MLOps проти AIOps: Розуміння основних відмінностей та застосувань

Фото від Nathan Anderson на Unsplash

MLOps

MLOps (Machine Learning Operations) — це набір практик і методологій, спрямованих на оптимізацію та автоматизацію життєвого циклу моделей машинного навчання, від розробки до впровадження та моніторингу. Це концепція, натхненна DevOps, який орієнтований на розробку програмного забезпечення та ІТ-операції, але адаптована під специфічні потреби та виклики систем машинного навчання.

Основні компоненти MLOps

1. Розробка моделей:

• Спільна розробка моделей машинного навчання за допомогою інструментів, таких як Jupyter notebooks, Python, R тощо.
• Експерименти та відстеження за допомогою таких фреймворків, як MLflow, TensorBoard або Weights & Biases.

1. Контроль версій:

• Керування кодом, наборами даних та версіями моделей за допомогою інструментів, таких як Git та DVC (Data Version Control).

1. Безперервна інтеграція (CI):

• Автоматизоване тестування та перевірка коду і ML-пайплайнів для забезпечення якості.

1. Безперервне впровадження (CD):

• Автоматизація процесу впровадження моделей машинного навчання в робочі середовища, забезпечення мінімального часу простою та відтворюваності.

1. Навчання та налаштування моделей:

• Оркестрація масштабних навчальних завдань, часто на розподілених системах або хмарній інфраструктурі.
• Налаштування гіперпараметрів за допомогою інструментів, таких як Optuna, Ray Tune або Hyperopt.

1. Впровадження моделей:

• Впровадження моделей у системи реального часу для інференсу (наприклад, REST API) або в пайплайни пакетної обробки.
• Популярні інструменти включають Kubernetes, Docker та фреймворки для обслуговування моделей, такі як TensorFlow Serving, TorchServe або FastAPI.

1. Моніторинг та зворотний зв'язок:

• Моніторинг продуктивності моделей в продукції, виявлення дрейфу або погіршення результатів.
• Збір зворотного зв'язку для повторного навчання та безперервного вдосконалення.

1. Управління даними:

• Керування наборами даних та пайплайнами для інженерії ознак.
• Інструменти, такі як Delta Lake, Feature Store або BigQuery від Google Cloud, можуть допомогти в цьому.

1. Співпраця:

• Сприяння співпраці між дата-сайентістами, інженерами ML та командами DevOps.

Переваги MLOps

• Ефективність: Зменшує кількість ручних повторюваних завдань завдяки автоматизації.
• Масштабованість: Підтримує впровадження та управління ML-системами в масштабах.
• Відтворюваність: Забезпечує надійне відтворення моделей та результатів.
• Скорочення часу на ринок: Прискорює цикл розробки нових моделей ML.
• Поліпшення продуктивності моделей: Дозволяє безперервно оцінювати та вдосконалювати моделі.

Популярні інструменти MLOps

• Контроль версій та відстеження експериментів: Git, DVC, MLflow, Neptune.ai.
• CI/CD: Jenkins, GitLab CI, Argo Workflows.
• Оркестрація: Kubeflow, MLflow, Airflow.
• Моніторинг: Prometheus, Grafana, Seldon Core, WhyLabs.
• Хмарні сервіси: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML.

MLOps є ключовим для організацій, які покладаються на машинне навчання, щоб забезпечити стабільність, масштабованість і здатність адаптуватися до нових викликів.

AIOps

AIOps означає Штучний Інтелект для ІТ-Операцій. Це застосування штучного інтелекту (AI), машинного навчання (ML) та передової аналітики для покращення та автоматизації ІТ-операцій. Платформи AIOps націлені на підвищення ефективності та надійності ІТ-систем, аналізуючи великі обсяги даних в реальному часі, виявляючи аномалії, прогнозуючи проблеми та надаючи практичні рекомендації.

Основні функції AIOps

1. Агрегація даних: Збір та консолідація даних з різних джерел, таких як логи, метрики, події та трасування.

2. Визначення патернів: Виявлення тенденцій, патернів та кореляцій у великих наборах даних.

3. Виявлення аномалій: Автоматичне виявлення незвичайних поведінок або потенційних проблем в ІТ-середовищі.

4. Аналіз кореневої причини: Допомагає швидко визначити причину інцидентів.

5. Прогнозні інсайти: Прогнозує можливі проблеми до того, як вони виникнуть.

6.
Автоматизація: Автоматизує повторювані завдання, такі як управління сповіщеннями, вирішення інцидентів та масштабування ресурсів.

1. Зниження шуму: Фільтрує нерелевантні сповіщення чи дані, зосереджуючи увагу на дієвих висновках.

Переваги AIOps

• Швидша реакція на інциденти: Зменшує середній час до виявлення (MTTD) і середній час до вирішення (MTTR).
• Операційна ефективність: Автоматизує рутинні завдання та оптимізує розподіл ресурсів.
• Покращена надійність систем: Проактивно виявляє та вирішує потенційні проблеми.
• Покращене прийняття рішень: Надає дієві висновки на основі аналізу даних.
• Зниження витрат: Оптимізує операції та мінімізує час простою.

Використання AIOps

1. Управління інцидентами: Виявлення аномалій в реальному часі та автоматичне вирішення.
2. Моніторинг продуктивності: Забезпечення оптимальної роботи додатків та інфраструктури.
3. Планування потужностей: Прогнозування потреб у ресурсах на основі тенденцій.
4. Управління змінами: Оцінка впливу змін в ІТ-середовищах.
5. Безпека: Виявлення та реагування на потенційні загрози.

Приклади платформ AIOps

• Dynatrace
• Splunk ITSI (IT Service Intelligence)
• AppDynamics
• Datadog
• Moogsoft
• PagerDuty Operations Cloud

AIOps є особливо важливим для хмарних, DevOps та гібридних середовищ, де складність систем робить ручний моніторинг та управління непридатними.

Різниця між AIOps та MLOps

AIOps та MLOps обидва пов'язані з використанням передових технологій для автоматизації ІТ-операцій, але вони фокусуються на різних аспектах та підходах. Ось порівняння основних відмінностей:

Фокус

• AIOps (Штучний Інтелект для ІТ-Операцій):
• AIOps використовує методи штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) для автоматизації та покращення ІТ-операцій. Основною метою є підвищення ефективності, надійності та масштабованості ІТ-систем.
• AIOps фокусується на моніторингу, аналізі та управлінні ІТ-інфраструктурою за допомогою великих обсягів даних, кореляції подій та виявлення аномалій для прогнозування, виявлення та вирішення операційних проблем.
• MLOps (Операції з Машинним Навчанням):
• MLOps означає практику поєднання систем машинного навчання (ML) та операцій для забезпечення безперебійного впровадження, моніторингу та підтримки моделей машинного навчання в продукції.
• MLOps фокусується на життєвому циклі моделей машинного навчання, включаючи обробку даних, навчання моделей, впровадження, моніторинг та безперервне вдосконалення.

Мета

• AIOps:
• Основною метою є автоматизація ІТ-операцій і зменшення ручного втручання через використання методів штучного інтелекту, таких як виявлення аномалій, аналіз кореневої причини та кореляція подій для прискорення прийняття рішень та вирішення проблем.
• MLOps:
• Основною метою є оптимізація розробки, впровадження та експлуатації моделей машинного навчання. MLOps гарантує, що моделі розгортаються, моніторяться та підтримуються ефективно в робочих середовищах, забезпечуючи безперервну інтеграцію та безперервну доставку (CI/CD) робочих процесів машинного навчання.

Ключові технології

• AIOps:
• Використовує AI, машинне навчання, великі дані та інструменти автоматизації для моніторингу систем та управління операціями. Часто включає такі технології, як аналіз логів, кореляція подій та прогнозна аналітика для вирішення проблем до їх загострення.
• MLOps:
• Включає технології та практики, такі як версіонування моделей, безперервна інтеграція та впровадження (CI/CD), автоматизоване тестування, моніторинг моделей та відстеження продуктивності. Інструменти MLOps інтегрують управління життєвим циклом моделей машинного навчання з принципами DevOps.

Область застосування

• AIOps:
• Зазвичай застосовується до ІТ-операцій, включаючи управління інфраструктурою, моніторинг продуктивності, моніторинг подій безпеки та управління інцидентами.
  Ціль — оптимізувати функціонування великих ІТ-середовищ, зменшуючи час простою та підвищуючи надійність системи.
• MLOps:
• Застосовується до проектів машинного навчання, зосереджуючи увагу на безперешкодному та масштабованому впровадженні та підтримці моделей ML. Це особливо важливо в середовищах, де прийняття рішень на основі даних або продукти на основі ШІ є частиною бізнесу, забезпечуючи безперервне покращення моделей та їх ефективне впровадження.

Автоматизація та співпраця

• AIOps:
• Переважно автоматизує ІТ-процеси, такі як реагування на інциденти, моніторинг систем та прогнозне технічне обслуговування. Це покращує співпрацю між ІТ-командами, надаючи висновки та рекомендації на основі даних у реальному часі.
• MLOps:
• MLOps покращує співпрацю між дата-сайентистами, інженерами та операційними командами. Воно автоматизує та спрощує життєвий цикл моделей ML від розробки до впровадження, забезпечуючи безперервні зворотні зв'язки для вдосконалення та покращення моделей.

У підсумку:

AIOps фокусується на використанні ШІ та автоматизації для оптимізації ІТ-операцій, в той час як MLOps зосереджується на операціоналізації моделей машинного навчання, гарантуючи їх впровадження, масштабування та постійну продуктивність у виробничих середовищах.

Перекладено з: MLOps vs. AIOps: Understanding the Key Differences and Applications