предвиђању, поједностављене операције и смањено радно оптерећење.

АИОпс вс. МЛОпс: Разлике

Вештачка интелигенција има два стуба: машинско учење и дубоко учење. Дакле, вештачка интелигенција је вишеслојна технологија. С друге стране, МЛОпс се користи да премости јаз између научника података и оперативних тимова.

Хајде да сазнамо још неке разлике између АИОпс-а и МЛОпс-а.

АИОПСМЛОПСАИОпс аутоматизује ИТ системе и операције. МЛОпс стандардизује процес развоја система машинског учења. Аутоматизује решавање узрока и анализу. Повећава продуктивност и ефикасност тима. Ефикасно и ефикасно управља и обрађује широк спектар информација. Он игра кључну улогу у примени науке о подацима и вештачке интелигенције у великом обиму, на поновљив начин. АИОпс континуирано управља ризицима од рањивости. МЛОпс управља животним циклусом машинског учења. Омогућава превентивно одржавање и пружа проактивна упозорења. Осигурава правичност и ублажава пристрасност кроз валидацију модела. Његови задаци укључују откривање аномалија, одређивање узрочности, корелацију догађаја и још много тога. Укључује моделе и уградње машинског учења, континуирано учење и праћење перформанси.

Ресурси за учење о АИОпс

Неки од ресурса за учење о АИОпс-у су следећи:

#1. Практични АИОпс

Овај водич нуди детаљно знање о основама машинског учења и вештачке интелигенције. Такође покрива вишеструке случајеве употребе АИОпс-а користећи МЛ алгоритаме.

#2. АИОпс Аугментација Потпуни водич

Аутор књиге сматра да је најбољи начин за разумевање технологије постављање питања. Овај водич укључује питања и одговоре, различите процене о различитим АИОпс алатима и још много тога.

Ресурси за учење о МЛОпс-у

Неки од ресурса за учење о МЛОпс-у су следећи:

#1. Представљамо МЛОпс

Ову књигу је написало девет аутора који су своје знање поделили у књизи. Наћи ћете увод у кључне концепте МЛОпс-а и, касније, неке напредне алате. Ова књига вам помаже да научите науку о подацима, прецизирате МЛ моделе, дизајнирате животни циклус МЛОпс-а, ​​операционализујете МЛ моделе и тако даље.

#2. Практични МЛОпс

Аутори Ноах Гифт и Алфредо Деза дају вам почетак у примени најбољих пракси ДевОпс-а на МЛ, изградњи производних МЛ система, праћењу, тестирању оптерећења, инструментирању МЛ система, избору исправних МЛОпс алата, покретању МЛ модела и још много тога.

Закључак

АИОпс и МЛОпс су слични, али се разликују по сопственим терминима и применама. Али обоје вам помажу да учините своје системе и процесе ефикаснијим.

АИОпс се фокусира на интелигентну анализу узрока и аутоматизацију управљања инцидентима, док МЛОпс премошћује јаз између оперативних тимова и научника података.

Такође, АИОпс аутоматизује машине или системе у вашој организацији, док МЛОпс стандардизује ваше ИТ процесе.

Такође можете истражити врхунске ресурсе за учење за науку о подацима и машинско учење.