人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在不断发展，组织在经历数字化转型时正在迅速采用这些技术。
AIOps 和 MLOps 是人工智能业务的两个重要组成部分。 近年来，一些企业使用这些技术来改进他们的产品和服务并提高客户满意度。
AI 操作是一系列有助于自动化 IT 操作的多层平台，而 ML 操作是一种用于控制正在进行的产品上的机器学习算法的学科方法。
在本文中，我将讨论 AIOps 和 MLOps、它们的重要性以及它们之间的区别。
开始了！
什么是 AIOps？
IT 运营人工智能 (AIOps) 是机器学习和大数据的结合，可自动执行几乎各种 IT 运营，例如事件关联、伤亡确定、异常值检测等。
AIOps 于 2016 年首次被 Gartner 命名。根据他们的说法，AIOps 是一个很好的 IT 运营平台，它利用现代机器学习技术、大数据和其他先进技术间接或直接增强服务台、监控和自动化功能.
AIOps 平台允许组织使用不同的数据收集方法、数据源、表示技术和分析技术。 AIOps 有助于完成许多任务：
- 跟踪、日志、系统配置状态、事件数据以及与系统操作和性能相关的其他信息
- 检查收集的数据并使用优先级模式得出相应的结论
- AIOps 可以准确地建议解决方案，使运营更快
- 它可以在没有人为干预的情况下解决复杂的问题。
因此，简单来说，AIOps就是利用AI技术来优化和自动化IT任务，也被称为一种自优化技术。 AIOps 的主要目标是通过最小化停机时间来最大化性能。
什么是 MLOps？
机器学习运营 (MLOps) 是一个框架，旨在加强组织内运营部门和数据科学家之间的协作。 这是一种多学科方法，有助于管理具有自己连续生命周期的正在进行的产品的 ML 算法。
MLOps 是一种允许您扩展、构建和部署多种算法以保持生产一致性的技术。 它结合了工具和人，涵盖了机器学习的三个主要方面，即设计、部署和训练。
此外，MLOps 还可以让您分析、收集和解释各种数据。 通过多种机器学习算法，它可以检测基础设施中可能导致性能问题的异常情况。 此外，它还使用历史分析结果来优化和提高未来的运营效率。
MLOps 的目标是使用 ML 算法自动执行数据科学项目中的各种可重复任务。 它使用先进的深度学习算法来处理大数据，而不是传统的商业智能应用程序。
一个典型的 MLOps 有几个过程：
- 定义业务目标
- 收集重要数据
- 处理和清洗数据
- 构建模型或使用准备部署的模型
- 部署最终模型
MLOps 遵循与 DevOps 类似的路径，不同之处在于开发人员专门是 MLOps 中的数据科学家、机器学习工程师和 AI 专家。 DevOps 通过缩短产品的生命周期来创造更好的产品，而 MLOps 推动洞察力进一步使用它并获得更好的结果。
MLOps 鼓励数据科学家尝试各种参数、模型和特征。 因此，您可以说它本质上是实验性的。
为什么 AIOps 必不可少？
AIOps 有助于在发生中断或系统故障时进行智能警报和分析。 如果您可以快速跟踪与应用程序功能相关的业务交易，您将找到一种管理应用程序性能的通用方法。
AIOps可以解决各种挑战； 让我们讨论一下
合规审计
AIOps 的主要好处是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加密、适当的处置程序、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落在正常范围之外的数据称为异常检测。 借助基于历史数据训练的多个机器学习模型，AIOps 可以检测特定应用程序或用户发生异常操作的情况。
监管报告
监管机构要求公司就其如何遵守行业准则（包括 HIPAA、PCI 等）提交一份报告。 手动生成这些类型的报告既费时又乏味，尤其是当您管理大量服务器或多个应用程序时。
但是，AIOps 解决方案允许您通过对整个基础设施的实时监控来自动化合规性审计。
降噪
降噪对于收集的数据至关重要。 在查看事件数据和日志时，不需要的噪音（数据）会干扰重要信息。 过多的噪音会浪费资源和时间，因为它需要人工来对不相关的事件进行排序。 高噪音水平表明软件设计和潜在漏洞存在问题。
AIOps 解决方案可以过滤无关数据，以便您可以专注于有意义的信号，从而提高效率和产量。
端到端流程监控
AIOps 提供有关所有组织的技术资产、它们如何执行以及如何使用它们的洞察力的数据。 AIOps 解决方案为组织提供跨多个 IT 操作的适当可见性，例如应用程序管理和部署、安全分析和网络监控。
为什么 MLOps 必不可少？
MLOps 使组织能够通过数据驱动的分析取得成功并提高效率。 它还增强了运营智能，使决策者可以做出有价值的决策，使组织取得更大的成功。
MLOps 解决方案有很多好处：
风险缓解
使用 MLOps 解决方案可以轻松降低 ML 模型所涉及的风险，因为它们提供了工具来监控每个模型在一段时间内的性能。 此信息允许组织确定特定模型是否需要更换或更新为新版本。
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部署。 它们使开发人员能够更快地获得结果并改进模型。 这将进一步降低成本并释放资源。
部署灵活性
MLOps 使在任何节点上的部署变得容易，使开发团队可以使用他们的基础设施进行测试和培训。
合规性
由于组织处理敏感信息，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决定，因为这些解决方案专为满足合规性而设计。 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 通过为简单的任务（例如模型训练、跨环境部署和验证）提供预构建的工作流来简化可重复性。
快速威胁响应
当 IT 专业人员在安全防护罩中发现漏洞时，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的攻击。 MLOps 解决方案将始终可用，在发生安全漏洞时，它会突然识别威胁并实时防止类似事件发生。 此外，您还将深入了解因违规造成的损害。
AIOps 的用例
AIOps 对于使用云计算或 DevOps 的组织很有用。 它有助于 DevOps 团队获得对其组织 IT 环境的更多见解。 运营团队还可以了解生产变化。
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，以提高成本效率、最大限度地减少延迟和错误等。让我们讨论一些常见的用例：
快速报警
AIOps 解决方案从 IT 环境中过滤和提取数据，以整合警报和识别事件。 例如，如果一个系统的故障导致另一个系统的故障，那么您将收到许多让您感到困惑的通知，并且还会减慢响应时间。 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 团队了解问题并提供正确的响应，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，以便他们可以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。 您可以让您的 IT 团队更快地找到问题和解决方案，消除 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收集大量信息并分析各种实例。 此过程可帮助您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 还有很多其他用例，包括自我修复能力、隐藏机会的发现、容量规划、事件管理、云优化等。
MLOps 的用例
MLOps 在从医疗保健到金融等许多行业都有广泛的用途。 他们之中有一些是：
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、利益相关者支持等问题。MLOps 提供了一个出色的技术堆栈，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
数据处理行业面临安全、治理、云采用、数据保护等问题。 MLOps 使数据处理公司能够应对这些问题，并让他们计算资源、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 ML 技术进行反洗钱、检查经济合规性、贸易监督、欺诈检测等。 通过实施 MLOps，他们可以使用库和框架可靠地加速部署。
维护操作
MLOps 帮助维护和运营团队专注于数据科学。 在不使用昂贵资源的情况下，您的团队可以优先审查每个组件。 这进一步有助于大规模实验。
出货量准确度
物流公司面临着预测装运量的复杂性、额外安排的要求、现有工具的挑战等问题。 通过实施 MLOps，您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负载等好处。
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营团队之间的差距。
让我们找出 AIOps 和 MLOps 之间的更多区别。
AIOPSMLOPSAIOps 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分析。它提高了团队的生产力和效率。它有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、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
AIOps 上的一些学习资源如下：
#1。 动手操作 AIOps
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 ML 算法的 AIOps 的多个用例。
#2。 AIOps 增强完整指南
本书作者认为，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
MLOps 的一些学习资源如下：
#1。 介绍 MLOps
本书由九位作者共同撰写，他们在书中分享了他们的知识。 您将找到对 MLOps 关键概念的介绍，以及一些高级工具。 本书可帮助您学习数据科学、改进 ML 模型、设计 MLOps 生命周期、操作 ML 模型等。
#2。 实用的 MLOps
作者 Noah Gift 和 Alfredo Deza 让您在将 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、选择正确的 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。 但它们都可以帮助您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 弥合了运营团队和数据科学家之间的差距。
此外，AIOps 使您组织中的机器或系统自动化，而 MLOps 使您的 IT 流程标准化。
您还可以探索数据科学和机器学习的顶级学习资源。
