近几十年来，数字数据呈爆炸式增长。在计算技术的重大进步的推动下，从手机到智能家电再到公共交通系统，一切都在生成和消化数据，从而形成了一个大数据格局，有远见的企业可以利用它来推动创新。
然而，大数据领域就是这样。事实上，大数据是海量的。仅可穿戴设备（如健身追踪器、智能手表和智能戒指）在 2020 年每天就产生约 28 PB（280 亿兆字节）的数据。到 2024 年，全球每日数据生成量将超过 4.02 亿 TB（或 402 千万亿字节）。
随着 IT 环境变得越来越复杂（采用云服务以及使用混合环境、微服务架构和日益集成的系统、DevOps 实践和其他数字转型技术），传统 IT 运营 (ITOps) 管理工具通常难以跟上不断增长的数据生成需求。
相反，企业倾向于依赖先进的工具和策略（即 IT 运营的人工智能 (AIOps) 和机器学习运营 (MLOps)）将大量数据转化为可操作的见解，从而改善 IT 决策并最终提高盈利水平。
AIOps 和 MLOps：有什么区别？
AIOP 是指应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术来增强和自动化 IT 运营 (ITOps) 的各个方面。
人工智能技术使计算设备能够模仿通常与人类思维相关的认知功能（例如学习、感知、推理和解决问题）。 机器学习是人工智能的一个子集，指的是使用现有数据和一种或多种“训练”方法（而不是明确编程）训练计算机从输入中学习的一系列广泛技术。机器学习技术可帮助计算机实现人工智能。
因此，AIOps 旨在利用数据和洞察生成功能来帮助组织管理日益复杂的 IT 堆栈。
MLOps 是一套将机器学习 (ML) 与传统数据工程和 DevOps 相结合的实践，旨在创建一条用于构建和运行可靠、可扩展、高效的 ML 模型的流水线。它可以帮助公司简化和自动化端到端 ML 生命周期，其中包括数据收集、模型创建（基于软件开发生命周期中的数据源构建）、模型部署、模型编排、运行状况监控和数据治理流程。
MLOps 有助于确保所有参与者（从数据科学家到软件工程师和 IT 人员）能够协作并持续监控和改进模型，以最大限度地提高其准确性和性能。
AIOps 和 MLOps 都是当今企业的关键实践；它们各自满足了不同但互补的 ITOps 需求。然而，它们在 AI 和 ML 环境中的用途和专业化程度有着根本的不同。
虽然 AIOps 是一门综合性学科，包含旨在优化 IT 运营的各种分析和 AI 计划，但 MLOps 则特别关注 ML 模型的操作方面，促进高效部署、监控和维护。
在这里，我们将讨论 AIOps 和 MLOps 之间的主要区别，以及它们如何帮助团队和企业应对不同的 IT 和数据科学挑战。
MLOps 和 AIOps 实践
AIOps 和 MLOps 方法由于植根于 AI 而具有一些共同之处，但它们服务于不同的目的、在不同的环境中运行，并且在几个关键方面有所不同。
1. 范围和重点
AIOps 方法从根本上来说旨在增强和自动化 IT 运营。其主要目标是通过使用 AI 分析和解释来自各种 IT 系统的大量数据来优化和简化 IT 运营工作流程。AIOps 流程利用大数据来促进预测分析、自动化响应和洞察生成，并最终优化企业 IT 环境的性能。
相比之下，MLOps 专注于 ML 模型的生命周期管理，包括从模型开发和训练到部署、监控和维护的所有内容。MLOps 旨在弥合数据科学和运营团队之间的差距，以便他们能够可靠、高效地将 ML 模型从开发环境过渡到生产环境，同时保持较高的模型性能和准确性。
Related articles
2. 数据特征及预处理
AIOps 工具可处理各种数据源和类型，包括系统日志、性能指标、网络数据和应用程序事件。然而，AIOps 中的数据预处理通常是一个复杂的过程，涉及：
- 高级数据清理程序 处理嘈杂、不完整和非结构化的数据
- 转化技术 将不同的数据格式转换为统一的结构，以使数据统一且可供分析
- 集成方法 整合来自不同 IT 系统和应用程序的数据并提供整体视图
MLOps 专注于结构化和半结构化数据（特征集和标记数据集），并使用与 ML 任务直接相关的预处理方法，包括：
- 特征工程 从原始数据创建有意义的输入变量
- 规范化和缩放技术 准备模型训练的数据
- 数据增强方法 增强训练数据集，特别是对于图像处理之类的任务。
3. 主要活动
AIOps 依靠大数据驱动的分析、ML 算法和其他 AI 驱动的技术来持续跟踪和分析 ITOps 数据。该过程包括异常检测、事件关联、预测分析、自动根本原因分析和自然语言处理 (NLP) 等活动。AIOps 还与 IT 服务管理 (ITSM) 工具集成，以提供主动和被动的运营见解。
MLOps 涉及一系列步骤，有助于确保 ML 模型的无缝可部署性、可重复性、可扩展性和可观察性。它包括一系列技术，包括机器学习框架、数据管道、持续集成/持续部署 (CI/CD) 系统、性能监控工具、版本控制系统，有时还包括容器化工具（例如 Kubernetes），以优化 ML 生命周期。
4. 模型开发与部署
AIOps 平台开发了各种分析模型，包括但不限于机器学习。这些模型包括统计模型（例如回归分析）、基于规则的系统和复杂事件处理模型。AIOps 将这些模型集成到现有 IT 系统中，以增强其功能和性能。
MLOps 优先考虑机器学习模型的端到端管理，包括数据准备、模型训练、超参数调整和验证。它使用 CI/CD 管道来自动化预测性维护和模型部署流程，并专注于在新数据可用时更新和重新训练模型。
5. 主要用户和利益相关者
AIOps 技术的主要用户是 IT 运营团队、网络管理员、DevOps 和数据操作 (DataOps) 专业人员以及 ITSM 团队，他们都受益于 AIOps 提供的增强的可视性、主动问题检测和快速事件解决。
MLOps 平台主要由数据科学家、ML 工程师、DevOps 团队和 ITOps 人员使用，他们使用它们来自动化和优化 ML 模型并更快地从 AI 计划中获得价值。
6. 监控和反馈循环
AIOps 解决方案专注于监控整个 IT 运营的关键绩效指标 (KPI)，例如系统正常运行时间、响应时间和错误率，并结合用户反馈来迭代和改进分析模型和服务。AIOps 技术中的实时监控和警报系统使 IT 团队能够快速识别和解决 IT 问题。
MLOps 监控要求团队持续跟踪模型准确度（正确性）、精确度（一致性）、召回率（内存）和数据漂移（随着时间的推移导致模型性能下降的外部因素）等指标。基于这些指标，MLOps 技术不断更新 ML 模型以纠正性能问题并纳入数据模式的变化。
7. 用例和优势
AIOps 可自动执行通常需要人工操作的日常任务，从而帮助企业提高运营效率并降低运营成本。这种自动化有助于让 IT 人员专注于更具战略性的 AI 计划（而不是重复的维护任务）。它还通过利用预测分析和自动化补救过程来加速事件管理，使 AIOps 系统能够在问题导致意外停机或影响用户体验之前发现并修复问题。
由于 AIOps 解决方案能够打破孤岛并促进不同团队和系统之间的协作，因此 IT 部门经常使用 AIOps 解决方案来管理公司的数据中心和云环境。AIOPs 使 ITOP 人员能够实施预测性警报处理、加强数据安全性并支持 DevOps 流程。
MLOps 技术可帮助企业加快 ML 模型的上市时间，增强数据科学和运营团队之间的协作，并在整个组织内扩展 AI 计划。MLOps 还可以帮助组织保持数据合规性和治理标准，确保根据行业最佳实践部署和管理 ML 模型。
MLOps 在各个行业都有广泛的用途，包括金融业，它可以促进欺诈检测和风险评估；医疗保健业，它有助于创建诊断模型并改善患者监测；零售和电子商务业使用 MLOps 服务来创建推荐系统（例如，在线购物平台中的“您可能还喜欢…”提示）并简化库存管理。
使用 IBM Turbonomic 实施高质量的 AIOps 和 MLOps
AIOps 和 MLOps 是保持大数据世界中竞争优势不可或缺的部分。借助 IBM® Turbonomic® 平台，具有前瞻性的企业可以通过智能自动化管理和持续优化混合云环境（包括 Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud、Kubernetes、数据中心等）。
IBM Turbonomic 是一个软件平台，可帮助组织提高其 IT 基础架构（包括公共、私有和混合云环境）的性能并降低其成本。借助 Turbonomic，团队可以实时自动执行优化任务而无需人工干预，主动跨 IT 堆栈提供网络资源并防止云环境中的资源过度配置。
探索 IBM Turbonomic
这篇文章有帮助吗？
是的不
