A evolução da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) está a todo vapor, com organizações adotando rapidamente essas tecnologias como parte de suas jornadas de transformação digital.
AIOps e MLOps emergem como dois pilares fundamentais para negócios que se apoiam na IA. Muitas empresas têm recorrido a essas abordagens nos últimos anos para aprimorar seus produtos e serviços, impulsionando a satisfação do cliente.
Enquanto AIOps refere-se a um conjunto de plataformas multifacetadas que auxiliam na automação de operações de TI, MLOps representa uma abordagem estruturada para gerenciar algoritmos de aprendizado de máquina em produtos em constante evolução.
Neste artigo, exploraremos as nuances de AIOps e MLOps, sua importância e as diferenças que as distinguem.
Vamos começar!
O que é AIOps?
A Inteligência Artificial para Operações de TI (AIOps) é a fusão de aprendizado de máquina e big data, com o objetivo de automatizar diversas tarefas de TI, como correlação de eventos, identificação de incidentes, detecção de anomalias, entre outros.
O termo AIOps foi cunhado pela primeira vez pela Gartner em 2016. Segundo a empresa, AIOps é uma plataforma ideal para operações de TI que emprega técnicas de aprendizado de máquina de ponta, big data e outras tecnologias avançadas para otimizar diretamente ou indiretamente o help desk, monitoramento e funcionalidades de automação.
As plataformas AIOps capacitam organizações a utilizar diferentes métodos de coleta de dados, fontes de dados, tecnologias de apresentação e ferramentas analíticas. AIOps é fundamental para várias tarefas:
- Análise de rastros, logs, status de configuração do sistema, dados de incidentes e outras informações cruciais para a operação e desempenho do sistema.
- Avaliação dos dados coletados, estabelecendo conclusões com base em padrões de prioridade.
- Sugestão de soluções precisas para acelerar as operações.
- Resolução de problemas complexos sem a necessidade de intervenção humana.
Em termos simples, AIOps emprega tecnologia de IA para aperfeiçoar e automatizar processos de TI, o que também é conhecido como tecnologia de otimização automática. O propósito principal do AIOps é maximizar o desempenho, minimizando o tempo de inatividade.
O que é MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) é uma estrutura que visa fomentar a colaboração entre as equipes de operações e os cientistas de dados dentro de uma organização. Trata-se de uma abordagem multidisciplinar que auxilia na gestão de algoritmos de ML em produtos em andamento, seguindo um ciclo de vida contínuo.
MLOps é uma tecnologia que viabiliza o dimensionamento, criação e implantação de vários algoritmos para manter a uniformidade na produção. Ela integra ferramentas e pessoas, abrangendo três aspectos cruciais do ML: design, implantação e treinamento.
Ademais, MLOps também possibilita a análise, coleta e interpretação de diversos dados. Com o auxílio de vários algoritmos de aprendizado de máquina, ela pode identificar anomalias na infraestrutura que possam estar causando problemas de desempenho. Além disso, utiliza resultados analíticos históricos para otimizar e tornar as operações futuras mais eficientes.
O objetivo do MLOps é empregar algoritmos de ML para automatizar diversas tarefas repetitivas em projetos de ciência de dados. Ela recorre a algoritmos avançados de aprendizado profundo para processar grandes conjuntos de dados, em vez de aplicativos tradicionais de inteligência de negócios.
Um fluxo de trabalho típico de MLOps envolve diversos processos:
- Definição dos objetivos do negócio.
- Coleta de dados relevantes.
- Processamento e limpeza de dados.
- Construção de modelos ou utilização de modelos pré-existentes.
- Implantação do modelo final.
MLOps segue um caminho semelhante ao DevOps, com a distinção de que os desenvolvedores são especificamente cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e especialistas em IA. Enquanto o DevOps cria produtos melhores ao encurtar o ciclo de vida do produto, o MLOps gera insights para otimizar o uso e alcançar resultados aprimorados.
MLOps incentiva os cientistas de dados a explorar diversos parâmetros, modelos e recursos. Portanto, pode-se dizer que tem uma natureza experimental.
Por que o AIOps é essencial?
AIOps auxilia com alertas e análises inteligentes em situações de interrupção ou falha do sistema. Adota-se uma abordagem versátil para o gerenciamento do desempenho de aplicações, pois é possível rastrear rapidamente as transações de negócios em relação às funcionalidades da aplicação.
AIOps tem a capacidade de resolver diversos desafios. Vamos explorá-los:
Auditoria de Conformidade
Um benefício crucial do AIOps é a identificação de problemas de não conformidade com os padrões regulatórios. Esses padrões incluem:
- ISO 27001/27002
- Padrão de segurança de dados do setor de cartões de pagamento (PCI DSS)
- Lei Sarbanes-Oxley (SOX)
- Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro Saúde (HIPAA)
Tais padrões e regulamentos visam salvaguardar dados sensíveis por meio do uso de criptografia robusta, procedimentos de descarte adequados, medidas de controle de acesso e muito mais.
Detecção de anomalia
A identificação de padrões em dados e a detecção de dados que se desviam do padrão são categorizadas como detecção de anomalias. Por meio de vários modelos de aprendizado de máquina treinados com base em dados históricos, AIOps consegue identificar situações em que ocorrem ações incomuns para aplicativos ou usuários específicos.
Relatórios regulatórios
As entidades reguladoras exigem que as empresas produzam relatórios detalhando como elas aderem às diretrizes do setor, incluindo HIPAA, PCI, entre outras. A geração manual desses tipos de relatórios é demorada e tediosa, sobretudo ao gerenciar múltiplos servidores ou aplicativos.
Contudo, soluções AIOps possibilitam a automação de auditorias de conformidade por meio do monitoramento em tempo real de toda a infraestrutura.
Redução de ruído
A redução de ruído é um aspecto crítico para os dados coletados. Ao analisar dados e logs de eventos, ruídos indesejados (dados) podem obscurecer informações relevantes. O ruído excessivo desperdiça recursos e tempo, demandando esforço humano para classificar eventos irrelevantes. Altos níveis de ruído indicam falhas no design do software e vulnerabilidades subjacentes.
As soluções AIOps podem filtrar dados estranhos, permitindo que você se concentre em sinais significativos, o que resulta em maior eficiência e produção.
Monitoramento de Processo de Ponta a Ponta
AIOps fornece dados sobre todos os ativos de tecnologia da organização, incluindo seu funcionamento e informações sobre como são utilizados. As soluções AIOps oferecem visibilidade abrangente para a organização em diversas operações de TI, como gerenciamento e implantação de aplicativos, análise de segurança e monitoramento de rede.
Por que o MLOps é essencial?
MLOps capacita as organizações a alcançarem sucesso e maior eficiência por meio de análises orientadas por dados. Ele também aprimora a inteligência operacional, permitindo que os tomadores de decisão tomem decisões valiosas que impulsionam o sucesso da organização.
As soluções MLOps trazem inúmeros benefícios:
Mitigação de riscos
Os riscos associados a modelos de ML podem ser mitigados com soluções MLOps, que oferecem ferramentas para monitorar o desempenho de cada modelo ao longo do tempo. Essas informações permitem que as organizações determinem se um determinado modelo precisa ser substituído ou atualizado com uma nova versão.
Desenvolvimento Automatizado
O desenvolvimento automatizado permite que os cientistas de dados criem, testem e treinem modelos de aprendizado de máquina com maior agilidade. Além disso, o MLOps pode ser implantado em questão de dias, ao invés de meses. Ele permite que os desenvolvedores obtenham resultados mais rápidos e aprimorem modelos. Isso resulta em redução de custos e otimização de recursos.
Flexibilidade de implantação
MLOps facilita a implantação em qualquer nó, viabilizando que as equipes de desenvolvimento utilizem sua infraestrutura para testes e treinamentos.
Conformidade regulatória
Dado que as organizações lidam com informações confidenciais, elas devem atender aos requisitos regulamentares para proteger a privacidade. Recorrer a soluções MLOps é uma decisão acertada, pois elas são projetadas especificamente para garantir a conformidade. Isso permite que os usuários testem e treinem modelos de aprendizado de máquina sem que informações pessoais sejam comprometidas.
Fluxos de trabalho repetíveis
MLOps simplifica a repetibilidade por meio de fluxos de trabalho predefinidos para tarefas como treinamento de modelo, implantação em ambientes e validação.
Resposta Rápida à Ameaça
Quando profissionais de TI identificam uma brecha na segurança, eles precisam agir com rapidez para minimizar os danos e prevenir ataques futuros. As soluções MLOps estão disponíveis em todos os momentos e, diante de uma violação de segurança, identificam rapidamente as ameaças e evitam eventos semelhantes em tempo real. Além disso, você também obtém informações sobre os danos causados por uma violação.
Casos de uso de AIOps
AIOps é útil para organizações que utilizam computação em nuvem ou DevOps. Ele auxilia as equipes de DevOps a obter insights adicionais sobre o ambiente de TI de suas organizações. A equipe de operações também ganha visibilidade das mudanças na produção.
Os aplicativos AIOps são construídos sobre quatro componentes principais:
- Monitoramento empresarial
- Monitoramento de desempenho de aplicativos (APM)
- Monitoramento e gerenciamento de segurança (SMM)
- Gerenciamento de desempenho de rede (NPM)
Adicionalmente, AIOps suporta uma ampla variedade de operações de TI para aprimorar a eficiência de custos, minimizar atrasos e erros, etc. Vamos explorar alguns casos de uso comuns:
Alerta rápido
As soluções AIOps filtram e processam dados de ambientes de TI para consolidar alertas e identificar incidentes. Por exemplo, se uma falha em um sistema causar a falha de outro, você receberá uma grande quantidade de notificações, o que pode levar a confusão e atrasar o tempo de resposta. Contudo, AIOps pode coletar todas as informações, analisá-las e enviar um alerta, permitindo que as equipes de TI entendam o problema e respondam adequadamente, reduzindo a fadiga de alerta.
Análise situacional entre domínios
As plataformas AIOps podem analisar os dados de diversas redes e sistemas para fornecer uma visão abrangente da situação atual. Isso permite que as equipes de TI compreendam os riscos e priorizem suas respostas com base nos objetivos de negócios.
Identificação das causas raiz
As plataformas AIOps ajudam a identificar as causas principais de diferentes incidentes, simplificando um processo de resolução de problemas que pode ser demorado e frustrante. Isso possibilita que a equipe de TI identifique o problema e as soluções mais rapidamente, reduza o tempo médio de recuperação (MTTR) e minimize o tempo de inatividade.
Análise de coorte
As soluções AIOps agregam diversas informações de arquiteturas distribuídas e analisam uma ampla gama de instâncias. Esse processo auxilia na identificação de valores discrepantes na configuração, na seleção de padrões significativos e na rápida implantação de versões de software corretas.
Além disso, há diversos outros casos de uso de AIOps, incluindo recursos de autocorreção, identificação de oportunidades ocultas, planejamento de capacidade, gerenciamento de incidentes, otimização de nuvem, entre outros.
Casos de uso de MLOps
MLOps possui um vasto leque de aplicações em diversos setores, desde a área da saúde até o setor financeiro. Alguns deles incluem:
Pesquisa e descoberta de vacinas
As empresas de assistência médica enfrentam desafios como pesquisa prolongada, incompatibilidade de tecnologia, dívida técnica, adesão das partes interessadas, entre outros. MLOps fornece uma pilha tecnológica de excelência para rastrear milhares de compostos virtuais de forma rápida e econômica.
Processamento de dados
As indústrias de processamento de dados lidam com questões como segurança, governança, adoção da nuvem, proteção de dados, entre outras. MLOps permite que essas empresas combatam esses desafios e possibilita que elas calculem recursos, acelerem a implantação de modelos e garantam a reprodutibilidade.
Implantações de modelo em finanças
Empresas financeiras oferecem serviços como consultoria, garantia de impostos, etc. Essas empresas utilizam tecnologias de ML para combater lavagem de dinheiro, verificar conformidade econômica, realizar vigilância comercial, detectar fraudes e muito mais. Ao implementar MLOps, elas conseguem acelerar as implantações de forma confiável, usando bibliotecas e estruturas.
Operações de manutenção
MLOps auxilia a equipe de manutenção e operações a focar na ciência de dados. Sem o uso de recursos caros, sua equipe consegue revisar todos os componentes de forma prioritária. Isso também facilita a experimentação em larga escala.
Precisão do volume de remessa
As empresas de logística enfrentam desafios como complexidades na previsão de volumes de remessa, necessidade de arranjos adicionais, desafios das ferramentas existentes, entre outros. Ao implementar MLOps, é possível superar esses desafios e obter benefícios como maior precisão na previsão, operações simplificadas e redução da carga de trabalho.
AIOps x MLOps: diferenças
A inteligência artificial possui dois pilares: aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Por isso, a inteligência artificial é uma tecnologia multicamadas. Por outro lado, MLOps é usado para colmatar a lacuna entre cientistas de dados e as equipes de operação.
Vamos analisar algumas diferenças entre AIOps e MLOps.
| AIOps | MLOps |
| AIOps automatiza sistemas e operações de TI. | MLOps padroniza o processo de desenvolvimento do sistema de aprendizado de máquina. |
| Automatiza a resolução e a análise da causa raiz. | Aumenta a produtividade e a eficiência de uma equipe. |
| Gerencia e processa um vasto leque de informações de maneira eficaz e eficiente. | Desempenha um papel crucial na implantação de ciência de dados e inteligência artificial em escala, de forma repetível. |
| AIOps gerencia os riscos de vulnerabilidade continuamente. | MLOps gerencia o ciclo de vida do aprendizado de máquina. |
| Permite a manutenção preventiva e fornece alertas proativos. | Garante imparcialidade e atenua o viés por meio da validação do modelo. |
| Suas tarefas incluem detecção de anomalias, determinação de causalidade, correlação de eventos e muito mais. | Inclui modelos e incorporações de aprendizado de máquina, aprendizado contínuo e monitoramento de desempenho. |
Recursos de aprendizagem em AIOps
Alguns dos recursos de aprendizagem em AIOps são os seguintes:
#1. AIOps práticos
Este guia oferece conhecimento aprofundado dos fundamentos do aprendizado de máquina e da inteligência artificial. Ele também abrange diversos casos de uso de AIOps, empregando algoritmos de ML.
#2. AIOps Augmentation: Um Guia Completo
O autor do livro acredita que a melhor forma de entender a tecnologia é por meio de questionamentos. Este guia inclui perguntas e respostas, diferentes avaliações sobre diversas ferramentas AIOps e muito mais.
Recursos de aprendizagem em MLOps
A seguir, alguns recursos de aprendizagem em MLOps:
#1. Apresentando MLOps
Este livro é escrito por nove autores que compartilham seu conhecimento. Você encontrará uma introdução aos principais conceitos de MLOps e algumas ferramentas avançadas. O livro auxilia no aprendizado de ciência de dados, no aprimoramento de modelos de ML, no design do ciclo de vida de MLOps, na operacionalização de modelos de ML e mais.
#2. MLOps práticos
Os autores Noah Gift e Alfredo Deza oferecem uma vantagem inicial na aplicação das práticas recomendadas de DevOps para ML, criação de sistemas de ML de produção, monitoramento, testes de carga, instrumentação de sistemas de ML, seleção de ferramentas MLOps adequadas, execução de modelos de ML e mais.
Conclusão
AIOps e MLOps são semelhantes, mas diferentes em suas aplicações. Ambos têm o potencial de tornar seus sistemas e processos mais eficientes.
AIOps concentra-se na análise inteligente da causa raiz e na automação do gerenciamento de incidentes, enquanto MLOps preenche a lacuna entre as equipes de operações e os cientistas de dados.
Além disso, AIOps automatiza máquinas ou sistemas em sua organização, enquanto MLOps padroniza seus processos de TI.
Recomenda-se que você explore os principais recursos de aprendizado para ciência de dados e aprendizado de máquina.