A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) fejlődik, és a szervezetek gyorsan alkalmazzák ezeket a technológiákat, miközben digitális átalakuláson mennek keresztül.
Az AIOps és MLOps a mesterséges intelligencia által működtetett vállalkozások két kulcsfontosságú összetevője. Az elmúlt években számos vállalkozás alkalmazta ezeket a technológiákat termékeinek és szolgáltatásainak fejlesztésére, valamint a vevői elégedettség növelésére.
Az AI-műveletek többrétegű platformok sorozata, amelyek segítik az IT-műveletek automatizálását, míg az ML-műveletek egy diszciplináris megközelítés a folyamatban lévő termékek gépi tanulási algoritmusainak vezérlésére.
Ebben a cikkben az AIOp-ról és az MLO-ról, azok fontosságáról és egymástól való eltérésükről fogok beszélni.
Essünk neki!
Tartalomjegyzék
Mi az AIOps?
A mesterséges intelligencia informatikai műveletekhez (AIOps) a gépi tanulás és a big data kombinációja, amely szinte különféle IT-műveleteket automatizál, mint például az eseménykorreláció, a balesetek meghatározása, a kiugró értékek észlelése stb.
Az AIOps-t a Gartner 2016-ban nevezte el először. Szerintük az AIOps egy nagyszerű platform olyan informatikai műveletekhez, amelyek modern gépi tanulási technikákat, big data-t és más fejlett technológiákat használnak a szervizpult, felügyelet és automatizálási funkciók közvetett vagy közvetlen javítására. .
Az AIOps platformok lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy különböző adatgyűjtési módszereket, adatforrásokat, prezentációs technológiákat és elemzési technológiákat használjanak. Az AIOps számos feladatban hasznos:
- Nyomkövetések, naplók, rendszerkonfigurációs állapot, eseményadatok és a rendszer működésével és teljesítményével kapcsolatos egyéb információk
- Megvizsgálja az összegyűjtött adatokat, és ezek alapján von le következtetéseket prioritási minták segítségével
- Az AIOps pontosan tud megoldásokat javasolni a művelet gyorsabbá tételére
- Összetett problémákat képes megoldani emberi beavatkozás nélkül.
Így egyszerű szavakkal az AIOps mesterséges intelligencia technológiát használ az informatikai feladatok optimalizálására és automatizálására, amelyet önoptimalizáló technológiaként is emlegetnek. Az AIOps elsődleges célja a teljesítmény maximalizálása az állásidő minimalizálásával.
Mi az MLOps?
A Machine Learning Operations (MLOps) egy olyan keretrendszer, amely a műveleti egység és a szervezeten belüli adattudósok közötti fokozott együttműködést célozza meg. Ez egy több tudományágat átfogó megközelítés, amely segít kezelni az ML algoritmusokat a folyamatban lévő termékeken, saját folyamatos életciklusukkal.
Az MLOps egy olyan technológia, amely lehetővé teszi több algoritmus méretezését, felépítését és telepítését a termelés következetességének megőrzése érdekében. Egyesíti az eszközöket és az embereket, lefedi az ML három fő szempontját, azaz a tervezést, a telepítést és a képzést.
Ezenkívül az MLOps lehetővé teszi különféle adatok elemzését, gyűjtését és értelmezését. Számos gépi tanulási algoritmussal képes észlelni az infrastruktúra anomáliáit, amelyek teljesítménybeli problémákat okozhatnak. Ezenkívül a múltbeli elemzési eredményeket használja fel az optimalizált és hatékony jövőbeli műveletek érdekében.
Az MLOps célja, hogy ML algoritmusokat használjon a különböző megismételhető feladatok automatizálására az adattudományi projektekben. A hagyományos üzleti intelligencia alkalmazások helyett fejlett mély tanulási algoritmusokat használ a nagy adatfeldolgozáshoz.
Egy tipikus MLOp-nak több folyamata van:
- Az üzleti cél meghatározása
- Fontos adatok gyűjtése
- Adatok feldolgozása és tisztítása
- Modellek készítése vagy bevetésre kész modellek használata
- A végső modell bevezetése
Az MLOps hasonló utat követ, mint a DevOps, kivéve, hogy a fejlesztők kifejezetten adattudósok, gépi tanulási mérnökök és mesterséges intelligencia-specialisták az MLOps-ban. A DevOps jobb termékeket hoz létre azáltal, hogy lerövidíti a termék életciklusát, míg az MLOps betekintést nyújt a termék további felhasználásához és jobb eredmények eléréséhez.
Az MLOps arra ösztönzi az adatkutatókat, hogy próbáljanak ki különféle paramétereket, modelleket és szolgáltatásokat. Így azt mondhatjuk, hogy kísérleti jellegű.
Miért elengedhetetlen az AIOps?
Az AIOp-k intelligens riasztásokkal és elemzésekkel segítenek kimaradás vagy rendszerhiba esetén. Sokoldalú megközelítést talál az alkalmazások teljesítményének kezelésére, mivel gyorsan nyomon követheti az üzleti tranzakciókat az alkalmazásfunkciók tekintetében.
Az AIOps különféle kihívásokat képes megoldani; beszéljük meg őket
Megfelelőségi auditálás
Az AIO-k fő előnye a szabályozási szabványoknak való meg nem felelés problémáinak azonosítása. Az ilyen szabványok közé tartoznak:
- ISO 27001/27002
- Fizetési kártya iparági adatbiztonsági szabvány (PCI DSS)
- Sarbanes-Oxley törvény (SOX)
- Az egészségbiztosítás hordozhatóságáról és elszámoltathatóságáról szóló törvény (HIPAA)
Ezek a szabványok és előírások az érzékeny adatok védelmét szolgálják erős titkosítás, megfelelő selejtezési eljárások, hozzáférés-ellenőrzési intézkedések és egyebek használatával.
Anomália észlelése
Az adatok különböző mintáinak azonosítását és a normálistól eltérő adatok észlelését anomália-detektálásnak nevezzük. A korábbi adatok alapján betanított több gépi tanulási modell segítségével az AIO-k felismerhetik azokat a helyzeteket, amikor szokatlan műveletek történnek bizonyos alkalmazások vagy felhasználók számára.
Szabályozási jelentés
A szabályozó hatóságok megkövetelik a vállalatoktól, hogy készítsenek jelentést arról, hogyan tartják be az iparági irányelveket, beleértve a HIPAA-t, a PCI-t és másokat. Az ilyen típusú jelentések manuális létrehozása időigényes és fárasztó, különösen akkor, ha számos szervert vagy több alkalmazást kezel.
Az AIOps megoldások azonban lehetővé teszik a megfelelőségi auditok automatizálását a teljes infrastruktúra valós idejű felügyeletével.
Zajcsökkentés
A zajcsökkentés kulcsfontosságú az összegyűjtött adatok szempontjából. Az eseményadatok és naplók áttekintése során a nem kívánt zaj (adatok) zavarja a fontos információkat. A túlzott zaj erőforrásokat és időt pazarol, mivel emberi erőfeszítést igényel az irreleváns események szétválogatása. A magas zajszint szoftvertervezési problémákra és a mögöttes sérülékenységekre utal.
Az AIOps-megoldások kiszűrhetik az idegen adatokat, így Ön az értelmes jelekre összpontosíthat, ami jobb hatékonyságot és termelést eredményez.
Végponttól végpontig terjedő folyamatfigyelés
Az AIOps adatokat kínál a szervezet összes technológiai eszközéről, azok teljesítményéről, és betekintést nyújt azok használatába. Az AIOps-megoldások megfelelő láthatóságot biztosítanak a szervezet számára több IT-művelet során, mint például az alkalmazáskezelés és -telepítés, a biztonsági elemzés és a hálózatfelügyelet.
Miért elengedhetetlen az MLOps?
Az MLOps lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy sikeresek és hatékonyabbak legyenek az adatvezérelt elemzéssel. Ezenkívül javítja a működési intelligenciát, így a döntéshozók értékes döntéseket hozhatnak a szervezet nagyobb sikere érdekében.
Az MLOps megoldásoknak számos előnye van:
Kockázatcsökkentő
Az ML modellekkel járó kockázatok könnyen mérsékelhetők az MLOps megoldásokkal, mivel eszközöket biztosítanak annak nyomon követésére, hogy az egyes modellek milyen jól teljesítenek egy adott időszakban. Ez az információ lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy meghatározzák, hogy egy adott modellt le kell-e cserélni vagy frissíteni kell egy új verzióra.
Automatizált fejlesztés
Az automatizált fejlesztés lehetővé teszi az adattudósok számára, hogy gyorsabban építsenek, teszteljenek és képezzenek gépi tanulási modelleket. Ezen túlmenően, az MLOp-k napok, nem pedig hónapok alatt telepíthetők. Lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy gyorsabb eredményeket érjenek el, és javítsák a modelleket. Ez tovább csökkenti a költségeket és felszabadítja az erőforrásokat.
Beépítési rugalmasság
Az MLO-k bármely csomóponton megkönnyítik a telepítést, lehetővé téve a fejlesztőcsapatok számára, hogy infrastruktúrájukat tesztelésre és képzésre használják.
Előírásoknak való megfelelés
Mivel a szervezetek érzékeny információkat kezelnek, a magánélet védelme érdekében meg kell felelniük a szabályozási követelményeknek. Az MLOps megoldásokhoz való fordulás bölcs döntés, mert ezeket kifejezetten a megfelelőségre tervezték. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára a gépi tanulási modellek tesztelését és betanítását személyes adatok kiszivárogtatása nélkül.
Megismételhető munkafolyamatok
Az MLOps leegyszerűsíti az ismételhetőséget azáltal, hogy előre beépített munkafolyamatokat kínál olyan egyszerű feladatokhoz, mint például a modell betanítása, a környezetek közötti telepítés és az érvényesítés.
Gyors reagálás a fenyegetésekre
Amikor az informatikusok rést találnak a biztonsági pajzson, gyorsan kell cselekedniük a kár minimalizálása és a jövőbeli támadások megelőzése érdekében. Az MLOps megoldások folyamatosan elérhetőek lesznek, és a biztonsági rések során hirtelen felismeri a fenyegetéseket, és valós időben megelőzi a hasonló eseményeket. Ezen kívül betekintést kap a jogsértés miatt okozott károkba is.
Az AIOps használati esetei
Az AIOps olyan szervezetek számára hasznos, amelyek felhőalapú számítástechnikát vagy DevOps-ot használnak. Segít a DevOps csapatoknak abban, hogy további betekintést nyerjenek szervezetük informatikai környezetébe. Az üzemeltetési csapat is betekintést kap a termelési változásokba.
Az AIOps alkalmazások négy fő összetevőre épülnek:
- Vállalati megfigyelés
- Alkalmazásteljesítmény-felügyelet (APM)
- Biztonsági megfigyelés és felügyelet (SMM)
- Hálózati teljesítménymenedzsment (NPM)
Ezenkívül az AIOps IT-műveletek széles skáláját támogatja a költséghatékonyság javítása, a késések és hibák minimalizálása stb. érdekében. Beszéljünk néhány gyakori felhasználási esetről:
Gyors riasztás
Az AIOps megoldások szűrik és feldolgozzák az IT-környezetekből származó adatokat a riasztások konszolidálására és az incidensek azonosítására. Például, ha egy rendszer meghibásodása egy másik rendszer meghibásodását eredményezi, akkor sok olyan értesítést kap, amelyek megzavarják Önt, és lelassítják a válaszidőt. Az AIO-k azonban összegyűjthetik az összes információt, elemezhetik azokat, majd riasztást küldhetnek, hogy az IT-csapatok megértsék a problémát, és megfelelő választ adhassanak, csökkentve a riasztások fáradtságát.
A tartományok közötti helyzetelemzés
Az AIOps platformok képesek elemezni a különböző hálózatokból és rendszerekből származó adatokat, hogy madártávlatból képet kapjanak az aktuális helyzetről. Ez segít az informatikai csapatnak megérteni, hogy mi fenyegeti a veszélyt, így az üzleti céloknak megfelelően rangsorolhatják válaszaikat.
A kiváltó okok azonosítása
Az AIOps platformok segítenek azonosítani a különböző incidensek kiváltó okait, hogy minimalizálják az időigényes és frusztráló hibaelhárítási folyamatot. Engedélyezheti IT-csapatának, hogy gyorsabban hozzáférjen a problémához és a megoldásokhoz, és kiküszöbölheti az MTTR-t, és minimalizálhatja az állásidőt.
Kohorsz elemzés
Az AIOps-megoldások számos információt gyűjtenek az elosztott architektúrákból, és számos példányt elemeznek. Ez a folyamat segít megtalálni a kiugró értékeket a konfigurációban, kiválasztani az értelmes mintákat, és gyorsan telepíteni a megfelelő szoftververziókat.
Ezen kívül az AIO-k számos egyéb felhasználási esete is létezik, beleértve az öngyógyító képességeket, a rejtett lehetőségek felfedezését, a kapacitástervezést, az előforduláskezelést, a felhőoptimalizálást stb.
Az MLOps használati esetei
Az MLOps számos iparágban használható, az egészségügytől a pénzügyekig. Néhány közülük:
Oltóanyagkutatás és -felfedezés
Az egészségügyi vállalatok olyan problémákkal szembesülnek, mint az elhúzódó kutatás, a technológiai eltérések, a technikai adósság, az érdekelt felek részvétele stb. Az MLOps kiváló technológiai halmazt kínál több ezer virtuális vegyület gyors és költséghatékony szűrésére.
Adatfeldolgozás
Az adatfeldolgozó iparágaknak olyan problémákkal kell szembenézniük, mint a biztonság, az irányítás, a felhőalapú bevezetés, az adatvédelem stb. Az MLOps lehetővé teszi az adatfeldolgozó vállalatok számára, hogy leküzdjék ezeket a problémákat, és lehetővé teszik számukra az erőforrások kiszámítását, a modellek telepítésének felgyorsítását és a reprodukálhatóság biztosítását.
Modelltelepítések a pénzügyekben
A pénzügyi cégek olyan szolgáltatásokat nyújtanak, mint a tanácsadás, az adóbiztosítás stb. Ezek a cégek a pénzmosás elleni küzdelemre, a gazdasági megfelelés ellenőrzésére, a kereskedelem felügyeletére, a csalások felderítésére és egyebekre használják az ML technológiákat. Az MLOp-ok megvalósításával megbízhatóan felgyorsíthatják a telepítéseket könyvtárak és keretrendszerek segítségével.
Karbantartási műveletek
Az MLOps segít a karbantartási és üzemeltetési csapatnak az adattudományra összpontosítani. A költséges erőforrások használata nélkül csapata minden összetevőt prioritási alapon felülvizsgálhat. Ez tovább segíti a nagyszabású kísérletezést.
A szállítmány mennyiségének pontossága
A logisztikai vállalatok olyan problémákkal szembesülnek, mint a szállítási mennyiség előrejelzésének bonyolultsága, a kiegészítő megállapodások követelményei, a meglévő eszközökkel kapcsolatos kihívások és még sok más. Az MLOps megvalósításával megoldhatja ezeket a kihívásokat, és olyan előnyökhöz juthat, mint az előrejelzés nagyobb pontossága, egyszerűsített műveletek és csökkentett munkaterhelés.
AIOps vs. MLOps: különbségek
A mesterséges intelligenciának két pillére van: a gépi tanulásnak és a mély tanulásnak. Így a mesterséges intelligencia egy többrétegű technológia. Másrészt az MLOps-t arra használják, hogy áthidalják az adattudósok és a műveleti csoportok közötti szakadékot.
Nézzünk meg még néhány különbséget az AIOps és az MLOp között.
Az AIOPSMLOPSAIOps automatizálja az informatikai rendszereket és műveleteket. Az MLOps szabványosítja a gépi tanulási rendszer fejlesztési folyamatát. Automatizálja a kiváltó okok feloldását és elemzését. Növeli a csapat termelékenységét és hatékonyságát. Hatékonyan és eredményesen kezeli és dolgozza fel az információk széles körét. Kulcsfontosságú szerepet játszik az adattudomány és a mesterséges intelligencia nagyarányú, megismételhető módon történő telepítésében. Az AIOps folyamatosan kezeli a sebezhetőségi kockázatokat. Az MLOps kezeli a gépi tanulás életciklusát. Lehetővé teszi a megelőző karbantartást és proaktív riasztásokat. A modellellenőrzés révén biztosítja a méltányosságot és csökkenti a torzítást. Feladatai közé tartozik az anomáliák észlelése, az ok-okozati összefüggések meghatározása, az eseménykorreláció stb.
Oktatási források az AIOps-ról
Néhány AIOps tanulási forrás a következő:
#1. Gyakorlati AIO-k
Ez az útmutató mélyreható ismereteket kínál a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia alapjairól. Lefedi az ML algoritmusokat használó AIO-k többszörös felhasználási eseteit is.
#2. AIOps kiterjesztése Teljes útmutató
A könyv szerzője úgy véli, hogy a technológia megértésének legjobb módja a kérdések feltevése. Ez az útmutató kérdéseket és válaszokat, különböző AIOps-eszközök különböző értékeléseit és egyebeket tartalmaz.
Tananyagok az MLOps-ról
Az MLOps tanulási forrásai közül néhány a következő:
#1. Bemutatkozik az MLOps
Ezt a könyvet kilenc szerző írta, akik megosztották tudásukat a könyvben. Bevezetést fog találni az MLOps kulcsfogalmaiba, és később néhány fejlett eszközt is talál. Ez a könyv segít az adattudomány elsajátításában, az ML-modellek finomításában, az MLOps életciklus tervezésében, az ML-modellek operacionalizálásában és így tovább.
#2. Gyakorlati MLOps
Noah Gift és Alfredo Deza szerzők előnyt nyújtanak a DevOps bevált gyakorlatainak ML-re való alkalmazásában, éles ML-rendszerek kiépítésében, megfigyelésben, terhelési tesztelésben, ML-rendszerek műszerezésében, a megfelelő MLOps-eszközök kiválasztásában, ML-modellek futtatásában és még sok másban.
Következtetés
Az AIOp-k és az MLO-k hasonlóak, de saját feltételeik és alkalmazásaik különböznek egymástól. De mindkettő segít a rendszerek és folyamatok hatékonyabbá tételében.
Az AIOps a kiváltó okok intelligens elemzésére és az incidenskezelés automatizálására összpontosít, míg az MLOps áthidalja a szakadékot a műveleti csapatok és az adattudósok között.
Ezenkívül az AIOps automatizálja a szervezet gépeit vagy rendszereit, míg az MLOps szabványosítja az IT-folyamatokat.
Felfedezheti az adattudomány és a gépi tanulás legfontosabb tanulási forrásait is.