A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão evoluindo, e as organizações estão adotando essas tecnologias rapidamente à medida que passam por transformações digitais.
AIOps e MLOps são dois componentes cruciais de negócios baseados em IA. Várias empresas usam essas tecnologias nos últimos anos para melhorar seus produtos e serviços e aumentar a satisfação do cliente.
As operações de IA são uma série de plataformas de várias camadas que ajudam a automatizar as operações de TI, enquanto as operações de ML são uma abordagem disciplinar para controlar algoritmos de aprendizado de máquina em produtos em andamento.
Neste artigo, discutirei AIOps e MLOps, sua importância e como eles diferem um do outro.
Aqui vamos nós!
últimas postagens
O que é AIOps?
A Inteligência Artificial para Operações de TI (AIOps) é uma combinação de aprendizado de máquina e big data que automatiza quase várias operações de TI, como correlação de eventos, determinação de acidentes, detecção de outliers e muito mais.
O AIOps foi denominado pela primeira vez pelo Gartner no ano de 2016. Segundo eles, o AIOps é uma ótima plataforma para operações de TI que utilizam técnicas modernas de aprendizado de máquina, big data e outras tecnologias avançadas para aprimorar direta ou indiretamente a central de atendimento, monitoramento e funções de automação .
As plataformas AIOps permitem que as organizações usem diferentes métodos de coleta de dados, fontes de dados, tecnologias de apresentação e tecnologias analíticas. AIOps é instrumental para muitas tarefas:
- Traços, logs, status de configuração do sistema, dados de incidentes e outras informações relacionadas à operação e desempenho do sistema
- Examina os dados coletados e tira conclusões de acordo com os padrões de prioridade
- AIOps pode sugerir soluções com precisão para tornar a operação mais rápida
- Ele pode resolver problemas complexos sem interferência humana.
Assim, em palavras simples, o AIOps usa a tecnologia AI para otimizar e automatizar tarefas de TI, o que também é chamado de tecnologia de otimização automática. O principal objetivo do AIOps é maximizar o desempenho minimizando o tempo de inatividade.
O que é MLOps?
Machine Learning Operations (MLOps) é uma estrutura que visa aumentar a colaboração entre a unidade de operações e os cientistas de dados dentro de uma organização. É uma abordagem multidisciplinar que ajuda a gerenciar algoritmos de ML em produtos em andamento com seu próprio ciclo de vida contínuo.
MLOps é uma tecnologia que permite dimensionar, criar e implantar vários algoritmos para manter a consistência na produção. Ele combina ferramentas e pessoas, abrangendo três aspectos principais do ML, ou seja, design, implantação e treinamento.
Além disso, o MLOps também permite analisar, coletar e interpretar vários dados. Com vários algoritmos de aprendizado de máquina, ele pode detectar anomalias na infraestrutura que podem estar causando problemas de desempenho. Além disso, ele usa resultados analíticos históricos para operações futuras otimizadas e eficientes.
O objetivo do MLOps é usar algoritmos de ML para automatizar várias tarefas repetíveis em seus projetos de ciência de dados. Ele usa algoritmos avançados de aprendizado profundo para processamento de grandes dados em vez de aplicativos tradicionais de inteligência de negócios.
Um MLOps típico tem vários processos:
- Definindo o objetivo do negócio
- Coletando dados importantes
- Processamento e limpeza de dados
- Construindo modelos ou usando modelos prontos para implantação
- Como implantar o modelo final
O MLOps segue um caminho semelhante ao DevOps, exceto que os desenvolvedores são especificamente cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e especialistas em IA em MLOps. O DevOps cria produtos melhores encurtando o ciclo de vida do produto, enquanto o MLOps gera insights para usá-lo ainda mais e obter melhores resultados.
O MLOps incentiva os cientistas de dados a experimentar vários parâmetros, modelos e recursos. Assim, você pode dizer que é de natureza experimental.
Por que o AIOps é essencial?
AIOps ajudam com alertas e análises inteligentes em caso de interrupção ou falha do sistema. Você encontrará uma abordagem versátil para o gerenciamento do desempenho do aplicativo, uma vez que pode rastrear rapidamente as transações de negócios com relação às funções do aplicativo.
AIOps pode resolver vários desafios; vamos discuti-los
Auditoria de Conformidade
O principal benefício do AIOps é identificar problemas de não conformidade com os padrões regulatórios. Tais 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)
Esses padrões e regulamentos são criados para proteger dados confidenciais usando criptografia forte, procedimentos de descarte adequados, medidas de controle de acesso e muito mais.
Detecção de anomalia
Identificar vários padrões nos dados e detectar os dados que estão fora do normal é chamado de detecção de anomalias. Com vários modelos de aprendizado de máquina treinados com base em dados históricos, os AIOps podem detectar situações em que ocorrem ações incomuns para aplicativos ou usuários específicos.
Relatórios regulatórios
Os reguladores exigem que as empresas produzam um relatório sobre como cumprem as diretrizes do setor, incluindo HIPAA, PCI e outras. Gerar manualmente esses tipos de relatórios é demorado e tedioso, especialmente quando você está gerenciando vários servidores ou vários aplicativos.
No entanto, as soluções AIOps permitem automatizar auditorias de conformidade com monitoramento em tempo real de toda a infraestrutura.
Redução de ruído
A redução de ruído é crucial para os dados coletados. Ao revisar dados e logs de eventos, ruídos indesejados (dados) interferem em informações importantes. O ruído excessivo desperdiça recursos e tempo, pois requer esforço humano para classificar eventos irrelevantes. Altos níveis de ruído indicam problemas com o design do software e vulnerabilidades subjacentes.
As soluções AIOps podem filtrar dados estranhos para que você possa se concentrar em sinais significativos, resultando em melhor eficiência e produção.
Monitoramento de Processo de Ponta a Ponta
AIOps oferece dados sobre todos os ativos de tecnologia da organização, como eles funcionam e informações sobre como são usados. As soluções AIOps fornecem visibilidade adequada para a organização em várias operações de TI, como gerenciamento e implantação de aplicativos, análise de segurança e monitoramento de rede.
Por que o MLOps é essencial?
Os MLOps permitem que as organizações se tornem bem-sucedidas e mais eficientes com análises orientadas por dados. Também aprimora a inteligência operacional para que os tomadores de decisão possam tomar decisões valiosas para o maior sucesso da organização.
Existem muitos benefícios das soluções MLOps:
Mitigação de riscos
Os riscos envolvidos com modelos de ML podem ser facilmente mitigados com soluções MLOps, pois fornecem ferramentas para monitorar o desempenho de cada modelo ao longo de um período de 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 mais rapidamente. Além disso, os MLOps podem ser implantados em dias, em vez de meses. Eles permitem que os desenvolvedores obtenham resultados mais rápidos e melhorem os modelos. Isso reduzirá ainda mais os custos e liberará recursos.
Flexibilidade de implantação
Os MLOps facilitam a implantação em qualquer nó, possibilitando que as equipes de desenvolvimento usem sua infraestrutura para teste e treinamento.
Conformidade regulatória
Como as organizações lidam com informações confidenciais, elas devem cumprir os requisitos regulamentares para proteger a privacidade. Recorrer às soluções MLOps é uma decisão sábia porque elas são projetadas especialmente para atender à conformidade. Isso permitirá que os usuários testem e treinem modelos de aprendizado de máquina sem vazar nenhuma informação pessoal.
Fluxos de trabalho repetíveis
O MLOps simplifica a repetibilidade oferecendo fluxos de trabalho pré-criados para tarefas fáceis, como treinamento de modelo, implantação em ambientes e validação.
Resposta Rápida à Ameaça
Quando os profissionais de TI encontram uma brecha no escudo de segurança, eles devem agir rapidamente para minimizar os danos e prevenir futuros ataques. As soluções MLOps estarão disponíveis o tempo todo e, no momento de uma violação de segurança, identifica ameaças repentinamente e evita eventos semelhantes em tempo real. Além disso, você também obterá informações sobre os danos causados por uma violação.
Casos de uso de AIOps
AIOps é útil para organizações que usam computação em nuvem ou DevOps. Ele ajuda as equipes de DevOps a obter informações adicionais sobre o ambiente de TI de sua organização. A equipe de operações também obtém visibilidade das mudanças na produção.
Os aplicativos AIOps são construídos em quatro componentes principais:
- Monitoramento empresarial
- Monitoramento de desempenho de aplicativos (APM)
- Monitoramento e gerenciamento de segurança (SMM)
- Gerenciamento de desempenho de rede (NPM)
Além disso, AIOps suporta uma vasta gama de operações de TI para melhorar a eficiência de custos, minimizar atrasos e erros, etc. vamos discutir alguns casos de uso comuns:
Alerta rápido
As soluções AIOps filtram e ingerem dados de ambientes de TI para consolidar alertas e identificar incidentes. Por exemplo, se uma falha em um sistema resultar na falha de outro sistema, você receberá muitas notificações que o confundirão e também diminuirão o tempo de resposta. Mas os AIOps podem coletar todas as informações, analisá-las e enviar um alerta para que as equipes de TI possam entender o problema e fornecer uma resposta correta, reduzindo a fadiga do alerta.
Análise situacional entre domínios
As plataformas AIOps podem analisar os dados de várias redes e sistemas para fornecer uma visão panorâmica da situação atual. Isso ajudará uma equipe de TI a entender o que está em risco para que possam priorizar suas respostas de acordo com os objetivos de negócios.
Identificação das causas raiz
As plataformas AIOps ajudam a identificar as causas principais de diferentes incidentes para minimizar o processo de solução de problemas demorado e frustrante. Você pode permitir que sua equipe de TI chegue ao problema e às soluções mais rapidamente, elimine o MTTR e minimize o tempo de inatividade.
Análise de coorte
As soluções AIOps reúnem inúmeras informações de arquiteturas distribuídas e analisam uma ampla gama de instâncias. Esse processo ajuda a encontrar os valores discrepantes na configuração, selecionar padrões significativos e implantar as versões de software corretas rapidamente.
Além disso, existem muitos outros casos de uso de AIOps, incluindo recursos de autocorreção, descoberta de oportunidades ocultas, planejamento de capacidade, gerenciamento de incidência, otimização de nuvem, etc.
Casos de uso de MLOps
MLOps tem uma ampla gama de usos em muitos setores, desde saúde até finanças. Alguns deles são:
Pesquisa e descoberta de vacinas
As empresas de assistência médica enfrentam problemas como pesquisa prolongada, incompatibilidade de tecnologia, dívida técnica, adesão das partes interessadas, etc. O MLOps oferece uma excelente pilha tecnológica para rastrear milhares de compostos virtuais de maneira rápida e econômica.
Processamento de dados
As indústrias de processamento de dados enfrentam problemas como segurança, governança, adoção da nuvem, proteção de dados e muito mais. O MLOps permite que as empresas de processamento de dados combatam esses problemas e permitem que elas calculem recursos, acelerem a implantação de modelos e garantam a reprodutibilidade.
Implantações de modelo em finanças
As empresas financeiras fornecem serviços como consultoria, garantia de impostos, etc. Essas empresas utilizam tecnologias de ML para combate à lavagem de dinheiro, verificação de conformidade econômica, vigilância comercial, detecção de fraudes e muito mais. Ao implementar MLOps, eles podem acelerar implantações de maneira confiável usando bibliotecas e estruturas.
Operações de manutenção
O MLOps ajuda a equipe de manutenção e operações a se concentrar na ciência de dados. Sem o uso de recursos caros, sua equipe pode revisar todos os componentes de forma prioritária. Isso ajuda ainda mais na experimentação em larga escala.
Precisão do volume de remessa
As empresas de logística enfrentam problemas como complexidades na previsão de volumes de remessa, requisitos em arranjos adicionais, desafios de ferramentas existentes e muito mais. Ao implementar MLOps, você pode resolver esses desafios e obter benefícios como precisão aprimorada na previsão, operações simplificadas e cargas de trabalho reduzidas.
AIOps x MLOps: diferenças
A inteligência artificial tem dois pilares: Machine Learning e Deep Learning. Assim, a inteligência artificial é uma tecnologia multicamada. Por outro lado, o MLOps é usado para preencher a lacuna entre os cientistas de dados e as equipes de operação.
Vamos descobrir mais algumas diferenças entre AIOps e MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps automatiza sistemas e operações de TI.MLOps padroniza o processo de desenvolvimento do sistema de aprendizado de máquina.Ele automatiza a resolução e a análise da causa raiz.Ele aumenta a produtividade e a eficiência de uma equipe.Ele gerencia e processa uma ampla gama de informações de maneira eficaz e eficiente. Ele desempenha um papel crucial na implantação de ciência de dados e inteligência artificial em escala, de maneira repetível. AIOps gerencia os riscos de vulnerabilidade continuamente. O MLOps gerencia o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Ele permite a manutenção preventiva e fornece alertas proativos. Ele 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 vários casos de uso de AIOps usando algoritmos de ML.
#2. AIOps Augmentation Um Guia Completo
O autor do livro acredita que a melhor forma de entender a tecnologia é fazendo perguntas. Este guia inclui perguntas e respostas, diferentes avaliações sobre várias ferramentas AIOps e muito mais.
Recursos de aprendizagem em MLOps
Alguns dos recursos de aprendizagem em MLOps são os seguintes:
#1. Apresentando MLOps
Este livro é escrito por nove autores que compartilharam seus conhecimentos no livro. Você encontrará uma introdução aos principais conceitos de MLOps e, posteriormente, algumas ferramentas avançadas. Este livro ajuda você a aprender ciência de dados, refinar modelos de ML, projetar o ciclo de vida de MLOps, operacionalizar modelos de ML e assim por diante.
#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, teste de carga, instrumentação de sistemas de ML, escolha das ferramentas de MLOps corretas, execução de modelos de ML e muito mais.
Conclusão
AIOps e MLOps são semelhantes, mas diferentes em seus próprios termos e aplicações. Mas ambos ajudam você a tornar seus sistemas e processos mais eficientes.
O AIOps se concentra na análise inteligente da causa raiz e na automação do gerenciamento de incidentes, enquanto o MLOps preenche a lacuna entre as equipes de operação e os cientistas de dados.
Além disso, o AIOps automatiza máquinas ou sistemas em sua organização, enquanto o MLOps padroniza seus processos de TI.
Você também pode explorar os principais recursos de aprendizado para ciência de dados e aprendizado de máquina.