AIOps, MLOps och ModelOps

Vad är MLOps?

MLOps är processen att skapa, implementera och underhålla maskininlärningsmodeller. Disciplinen kombinerar maskininlärning, DevOps och dataengineering för att hitta snabbare, enklare och mer effektiva sätt att produktisera maskininlärning. Betoning ligger på att producera en AI produkt på liknande sätt som en DevOps produkt, där automatisering är ett mantra.

En typisk MLOps-process har flera olika steg:

• Definiera ditt affärsmål och hur den kan säljas som en produkt, ofta exponerad via ett API med ett produktkontrakt
• Samla relevant data
• Rensa och behandla data
• Bygg modellen
• Implementera modellen nu en DevOps pipeline och bygg AI-produkten iterativt med hög automatiseringsgrad
• Återkoppla produkten med feltolkningar från användare för att reiterera AI-implementationen. Lägg stor vikt på att kontrollera sk. Data poisioning.

Detta kräver enhetliga standarder och processer över flera team, först genom att besluta om affärsmål och fortsätta genom datainsamling, modellutveckling och implementering. Dessutom kan AutoML-ramverk göra maskininlärningsprocesser mer tillgängliga för icke-experter. Det viktigaste att tänka på här, som beskrivs i MLOps: Continuous delivery and automation pipelines i makininlärning, är att datavetenskap och ML blir kärnkompetenser för att lösa komplexa realistiska problem och transformera branscher. Du kan navigera genom komplexa affärsproblem genom att göra arbetet med att implementera dessa processer.

AIOps

VAD ÄR ARTIFICIAL INTELLIGENS OPERATIONS (AIOPS)?

AIOps definition, enligt Gartner som först myntade termen, är följande:

AIOps kombinerar big data och maskininlärning för att automatisera IT-driftsprocesser, inklusive händelsekorrelation, anomalidetektering och kausalitetsbestämning.

Med fokus på att öka effektiviteten i IT-driften identifierar AIOps-system på ett intelligent sätt grundorsakerna till IT-incidenter och tillhandahåller diagnostisk information av hög kvalitet som gör det möjligt för tekniska team att arbeta mot en lösning.

VARFÖR ÄR AIOPS VIKTIGT?

Det finns många olika tekniker som utgör din IT-infrastruktur. För att komplicera saker ytterligare delas din IT-infrastruktur över en mängd olika företagstjänster och applikationer. Om det har blivit en utmaning att hänga med i alla ändringar av dessa tjänster och applikationer – kan det vara dags att vända sig till AIOps.

AIOps har tydliga affärsfördelar, inklusive:

Förbättrat samarbete: AIOps-plattformar underlättar samarbete genom att skapa klarhet i arbetsflöden med rapporter och instrumentpaneler som beskriver nödvändiga uppgifter och krav. AIOps effektiviserar också kommunikationen genom att gruppera och prioritera IT-varningar.

Ökad ROI: AIOps minskar en organisations genomsnittliga tid till återhämtning (MTTR). Detta begränsar kostsamma stillestånd och ökar den totala produktiviteten och effektiviteten.

Framgångsrik digital transformation: För att ligga i framkant, särskilt i dagens digitala landskap, måste organisationer alltid vara innovativa. AIOps främjar innovation genom att lyfta lite vikt från ditt IT-team. Med AIOps kommer dina bästa tekniska hjärnor att lägga mindre tid på att lösa IT-biljetter och övervaka användningsmönster och mer tid på att fokusera på storskalig digital transformation och innovation.

VEM BEHÖVER AIOPS?

Många företag kan dra nytta av att implementera AIOps, som på många sätt fungerar som ITOps med ett AI-lager. Om du arbetar med miljöer med flera nivåer, gör AIOps det enklare att hantera förfrågningar och övervaka system som driver verksamheten. Det förenklar processerna som följer med att hantera och stödja tusentals applikationer och användare. Det förbättrar din synlighet i IT-system och automatiserar verksamhetsprocesser. På så sätt kan du bättre hantera prestanda, upptäcka problem och lösa problem snabbare.

VAD ÄR ANVÄNDNINGSFALL FÖR AIOPS?

AIOps kan stödja ett brett utbud av IT-driftprocesser. Här är en närmare titt på olika användningsfall för AIOs.

Prestandaövervakning

AIOps gör det möjligt för organisationer att bygga ett mer proaktivt förhållningssätt till prestationsövervakning. Reaktiv övervakning kan potentiellt kosta företag hundratusentals dollar i förlorade intäkter. Med AIOs kan organisationer, snarare än att reagera på problem efter att de uppstår, identifiera, åtgärda och optimera prestandaproblem i realtid – innan de blir systemomfattande problem.

Infrastrukturtopologi

De flesta organisationer använder statiska infrastrukturkartor, som ger begränsade insikter och snabbt kan bli föråldrade. AIOps-lösningar, å andra sidan, möjliggör dynamisk topologi. Dynamisk topologi fångar resurserna och deras relationer när miljön förändras. Förutom att ge synlighet i nästan realtid, ger dynamisk topologi möjlighet att jämföra den aktuella topologin med historiska versioner. Organisationer som använder AIOps-ledd infrastrukturtypologi kan svara på både “Vad hände?” och “Vad är det som händer?” med detaljer om hur topologi och status har förändrats över tiden.

Brusreducering

Varningströtthet, när ett överväldigande antal varningar gör att en individ blir okänslig för dem, är ett stort problem i incidentresponsen. AIOps minimerar larmtrötthet genom att förhindra larmstormar från att överväldiga dina anställda. AIOps-lösningar filtrerar och korrelerar meningsfull data för att undertrycka lågprioriterade varningar och gruppera varningar som är relaterade. Genom att leverera intelligenta varningar som prioriteras baserat på användar- och affärspåverkan, begränsar AIOps-lösningar bruset och säkerställer att dina kritiska varningar uppmärksammas.

Anomaliupptäckt

Att upptäcka och åtgärda problem när din IT-infrastruktur blir mer dynamisk är ingen lätt bedrift. Att försöka förstå grundorsaken till ett potentiellt problem kan vara extremt svårt att göra, vilket gör avvikelsedetektering kritisk i många fall. AIOps gör anomalidetektering snabbare och i slutändan mer effektiv. Det beror på att AIOps kan övervaka skillnaden mellan värdet på en KPI och vad maskininlärningsmodellen förutspår. Sedan kan den flagga avvikelser som orsakar förödelse.

ModelOps

ModelOps (eller AI-modelloperation) fokuserar främst på styrning och livscykelhantering av ett brett utbud av operationaliserade artificiell intelligens (AI) och beslutsmodeller, inklusive maskininlärning, kunskapsgrafer, regler, optimering, språkliga och agentbaserade modeller. Kärnfunktioner inkluderar kontinuerlig integration/kontinuerlig leverans (CI/CD)-integration, modellutvecklingsmiljöer, champion-challenger-testning, modellversionering, modellbutik och återställning.

Låter ModelOps komplicerat?

Du kan se ModelOps som AI integrerat i utvecklingsprocessen, men även integrerat in i användarens användning (-process). Och med versionshantering. Så man kan säga ModelOps är MLOps plus integreringen in i applikationernas CI/CD process med betoning att hjälpa användaren och användarens problem.