人工智能运维（AIOps）与机器学习运维（MLOps）：关键差异解析
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在飞速发展，各组织在进行数字化转型时正加速采纳这些技术。
AIOps 和 MLOps 是人工智能在业务应用中两个重要的构成部分。近年来，一些企业利用这些技术来优化产品、服务，并提升客户的整体满意度。
AIOps 是一系列旨在自动化 IT 运维的多层平台，而 MLOps 则是一种系统化的方法，用于管理产品中持续运行的机器学习算法。
本文将深入探讨 AIOps 和 MLOps 的概念、重要性，以及它们之间的关键区别。
让我们开始吧！
什么是 AIOps？
IT 运维人工智能（AIOps）是将机器学习与大数据相结合，以自动化各种 IT 运维任务，例如事件关联、故障根源分析和异常值检测等。
AIOps 的概念最早在 2016 年由 Gartner 提出。他们认为 AIOps 是一种卓越的 IT 运维平台，它利用先进的机器学习技术、大数据及其他前沿技术，间接或直接地增强服务台、监控和自动化功能。
AIOps 平台允许组织采用不同的数据收集方法、数据源、表示技术和分析手段。AIOps 在许多方面发挥着关键作用：
- 跟踪系统日志、配置状态、事件数据以及其他与系统运行和性能相关的信息。
- 分析收集的数据，并利用优先级模式得出合理的结论。
- AIOps 可以给出精确的解决方案建议，从而加快运维速度。
- 它能够在无需人为干预的情况下解决复杂问题。
简而言之，AIOps 就是利用人工智能技术来优化和自动化 IT 任务，它也被视为一种自优化技术。AIOps 的主要目标是通过最大限度地减少系统停机时间来提升整体性能。
什么是 MLOps？
机器学习运维（MLOps）是一个旨在加强组织内部运维部门和数据科学家之间协作的框架。它是一种跨学科的方法，有助于管理具有持续生命周期的产品中的机器学习算法。
MLOps 是一种可以扩展、构建和部署多种算法以保持生产一致性的技术。 它融合了工具和人才，涵盖了机器学习的三个主要阶段：设计、部署和训练。
此外，MLOps 还能够分析、收集和解释各种类型的数据。通过使用多种机器学习算法，它可以检测基础设施中可能导致性能问题的异常情况。同时，它还利用历史分析结果来优化和提高未来的运维效率。
MLOps 的目标是使用机器学习算法自动化数据科学项目中的各种重复性任务。它采用先进的深度学习算法来处理大数据，而非传统的商业智能应用程序。
一个典型的 MLOps 流程包括以下几个步骤：
- 明确业务目标
- 收集关键数据
- 处理和清洗数据
- 构建模型或使用已准备好的模型进行部署
- 部署最终模型
MLOps 的运作方式与 DevOps 类似，不同之处在于其开发人员主要是数据科学家、机器学习工程师和人工智能专家。DevOps 通过缩短产品生命周期来创造更优质的产品，而 MLOps 则推动对洞察的更深入利用，从而获得更出色的成果。
MLOps 鼓励数据科学家尝试不同的参数、模型和特征。因此，从本质上来说，它具有很强的实验性。
AIOps 为何至关重要？
AIOps 在发生中断或系统故障时，能够提供智能警报和分析。 如果能够快速追踪与应用程序功能相关的业务交易，你将找到一种有效的应用程序性能管理方法。
AIOps 可以解决各种挑战。让我们来详细探讨一下：
合规性审计
AIOps 的一个主要优势是能够识别不符合监管标准的问题。这些标准包括：
- 国际标准化组织 27001/27002
- 支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）
- 萨班斯-奥克斯利法案（SOX）
- 健康保险流通与责任法案（HIPAA）
这些标准和法规旨在通过使用强大的加密技术、适当的处置程序以及访问控制措施等来保护敏感数据。
异常检测
识别数据中的各种模式并检测超出正常范围的数据被称为异常检测。 借助基于历史数据训练的多种机器学习模型，AIOps 可以检测特定应用程序或用户发生的异常操作。
监管报告
监管机构要求公司就其如何遵守包括 HIPAA 和 PCI 在内的行业准则提交报告。手动生成这些报告既耗时又繁琐，特别是当需要管理大量服务器或多个应用程序时。
然而，AIOps 解决方案允许通过对整个基础设施的实时监控来自动化合规性审计流程。
降噪
数据降噪对于收集的数据至关重要。在分析事件数据和日志时，不必要的噪声（数据）会干扰关键信息。过多的噪声会浪费资源和时间，因为需要人工来对不相关的事件进行排序。高噪声水平表明软件设计中存在问题或潜在的漏洞。
AIOps 解决方案可以过滤掉不相关的数据，从而使你专注于有价值的信号，提升效率和生产力。
端到端流程监控
AIOps 提供关于组织所有技术资产、其运行方式以及使用方式的洞察数据。AIOps 解决方案为组织提供了跨多个 IT 运维的适当可见性，例如应用程序管理和部署、安全分析和网络监控。
MLOps 为何至关重要？
MLOps 使组织能够通过数据驱动的分析取得成功，并提高运营效率。它还增强了运营智能，使决策者可以做出更明智的决策，从而助力组织获得更大成就。
MLOps 解决方案具有诸多优势：
风险缓解
使用 MLOps 解决方案可以轻松降低机器学习模型带来的风险，因为它提供工具来监控每个模型在一段时间内的性能。通过这些信息，组织可以确定特定模型是否需要更换或更新到新版本。
自动化开发
自动化开发使数据科学家能够更快地构建、测试和训练机器学习模型。此外，MLOps 可以在几天而不是几个月内完成模型的部署。它们使开发人员能够更快地看到结果并改进模型。这将进一步降低成本并释放资源。
部署灵活性
MLOps 可以轻松地在任何节点上进行部署，使开发团队可以使用其基础设施进行测试和训练。
合规性
由于组织需要处理敏感信息，因此它们必须遵守保护隐私的法规要求。转向 MLOps 解决方案是一个明智的选择，因为这些解决方案专为满足合规性需求而设计。这将允许用户在不泄露任何个人信息的情况下测试和训练机器学习模型。
可重复的工作流程
MLOps 通过为简单任务（例如模型训练、跨环境部署和验证）提供预构建的工作流程来简化可重复性。
快速威胁响应
当 IT 专业人员在安全防护中发现漏洞时，他们必须迅速采取行动，以最大限度地减少损害并防止未来攻击。MLOps 解决方案始终处于可用状态，一旦发生安全漏洞，它会立即识别威胁并实时防止类似事件的发生。 此外，你还能深入了解违规造成的损害。
AIOps 的应用案例
AIOps 对于使用云计算或 DevOps 的组织来说非常有用。它有助于 DevOps 团队更深入地了解其组织的 IT 环境。运维团队也可以了解生产中的变化。
AIOps 应用程序基于四个主要组件构建：
- 企业监控
- 应用程序性能监控（APM）
- 安全监控与管理（SMM）
- 网络性能管理（NPM）
此外，AIOps 支持广泛的 IT 操作，以提高成本效益，最大限度地减少延迟和错误等。让我们来探讨一些常见的应用案例：
快速警报
AIOps 解决方案从 IT 环境中过滤和提取数据，以整合警报并识别事件。例如，如果一个系统故障导致另一个系统故障，你可能会收到大量令人困惑的通知，这会减慢响应速度。但 AIOps 可以收集所有信息，对其进行分析，然后发送警报，以便 IT 团队了解问题并给出正确的响应，从而减少警报疲劳。
跨域态势分析
AIOps 平台可以分析来自各种网络和系统的数据，以鸟瞰当前情况。这将帮助 IT 团队了解风险所在，从而根据业务目标确定响应的优先级。
确定根本原因
AIOps 平台有助于识别不同事件的根本原因，以最大限度地减少耗时且令人沮丧的故障排除过程。你可以让你的 IT 团队更快地找到问题和解决方案，缩短 MTTR 并最大限度地减少停机时间。
队列分析
AIOps 解决方案从分布式架构中收集大量信息并分析各种实例。此过程可以帮助你找到配置中的异常值，选择有意义的模式，并快速部署正确的软件版本。
除此之外，AIOps 还有许多其他应用案例，包括自我修复功能、隐藏机会的发现、容量规划、事件管理、云优化等。
MLOps 的应用案例
MLOps 在从医疗保健到金融的众多行业都有广泛的应用。以下是一些典型示例：
疫苗研究与发现
医疗保健公司面临着长期研究、技术不匹配、技术债务和利益相关者支持等问题。MLOps 提供了一个出色的技术栈，可以快速且经济高效地筛选数以千计的虚拟化合物。
数据处理
数据处理行业面临着安全、治理、云采用和数据保护等挑战。MLOps 使数据处理公司能够应对这些问题，并为它们提供计算资源、加速模型部署并确保可重复性。
金融领域的模型部署
金融公司提供咨询、税务保证等服务。这些公司利用机器学习技术进行反洗钱、检查经济合规性、贸易监督和欺诈检测等。通过实施 MLOps，他们可以使用库和框架来可靠地加速部署。
维护操作
MLOps 帮助维护和运营团队专注于数据科学。在无需昂贵资源的情况下，你的团队可以优先审查每个组件，这有助于大规模实验。
出货量准确性
物流公司面临着预测货运量的复杂性、额外安排的要求和现有工具的挑战等问题。通过实施 MLOps，你可以解决这些挑战并获得诸如提高预测准确性、简化操作和减少工作量等好处。
AIOps 与 MLOps：差异
人工智能有两大支柱：机器学习和深度学习。因此，人工智能是一种多层技术。另一方面，MLOps 用于弥合数据科学家和运维团队之间的差距。
让我们更详细地了解 AIOps 和 MLOps 之间的区别。
| AIOps | MLOps |
| AIOps 自动化 IT 系统和操作。 | MLOps 标准化机器学习系统开发过程。 |
| 它自动解决根本原因和进行分析。 | 它提高了团队的生产力和效率。 |
| 它高效地管理和处理各种信息。 | 它在以可重复的方式大规模部署数据科学和人工智能方面发挥着至关重要的作用。 |
| AIOps 持续管理漏洞风险。 | MLOps 管理机器学习的生命周期。 |
| 它支持预防性维护并提供主动警报。 | 它通过模型验证确保公平并减少偏差。 |
| 其任务包括异常检测、因果关系确定和事件关联等。 | 它包括机器学习模型和嵌入、持续学习和性能监控。 |
AIOps 学习资源
以下是一些 AIOps 的学习资源：
#1. AIOps 实践指南
本指南深入介绍了机器学习和人工智能的基础知识。它还涵盖了使用机器学习算法的 AIOps 的多个应用案例。
#2. AIOps 增强完整指南
本书的作者认为，理解技术最好的方式就是提问。 本指南包括问答、对各种 AIOps 工具的不同评估等。
MLOps 学习资源
以下是一些 MLOps 的学习资源：
#1. MLOps 导论
本书由九位作者共同撰写，他们在书中分享了他们的知识。你将找到对 MLOps 关键概念的介绍，以及一些高级工具。本书可以帮助你学习数据科学、改进机器学习模型、设计 MLOps 生命周期以及操作机器学习模型等。
#2. 实用 MLOps
作者 Noah Gift 和 Alfredo Deza 让你在将 DevOps 最佳实践应用于 ML、构建生产 ML 系统、监控、负载测试、检测 ML 系统、选择合适的 MLOps 工具、运行 ML 模型等方面抢先一步。
结论
AIOps 和 MLOps 相似，但在各自的术语和应用方面有所不同。但它们都能帮助你提高系统和流程的效率。
AIOps 专注于智能根本原因分析和自动化事件管理，而 MLOps 则弥合了运维团队和数据科学家之间的差距。
此外，AIOps 使你组织中的机器或系统自动化，而 MLOps 使你的 IT 流程标准化。
你还可以探索数据科学和机器学习的顶级学习资源。