AIOps与MLOps：理解关键区别

人工智能（AI）和机器学习（ML）正在发展，机构正在在数字转型过程中迅速采用这些技术。

AIOps和MLOps是AI驱动的企业的两个重要组成部分。近年来，许多企业使用这些技术来改善他们的产品和服务，并提升客户满意度。

AI运营是一系列多层次平台，帮助自动化IT运营，而ML运营则是对正在进行的产品上的机器学习算法进行控制的一种学科方法。

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。

我们开始吧！

什么是AIOps？

IT运维人工智能（AIOps）是一种结合了人工智能和大数据的技术，几乎可以自动化各种IT运维操作，例如事件关联、故障确定、异常检测等。

AIOps最早在2016年由Gartner提出。根据他们的说法，AIOps是一个极好的IT运营平台，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、呈现技术和分析技术。AIOps对许多任务非常有用：

对系统运行和性能相关的跟踪、日志、系统配置状态、事件数据和其他信息
通过优先模式分析收集到的数据并得出结论
AIOps可以准确地提出解决方案，使操作更快速
它可以在无人干预的情况下解决复杂问题。

因此，简而言之，AIOps利用人工智能技术来优化和自动化IT任务，也被称为自我优化技术。AIOps的主要目标是通过减少停机时间来最大化性能。

什么是MLOps？

机器学习运维（MLOps）是一个旨在增加组织内运营部门和数据科学家之间协作的框架。它是一种多学科方法，帮助在正在进行的产品上管理机器学习算法的连续生命周期。

MLOps是一种技术，它允许您扩展、构建和部署多个算法以保持生产的一致性。它结合了工具和人员，涵盖了机器学习的三个主要方面：设计、部署和训练。

此外，MLOps还可以分析、收集和解释各种数据。凭借多个机器学习算法，它可以检测基础设施中可能导致性能问题的异常。此外，它还使用历史分析结果来实现优化和高效的未来运营。

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可重复任务。它使用先进的深度学习算法进行大数据处理，而不是传统的统计应用。

典型的MLOps具有以下几个过程：

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和DevOps的路径类似，只是在MLOps中，开发人员特别是数据科学家、机器学习工程师和人工智能专家。DevOps通过缩短产品的生命周期来创建更好的产品，而MLOps则通过驱动洞察力进一步使用并获得更好的结果。

MLOps鼓励数据科学家尝试各种参数、模型和特征。因此，可以说它是实验性的。

AIOps为何重要？

AIOps在故障或系统故障事件中提供智能警报和分析。鉴于您可以快速跟踪业务交易与应用程序功能的关系，您将找到一种多功能的应用程序性能管理方法。

AIOps可以解决各种挑战，让我们来讨论一下。

合规审计

AIOps的主要好处是识别与监管标准不符的问题。这些标准包括：

ISO 27001/27002
支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）
萨班斯-奥克斯法案（SOX）
健康保险可移植性和责任法案（HIPAA）

这些标准和法规旨在通过使用强大的加密、适当的处理程序、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超出正常范围的数据称为anomaly detection。通过基于历史数据训练的多个机器学习模型，AIOps可以检测出特定应用程序或用户发生异常操作的情况。

监管报告

监管机构要求公司根据行业准则生成报告，包括HIPAA、PCI等。手动生成此类报告非常耗时繁琐，尤其在管理多个服务器或多个应用程序时。

然而，AIOps解决方案允许您通过实时监视整个基础架构来自动进行合规审计。

噪声降低

对于收集的数据来说，噪音降低非常重要。在审查事件数据和日志时，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，因为需要人力来筛选无关事件。高噪音水平表明软件设计存在问题和潜在漏洞。

AIOps解决方案可以过滤掉不相关的数据，使您可以专注于有意义的信号，从而提高效率和产出。

端到端流程监控

AIOps提供有关组织的所有技术资产的数据，包括它们的性能和使用情况的见解。AIOps解决方案为组织在多个IT运营方面提供适当的可见性，如应用程序管理和部署、安全分析和网络监控。

MLOps为什么重要？

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，使决策者能够为组织的更高成功做出有价值的决策。

MLOps解决方案有许多好处：

风险缓解

MLOps解决方案可以轻松缓解与ML模型相关的风险，因为它们提供了监控每个模型在一段时间内表现如何的工具。这些信息使组织能够确定是否需要用新版本替换或更新特定模型。

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部署。它们使开发人员能够获得更快的结果并改进模型。这将进一步降低成本并释放资源。

部署灵活性

MLOps可以在任何节点上轻松部署，使开发团队能够将其基础设施用于测试和训练。

合规性

由于组织处理敏感信息，它们必须符合监管要求以protect privacy。采用MLOps解决方案是一个明智的决策，因为这些解决方案专门设计用于满足合规要求。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通过提供预构建的工作流程简化了可重复性，例如模型训练，跨环境部署和验证等轻松任务。

快速威胁响应

当IT专业人员发现安全防护中的漏洞时，他们必须迅速采取行动以最小化损害并防止未来的攻击。MLOps解决方案将始终可用，并在发生security breach时突然识别威胁并实时阻止类似事件。此外，您还将获得有关违规损害的洞察。

AIOps的用例

AIOps对于使用cloud computing或DevOps的组织非常有用。它帮助DevOps团队更好地了解其组织的IT环境。运维团队还可以了解到生产变化的情况。

AIOps应用程序构建在四个主要组件上：

企业监控
应用性能监控（APM）
安全监控和管理（SMM）
网络性能管理（NPM）

此外，AIOps支持广泛的IT运营，以提高成本效益，减少延迟和错误等。让我们讨论一些常见的用例：

快速警报

AIOps解决方案通过从IT环境中过滤和接收数据来整合警报并识别事件。例如，如果系统故障导致另一个系统故障，那么您将收到许多通知，这会使您感到困惑并减慢响应时间。但是AIOps可以收集所有信息，对其进行分析，然后发送警报，使IT团队能够理解问题并提供正确的响应，减少警报疲劳。

跨领域情境分析

AIOps平台可以分析来自各种网络和系统的数据，以提供对当前情况的全局视图。这将帮助IT团队了解风险所在，以便根据业务目标优先处理。

识别根本原因

AIOps平台帮助识别不同事件的根本原因，以最小化耗时和令人沮丧的故障排除过程。这样，您的IT团队可以更快地找到问题和解决方案，消除MTTR并减少停机时间。

群体分析

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。此过程帮助您找出配置中的异常值，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还有许多其他用例，包括自愈能力、隐藏机会的发现、容量规划、事例管理、云优化等。

MLOps的用例

MLOps在许多行业中都有广泛的用途，从医疗保健到金融。其中一些包括：

疫苗研究与发现

医疗保健公司面临着长时间的研究、技术不匹配、technical debt、利益相关者的支持等问题。MLOps提供了一套优秀的技术堆栈，可以快速、经济高效地筛选数千种虚拟化合物。

数据处理

数据处理行业面临着安全、治理、云采用、数据保护等问题。MLOps使数据处理公司能够解决这些问题，并帮助它们计算资源、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。这些公司利用机器学习技术进行反洗钱、经济合规性检查、交易监控、欺诈检测等工作。通过实施MLOps，它们可以可靠地使用库和框架加速部署。

维护运营

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，您的团队可以按优先顺序审查每个组件。这进一步有助于大规模实验。

发货量准确性

物流公司面临着预测货物数量的复杂性、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，并获得增强的预测准确性、简化的操作和减少的工作量等好处。

AIOps与MLOps的区别

人工智能有两个支柱：机器学习和Deep learning。因此，人工智能是一种多层次技术。另一方面，MLOps用于弥合数据科学家和运营团队之间的差距。

让我们了解一些AIOps和MLOps之间的更多区别。

AIOPS	MLOPS
AIOps自动化IT系统和运营。	MLOps标准化机器学习系统开发流程。
它自动化了根本原因的解决和分析。	它提高了团队的生产力和效率。
它能够有效和高效地管理和处理各种信息。	它在大规模部署数据科学和人工智能方面起到至关重要的作用，并且是可重复的。
AIOps持续管理漏洞风险。	MLOps管理机器学习生命周期。
它实现了预防性维护并提供主动警报。	它通过模型验证确保公平性并减轻偏见。
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式、持续学习和性能监控。

AIOps的学习资源

AIOps的一些学习资源如下：

#1. Hands-on AIOps

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	Hands-on AIOps: Best Practices Guide to Implementing AIOps		$26.49	Buy on Amazon

这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增强完全指南

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	AIOps Augmentation A Complete Guide – 2021 Edition	尚无评分	$81.30	Buy on Amazon

该书的作者认为了解技术的最佳方式是提问。本指南包括问题与答案，各种AIOps工具的不同评估等内容。

MLOps的学习资源

MLOps的一些学习资源如下：

#1. 介绍MLOps

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	Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise		$35.49	Buy on Amazon

本书由九位作者共同撰写，他们在书中分享了他们的知识。您将了解MLOps的关键概念，并介绍一些高级工具。

#2. 实用的MLOps

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	Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models	尚无评分	$57.99	Buy on Amazon

作者Noah Gift和Alfredo Deza为您提供应用DevOps最佳实践于机器学习中的头等机会，构建生产级机器学习系统、监视、负载测试、仪器化机器学习系统、选择正确的MLOps工具、运行机器学习模型等。

结论

AIOps和MLOps在术语和应用上相似但又不同。但它们都帮助您使系统和流程更加高效。

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鸿沟。

此外，AIOps自动化了组织内的机器或系统，而MLOps标准化了您的IT流程。

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