Фото Yancy min на Бессмысленно
В этой технологической ориентированной эпоху компании стремятся извлечь максимальную бизнес-значение из своих данных, чтобы оставаться актуальными и эффективными с помощью бизнес-решений. Для этого они полагаются на искусственное интеллект и машинное обучение. На самом деле, исследование показывает, что Искусственный интеллект может увеличить производительность бизнеса на 40% ! Поэтому важно реализовать лучшие технологические практики и облегчить рабочие места работников Tech.
В 2020 году многие новые инструменты ML и AI были введены для отслеживания моделей данных и наборы данных управления, но работа по-прежнему сложна. Чтобы оптимизировать полный жизненный цикл ML ML, нам нужно привести в автоматизацию для процесса моделирования и производства. В этой статье мы поговорим об этом точным решением.
Итак, начнем:
MLOPS, DataOps, Aiops — Есть так много префиксных слов «OPS», то все трудно управлять.
Как следует из названия, есть некоторые соединения с концепцией DevOps — группу понятий, которые стремятся автоматизировать процессы в любом бизнесе. Основная идея состоит в том, чтобы построить, управлять, поддерживать, тестировать и выпускать программное обеспечение эффективно и точно.
Операции по обучению машин или MLOPS помогает упростить управление, логистику и развертывание моделей машинного обучения между операционными командами и исследователями машинного обучения.
Это в основном DEVOPS, применяемым к области машинного обучения. Очевидно, что некоторые различия существуют из-за способа машинного обучения. Есть еще аспект записи кода и тестирования ошибок. Однако в области машинного обучения вы являетесь учебными моделями с данными и переподготовки с новыми данными.
Не только MLOPS упрощает интеграцию и облегчить сотрудничество, но это также позволяет Ученые и машиноводные науки исследователи Чтобы взять больше проектов и разработать больше моделей. С MLOPS, обучение, тестирование и развертывание данных часто будут автоматизированы, и, следовательно, весь процесс работы становится гораздо более эффективным.
Прямо сейчас 15% общих организаций уже продвинуты ML пользователей и о 65% компаний планируют принять машинное обучение Как это помогает предприятиям в принятии решений. Теперь вот почему ваша организация нуждается в MLOPS. Отсюда следует, что этот шаблон, аналогичный DEVOPS, поэтому существует беспроблемная интеграция между процессом вашего операций и циклом разработки.
Перед введением MLOPS в вашу организацию вы должны рассмотреть несколько вещей:
- Усыновление: с любой новой парадигмой будет много работы, необходимых для помощи сотрудникам, принять новую модель развертывания. Требуется много доверия, когда вы начинаете автоматизировать тестирование и развертывание. Вам нужно будет получить как ученый с данными, так и операциями IT-команд на борту. Обычно это происходит через тренировку, получая бай-в и благодаря хорошо запланированному выпуску новой технологии.
- Основные показатели эффективности: ваши KPI должны быть четкими и измеримыми для всех на борту — из научных команд данных для заинтересованных сторон — чтобы они могли понять, как использовать идеи и двигаться вперед.
- Мониторинг: поскольку обучение машины использует неинтекодивные математические функции, существует требование последовательного мониторинга для обеспечения того, чтобы вы работали в регулировании, и программы возвращают большое качество информации.
- Согласие: Наиболее важным моментом является обеспечение того, чтобы GDPR не ударил ваш проект. Поэтому ваши MLOPS должны быть запланированы таким образом, чтобы ваши программы становятся ревижными.
- Встроенный предвзятость: автоматизация машинного обучения модели развертывания и тестирование не является невосприимчивым к смещению человека. Таким образом, важно убедиться, что ваша команда считает, как она будет работать для разработки системы, которая не действует непреднамеренно/намеренно уклон к определенным группам людей Отказ Регулярность модели обучения вашей машины регулярно является одним из способов оценки вывода.
Искусственный интеллект для ИТ-операций или Aiops, является еще одной смещением парадигмы, которое позволяет машинам решать его проблемы сами по себе вместо того, чтобы требовать человеческой помощи. Это многослойная технология, которая усиливает его операции. Aiops использует машинное обучение и аналитику для анализа больших данных, полученных с помощью различных инструментов. Это позволяет платформе автоматически определить и реагировать на его проблемы в реальном времени. Он работает как непрерывная интеграция и развертывание для основных технологических функций в машинном обучении и больших данных.
Теперь вопрос в том, почему ваша организация требует Aiops. Статистика предполагает, что 72% ИТ Организации Положите на разные IT-мониторинг инструментов для поддержки современных приложений! Очевидно, что бизнес требует этих инструментов для управления повседневной деятельностью.
Но есть больше!
Аиопс, в частности, не только помогает в решении сложных его проблем, но это также позволяет вам обслуживать Экспоненциальный рост данных Отказ Эффективные Aiops автоматизируют весь процесс операций через гибридную среду и создают точный инвентарь для машин для корреляции точек данных независимо. Применяется для изучения машины для обнаружения шаблонов и, таким образом, уменьшает шум.
Подавление шума
Если вы когда-либо работали по поводу поворота на звонок в команде разработки, вы, вероятно, все слишком осознаете, сколько предупреждений и уведомлений вы получаете. Они часто хорошо намерены, поскольку они предназначены для того, чтобы помочь вашим командам обнаружить проблемы. Однако иногда проблемы являются преходящими и будут исправляться. Другие задачи и операции могут просто быть вручную Rerun. Системы Aiops предлагает автоматизированную систему AI, которая может помочь уменьшить количество проблем, которые приходят в ваши операционные команды. Это делает это, анализируя прошлые проблемы и резолюции и попытки уменьшить задачи и уведомления, приведенные операционным командам.
Если проблема может быть разрешена автоматически или игнорировать, система сделает это. Такие компании, как Result.io Предложите этот тип услуг, который может помочь вашим IT-операциям команды лучше управлять своими системами и пользователями.
Обнаружение аномалии
Как обсуждалось ранее, группы разработчиков создаст уведомления, которые обнаруживают конкретные сигналы. Но это требует ручного вмешательства. Как в, кому-то часто нужно создавать конкретные модели для управления конкретными проблемами.
Однако как насчет более непредсказуемого поведения? Именно здесь машинное обучение и Aiops могут снова наступить. Опять же, компании, как Resolve.io, разработали инструменты, чтобы помочь лучше обнаружить аномалии и ошибки, которые ваша система, возможно, никогда раньше не видела.
Управление системой и управление зависимостями
Сторонние облако провайдеры упростили много развития, но это также принесло целый новый набор проблем.
Например, Serverless сделал развертывание инфраструктуры в некотором роде и дешевле. Вы можете создать API с очень низким кодом. С помощью этого нажатия на серверу проходят целый набор новых проблем, таких как наблюдаемость и отображение системы.
Со всеми этими разными техническими частями, на месте, облако и сторонние услуги, как вы управляете зависимостями и тестированием? Может быть трудно увидеть влияние всех ваших изменений при развертывании вашего кода. Это еще один корпус Aiops. Компании разрабатывают инструменты, чтобы помочь сопоставить системы OUT, чтобы вы могли видеть влияние изменений и обновлений кода.
Такие инструменты, такие как EPSAGON, могут помочь автоматически определять системные зависимости, обеспечивая вашу программную команду с четким пониманием того, где их системы идут и какие системы им необходимы для мониторинга при миграции и обновлении систем, которые взаимодействуют друг с другом.
Это три больших случая использования, где Aiops вписывается в вашу ИТ-стратегию. В целом, существует очень разница между MLOPS VS Aiops.
Термин «Aiops» часто используется взаимозаменяемо с «MLOPS», что вполне неверно.
Aiops — это все о поддержке и реагирования на его проблемы в режиме реального времени и предоставляет аналитику вашим операциям. Эти функции включают в себя мониторинг производительности, анализ событий, корреляцию и автоматизацию IT. По словам Gartner, Aiops сочетает в себе большие данные и машины для автоматизации IT-операционных процессов. Следовательно, конечная цель Aiops является автоматически определить проблемы в повседневной работе ИТ-операции и активно реагирует на них с использованием искусственного интеллекта. На самом деле, исследование показывает, что 21% организаций планируют принять Aiops за год!
Другое MLOPS, с другой стороны, фокусируется на управлении данными для обучения и тестирования, которые необходимо эффективно создавать модели обучения машин. Это все о мониторинге и управлении моделями ML. Он фокусируется на трубопроводе эксплуатации машины обучения. Aiops — это все о применении методов познавательных вычислений для улучшения IT-операций, но ее не следует путать с MLOPS.
В сочетании с увеличением сложности архитектуры для наших современных применений требования этой цифровой экономики сделали роль ИТ-операций гораздо более сложным. В результате ML и AI появились для автоматизации некоторых ручных бизнес-процессов и предлагают эффективность.
MLOPS или Aiops как стремятся служить одинаковой цели; I.E. Бизнес-автоматизация. В то время как MLOPS мостит разрыв между моделью и развертыванием, Aiops ориентирован на определение и реагирование на вопросы в реальном времени в режиме реального времени, чтобы самостоятельно управлять рисками.
В настоящее время мы находимся в золотом веке АИ. Однако успешное осуществление этих операций требует подготовки и инвестиций. Поэтому, если вы хотите оставаться актуальным * и * вперед в конкурсе текущей дневной промышленности, крайне важно для вас понять и принять эти технологии.
Если вам понравилось это содержимое, то вот еще несколько статей о науке данных и больших данных.
4 совета SQL для данных ученых
Что такое dask и как это может помочь вам в качестве ученого данных?
Техника данных 101: Введение в технику
5 Отличные библиотеки для управления большими данными с Python
Как написать лучший эпизод SQL 2
Оригинал: «https://dev.to/seattledataguy/mlops-vs-aiops-they-are-the-same-right-34f4»