Введение

ИИ и машинное обучение быстро развиваются по мере того, как предприятия проходят цифровую трансформацию. Модели и конвейеры данных становятся все более сложными в управлении по мере того, как они становятся более сложными. MLOps и AIOps — все еще довольно новые области исследований. В этой статье содержится подробная информация о MLOps и AIOps.

Чтобы узнать больше об этих темах, посетите веб-сайт IPSpecialist. IPSpecialist — идеальное место для начала карьеры, если вы заинтересованы в облачных вычислениях. Сеть, кибербезопасность или смежные области. Мы предлагаем онлайн-курсы, учебные пособия, электронные книги, практические вопросы, заметки к экзаменам и профессиональную ориентацию. Ознакомьтесь с нашими Курсами прямо сейчас!

Что такое МЛОпс?

Машинное обучение (ML) может улучшить вашу прибыль и дать вам конкурентное преимущество; несколько секторов интегрируют его в свои текущие товары и услуги.

Проблема в том, что процедуры машинного обучения сложны и часто требуют много времени и усилий. Компаниям требуется структура, которая объединяет разработку и развертывание систем машинного обучения, чтобы предотвратить перерасход средств. Такой структурой является MLOps, а постоянная интеграция моделей машинного обучения в производство стандартизирована и оптимизирована.

Жизненный цикл моделей машинного обучения

Варианты использования в бизнесе сначала определяются для проектов машинного обучения. Чтобы запустить решение машинного обучения в производство после того, как вариант использования был установлен, соблюдаются следующие процедуры:

  • Извлечение данных — объединение данных из различных источников с использованием извлечения данных.
  • Исследовательский анализ данных — знание качеств исходных данных.
  • Подготовка данных. Сбор данных для эффективного внедрения решения машинного обучения является частью подготовки данных.
  • Создайте модель или решение машинного обучения — путем разработки и уточнения модели машинного обучения с использованием алгоритмов машинного обучения.
  • Оценка и проверка модели: применение модели к тестовому набору данных и оценка ее эффективности.
  • Развертывание модели — внедрение моделей машинного обучения в реальных условиях.

Создание и обработка систем машинного обучения требует ручного труда, и масштабирование таких систем является сложной задачей. Типичный ручной метод установки и администрирования систем машинного обучения вызывает проблемы у многих организаций.

Набор инструментов MLOps

Давайте взглянем на некоторые инструменты MLOps:

  • Amazon SageMaker

Сочетая широкий спектр возможностей, разработанных специально для машинного обучения (ML), Amazon SageMaker позволяет ученым и разработчикам данных планировать, создавать, быстро обучать и развертывать высококачественные модели машинного обучения.

  • Нептун

Neptune помогает централизовать метаданные для построения моделей. Метаданные MLOps можно регистрировать, хранить, отображать, упорядочивать, сравнивать и искать. Он предназначен для исследовательских и производственных групп, проводящих несколько экспериментов, и ориентирован на отслеживание экспериментов и регистрацию моделей.

Neptune фокусируется на регистрации и хранении метаданных машинного обучения, что упрощает запрос данных для анализа.

  • ДатаРобот

DataRobot MLOps предлагает центр передового опыта для производственного ИИ. Благодаря этому производственные модели можно развертывать, отслеживать, управлять ими и управлять ими в одном месте, независимо от того, как они были созданы, когда и где они использовались.

Пользователи DataRobot могут импортировать модели, созданные на других платформах машинного обучения и на разных языках. Затем модели оцениваются и используются в лучших средах выполнения машинного обучения. DataRobot использует системы отчетности и оповещения для мониторинга работоспособности своих сервисов, дрейфа данных и точности.

  • Млфлоу

Центральный реестр моделей, эксперименты, воспроизводимость и развертывание управляются с помощью платформы MLflow с открытым исходным кодом.

Преимущества MLOps

MLOps ориентирован на разработку масштабируемых систем машинного обучения. Давайте обсудим значение MLOps:

  • Управление жизненным циклом машинного обучения

Существуют различные этапы создания модели, и использование стандартного DevOps может быть сложным в управлении и обслуживании. MLOps позволяет развертывать и быстро улучшать модели машинного обучения в производственной среде.

  • Масштабирование приложений машинного обучения

Истинная проблема проявляется, когда увеличивается объем использования, объем данных и приложения машинного обучения начинают работать со сбоями.

  • Мониторинг систем машинного обучения

Мониторинг производительности системы необходим после развертывания моделей машинного обучения. Обеспечивая обнаружение дрейфа модели и данных, MLOps предлагают подходы.

  • Непрерывная интеграция и развертывание

DevOps использует методы непрерывной интеграции и развертывания в процессе разработки программного обеспечения, но их применение при создании систем машинного обучения затруднено. Системы машинного обучения могут быть успешно развернуты с использованием CI и CD благодаря различным инструментам и методологиям, представленным MLOps.

Что такое AIOps?

По данным Gartner, типичная ИТ-инфраструктура компании ежегодно производит в два-три раза больше данных для ИТ-операций. Этот объем и сложность будут слишком велики для обычных систем управления ИТ.

Предприятиям требуется автоматизированная система, которая может уведомлять ИТ-персонал о наличии серьезного риска. Вместо того, чтобы сотрудник вручную следил за процессом, предпочтительнее система, которая может самостоятельно диагностировать проблему и решать повторяющиеся проблемы.

AIOps автоматизирует процедуры ИТ-операций, включая корреляцию событий, обнаружение аномалий и определение причинно-следственных связей, путем объединения больших данных с машинным обучением.

Основной элемент AIOps

Поскольку каждый бизнес предъявляет различные требования и соответствующим образом разрабатывает решения AIOps, концепция AIOps является динамичной. Решения ИИ направлены на быстрое выявление и решение проблем в настоящем. Организация может использовать несколько основных компонентов AIOps для реализации решений ИИ в ИТ-операциях.

  • Машинное обучение

Выявление тенденций — основная задача AIOps или ИТ-аналитики. Мы можем использовать машинное обучение, чтобы найти эти закономерности в ИТ-данных, применяя вычислительные мощности машин.

  • Обнаружение аномалий

Любые отклонения от типичного поведения системы могут привести к простоям, замедлению работы системы и плохому взаимодействию с пользователем. Любое странное поведение или действия можно обнаружить с помощью AIOps.

  • Прогнозные данные

Предсказуемость — это особенность AIOps в ИТ-операциях. Это может помочь ИТ-специалистам проявлять инициативу в выявлении любых проблем до их возникновения, что в конечном итоге приведет к уменьшению количества запросов в службу поддержки.

  • Автоматический анализ первопричин

Инсайты по вождению сами по себе недостаточны. Бизнес или ИТ-персонал также должны быть в состоянии действовать. В обычных условиях управления ИТ-специалисты контролируют системы и при необходимости предпринимают соответствующие действия. Учитывая растущий объем проблем с ИТ-инфраструктурой, персоналу будет сложно управлять и решать проблему вовремя. Когда задействовано множество систем, определение фундаментальной проблемы занимает много времени. Основная причина может быть устранена автоматически в фоновом режиме с помощью AIOps.

Набор инструментов AIOps

Они собирают журналы приложений, оценивают работоспособность или производительность системы и, в конечном счете, решают проблему разрозненной ИТ-информации, устраняя разрыв между проблемами программного обеспечения, оборудования и облака.

  • Динатрейс

Команды могут сосредоточиться на принятии упреждающих мер, внедрении инноваций и достижении лучших бизнес-результатов благодаря платформе Dynatrace AIOps, которая переопределяет мониторинг производительности.

Благодаря таким инструментам, как анализ первопричин, корреляция событий и сопоставление с облачными средами, Dynatrace поддерживает непрерывную автоматизацию ИТ-операций.

  • Динамика приложения

Он предлагает различные категории показателей производительности и помогает сопоставлять эти показатели с другими категориями для решения проблем до того, как они повлияют на компанию. Он используется для управления производительностью приложений на основе ИИ.

  • BMC Helix

Продукт BMC для управления операциями называется BMC Helix. Это помогает командам активно повышать доступность и производительность системы. Helix вкладывает значительные средства в управление событиями, мониторинг услуг и анализ вероятных причин.

Преимущества AIOps

  • Проактивные ИТ-операции

Успех продукта на конкурентном рынке зависит от удовлетворенности клиентов. Важно предвидеть, произойдет ли сбой, а не просто реагировать на проблему. Способность ИТ-отдела предвидеть и решать проблемы с приложениями, системами и инфраструктурой имеет решающее значение.

  • Принятие решений на основе данных

Примеры методологий ML, используемых AIOps в ИТ-операциях, включают сопоставление с образцом, анализ исторических данных и прогнозный анализ. Эти методы машинного обучения устранят человеческие ошибки, принимая решения только на основе данных. Такой автоматический ответ позволит ИТ-операторам сосредоточиться на решении проблем, а не на анализе основных причин.

  • Обнаружение аномалий и отклонений от базового уровня

ИТ-операторы могут выявлять странное поведение, используя такие подходы машинного обучения, как кластеризация. Эти методы мониторинга, которые можно использовать для изменения правил брандмауэра и автоматического обнаружения аномалий в сетевом трафике, разработаны с помощью AIOps.

MLOps против AIOps

Из предыдущих объяснений должно быть очевидно, что эти две области отличаются друг от друга и не перекрываются.

Заключение

В этой статье мы узнали, что такое MLOps и AIOps и как предприятия могут использовать их для создания эффективных, масштабируемых и долговечных систем.

«В то время как инструменты MLOps отслеживают аналогичные данные для создания моделей машинного обучения, инструменты AIOps в основном используются для обработки данных приложений в режиме реального времени. Компании, которым требуются оба набора функций, могут комбинировать инструменты.