👻Что такое AIOps и чем это отличается от MLOps
MLOps - это междисциплинарный подход к управлению методами машинного обучения как автономными продуктами с собственным жизненным циклом, с фокусом на разработке, масштабировании и применении ML-алгоритмов в работе на постоянной основе.
MLOps направлен на преодоление разрыва между созданием ML-моделей и их сопровождением, а AIOps фокусируется на автоматизации управления инцидентами и интеллектуальном анализе первопричин.
Решения AIOps используют все данные отслеживания и отчетности, а также журналы для обнаружения событий и применения машинного обучения и глубокого обучения для уведомления ИТ-операций о любых проблемах или сбоях.
Цель AIOps - повысить эффективность ИТ-операций за счет автоматизации диагностики событий и использования машинного обучения для точного определения первопричин. Эти средства защиты предоставляют техническим командам высококачественные данные, которые легко понять, проанализировав искажения, полученные с помощью технологий мониторинга, и уменьшив количество ложных срабатываний, позволяя им выполнять функцию при принятии решения. AIOps выходит за рамки предотвращения простоев и включает в себя сдерживание затрат, безопасность и соблюдение политик с помощью ИИ для улучшения ИТ-операций.
MLOps помогает командам выбрать, какие инструменты, методологии и документация помогут их ML-моделям выйти в production, а AIOps – помогает командам автоматизировать жизненные циклы своих технологий.
Наибольший эффект дает совместное использование MLOps и AIOps.
https://ai.plainenglish.io/whats-the-difference-between-aiops-and-mlops-15316cfa803d