Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đang phát triển và các tổ chức đang nhanh chóng áp dụng các công nghệ này khi chuyển đổi kỹ thuật số.
AIOps và MLOps là hai yếu tố chính của các công ty hỗ trợ AI. Một số công ty đã sử dụng những công nghệ này trong những năm gần đây để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ và tăng sự hài lòng của khách hàng.
AI Operations là một chuỗi nền tảng nhiều tầng giúp tự động hóa các hoạt động CNTT, trong khi ML Operations là một phương pháp tiếp cận kỷ luật để kiểm soát các thuật toán học máy trong các sản phẩm hiện tại.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về AIOps và MLOps, ý nghĩa của chúng và sự khác biệt giữa chúng.
Vì vậy, hãy đi!
AIOps là gì?
Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT (AIOps) là sự kết hợp giữa học máy và dữ liệu lớn giúp tự động hóa hầu hết các hoạt động CNTT khác nhau như tương quan sự kiện, xác định tai nạn, phát hiện ngoại lệ, v.v.
AIOps được Gartner đặt tên lần đầu tiên vào năm 2016. Theo họ, AIOps là một nền tảng tuyệt vời cho các hoạt động CNTT sử dụng kỹ thuật máy học hiện đại, dữ liệu lớn và các công nghệ tiên tiến khác để cải thiện trực tiếp hoặc gián tiếp các chức năng của trung tâm cuộc gọi, giám sát và tự động hóa.
Nền tảng AIOps cho phép các tổ chức sử dụng nhiều phương pháp thu thập dữ liệu, nguồn dữ liệu, công nghệ trình bày và công nghệ phân tích. AIOps rất cần thiết cho nhiều nhiệm vụ:
- Theo dõi, nhật ký, trạng thái cấu hình hệ thống, dữ liệu sự cố và thông tin khác liên quan đến hoạt động và hiệu suất của hệ thống
- Nó phân tích dữ liệu được thu thập và đưa ra kết luận dựa trên các mẫu ưu tiên
- AIOps có thể đề xuất chính xác các giải pháp để tăng tốc mọi thứ
- Nó có thể giải quyết các vấn đề phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người.
Vì vậy, nói một cách đơn giản, AIOps sử dụng công nghệ AI để tối ưu hóa và tự động hóa các tác vụ CNTT hay còn gọi là công nghệ tự tối ưu hóa. Mục tiêu chính của AIOps là tối đa hóa hiệu suất bằng cách giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
MLOps là gì?
Hoạt động học máy (MLOps) là một nền tảng nhằm tăng cường hợp tác giữa đơn vị vận hành và các nhà phân tích dữ liệu trong tổ chức. Đó là một cách tiếp cận đa ngành giúp quản lý các thuật toán học máy trong các sản phẩm hiện tại có vòng đời liên tục của riêng chúng.
MLOps là công nghệ cho phép bạn mở rộng quy mô, xây dựng và triển khai nhiều thuật toán để duy trì tính nhất quán trong sản xuất. Nó kết hợp các công cụ và con người, bao gồm ba khía cạnh chính của ML, tức là thiết kế, triển khai và đào tạo.
Ngoài ra, MLOps còn cho phép bạn phân tích, thu thập và giải thích nhiều dữ liệu khác nhau. Nhờ một số thuật toán học máy, nó có thể phát hiện những điểm bất thường trong cơ sở hạ tầng có thể gây ra các vấn đề về hiệu suất. Ngoài ra, nó sử dụng kết quả phân tích lịch sử để tối ưu hóa và hoạt động hiệu quả trong tương lai.
Mục tiêu của MLOps là sử dụng thuật toán ML để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại khác nhau trong các dự án khoa học dữ liệu. Nó sử dụng các thuật toán học sâu nâng cao để xử lý lượng lớn dữ liệu thay vì các ứng dụng Business Intelligence truyền thống.
Một MLOps điển hình có một số quy trình:
- Xác định mục tiêu kinh doanh
- Thu thập dữ liệu quan trọng
- Xử lý và làm sạch dữ liệu
- Xây dựng mô hình hoặc sử dụng mô hình sẵn sàng triển khai
- Triển khai mô hình cuối cùng
MLOps đi theo con đường tương tự như DevOps, với điểm khác biệt là các nhà phát triển cụ thể là nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và chuyên gia AI trong MLOps. DevOps tạo ra các sản phẩm tốt hơn bằng cách rút ngắn vòng đời sản phẩm, trong khi MLOps thúc đẩy hiểu biết sâu sắc để sử dụng nó nhiều hơn và đạt được kết quả tốt hơn.
MLOps khuyến khích các nhà khoa học dữ liệu thử các thông số, mô hình và tính năng khác nhau. Vì vậy có thể nói nó mang tính chất thử nghiệm.
Tại sao AIOps lại cần thiết?
AIOps giúp đưa ra các cảnh báo và phân tích thông minh trong trường hợp hệ thống ngừng hoạt động hoặc bị lỗi. Bạn sẽ tìm thấy cách tiếp cận toàn diện để quản lý hiệu suất ứng dụng vì bạn có thể nhanh chóng theo dõi các giao dịch kinh doanh đối với các tính năng của ứng dụng.
AIOps có thể giải quyết nhiều thách thức khác nhau; hãy thảo luận về chúng
Kiểm toán tuân thủ
Ưu điểm chính của AIOps là xác định việc không tuân thủ các tiêu chuẩn quy định. Những tiêu chuẩn như vậy bao gồm:
- ISO 27001/27002
- Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI DSS)
- Đạo luật Sarbanes-Oxley (SOX)
- Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp bảo hiểm y tế (HIPAA)
Các tiêu chuẩn và quy định này được thiết kế để bảo mật dữ liệu nhạy cảm bằng mã hóa mạnh mẽ, quy trình xóa thích hợp, kiểm soát truy cập, v.v.
Phát hiện bất thường
Việc xác định các mẫu khác nhau trong dữ liệu và phát hiện dữ liệu nằm ngoài định mức được gọi là phát hiện bất thường. Với nhiều mô hình học máy được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử, AIOps có thể phát hiện các tình huống xảy ra hoạt động bất thường đối với các ứng dụng hoặc người dùng cụ thể.
Báo cáo quy định
Cơ quan quản lý yêu cầu các công ty báo cáo về cách họ tuân thủ các nguyên tắc của ngành, bao gồm HIPAA, PCI và các nguyên tắc khác. Việc tạo thủ công các loại báo cáo này tốn thời gian và tẻ nhạt, đặc biệt khi quản lý nhiều máy chủ hoặc nhiều ứng dụng.
Tuy nhiên, giải pháp AIOps cho phép bạn tự động hóa việc kiểm tra tuân thủ bằng cách giám sát toàn bộ cơ sở hạ tầng theo thời gian thực.
Giảm tiếng ồn
Giảm tiếng ồn là rất quan trọng đối với dữ liệu bạn thu thập. Khi xem dữ liệu và nhật ký sự kiện, tiếng ồn (dữ liệu) không mong muốn sẽ cản trở việc truy cập thông tin quan trọng. Tiếng ồn quá mức sẽ gây lãng phí tài nguyên và thời gian vì con người phải nỗ lực để sắp xếp các sự kiện không liên quan. Mức độ nhiễu cao cho thấy các vấn đề về thiết kế phần mềm và các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.
Giải pháp AIOps có thể lọc dữ liệu dư thừa để bạn có thể tập trung vào các tín hiệu có ý nghĩa, mang lại hiệu suất và sản xuất tốt hơn.
Giám sát quá trình toàn diện
AIOps cung cấp dữ liệu về tất cả tài sản công nghệ của tổ chức, hiệu suất của chúng và hiểu biết sâu sắc về cách chúng đang được sử dụng. Các giải pháp AIOps cung cấp cho tổ chức khả năng hiển thị nhiều hoạt động CNTT, chẳng hạn như quản lý và triển khai ứng dụng, phân tích bảo mật và giám sát mạng.
Tại sao MLOps lại cần thiết?
MLOps cho phép các tổ chức đạt được thành công và tăng hiệu quả thông qua phân tích dựa trên dữ liệu. Nó cũng cải thiện thông tin hoạt động để những người ra quyết định có thể đưa ra những quyết định có giá trị gia tăng nhằm đạt được thành công lớn hơn cho tổ chức.
Giải pháp MLOps có nhiều ưu điểm:
Giảm rủi ro
Rủi ro liên quan đến mô hình ML có thể được giảm thiểu dễ dàng bằng các giải pháp MLOps vì chúng cung cấp các công cụ để giám sát hiệu suất của từng mô hình theo thời gian. Thông tin này cho phép các tổ chức xác định xem một mô hình cụ thể có cần được thay thế hoặc nâng cấp hay không.
Phát triển tự động
Phát triển tự động cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng, thử nghiệm và đào tạo các mô hình học máy nhanh hơn. Ngoài ra, MLOps có thể được triển khai trong vài ngày chứ không phải vài tháng. Chúng cho phép các nhà phát triển nhận được kết quả nhanh hơn và cải thiện mô hình. Điều này sẽ tiếp tục giảm chi phí và giải phóng tài nguyên.
Triển khai linh hoạt
MLOps tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai trên bất kỳ nút nào bằng cách cho phép các nhóm phát triển tận dụng cơ sở hạ tầng của họ để thử nghiệm và đào tạo.
Sự tuân thủ
Khi các tổ chức xử lý thông tin nhạy cảm, họ phải tuân thủ các yêu cầu pháp lý để bảo vệ quyền riêng tư. Chuyển sang giải pháp MLOps là một quyết định thông minh vì chúng được thiết kế đặc biệt để tuân thủ. Điều này sẽ cho phép người dùng thử nghiệm và đào tạo các mô hình học máy mà không tiết lộ bất kỳ thông tin cá nhân nào.
Quy trình công việc lặp đi lặp lại
MLOps đơn giản hóa việc lặp lại bằng cách cung cấp quy trình làm việc sẵn có cho các tác vụ dễ dàng như đào tạo mô hình, triển khai đến các môi trường khác nhau và xác thực.
Phản ứng nhanh với các mối đe dọa
Khi các chuyên gia CNTT tìm thấy lỗ hổng bảo mật, họ phải hành động nhanh chóng để giảm thiểu thiệt hại và ngăn chặn các cuộc tấn công trong tương lai. Các giải pháp MLOps sẽ luôn có sẵn và trong thời điểm vi phạm an ninh, chúng đột nhiên xác định các mối đe dọa và ngăn chặn các sự kiện tương tự trong thời gian thực. Ngoài ra, bạn cũng sẽ hiểu rõ hơn về những thiệt hại do hành vi vi phạm gây ra.
Các trường hợp sử dụng AIOps
AIOps rất hữu ích cho các tổ chức sử dụng điện toán đám mây hoặc DevOps. Giúp các nhóm DevOps có thêm thông tin chi tiết về môi trường CNTT của tổ chức của họ. Nhóm vận hành cũng có cái nhìn sâu sắc về những thay đổi trong sản xuất.
Các ứng dụng AIOps được xây dựng trên bốn thành phần chính:
- Giám sát doanh nghiệp
- Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM)
- Giám sát và quản lý an ninh (SMM)
- Quản lý hiệu suất mạng (NPM)
Ngoài ra, AIOps hỗ trợ nhiều hoạt động CNTT để nâng cao hiệu quả chi phí, giảm thiểu sự chậm trễ và sai sót, v.v. Hãy cùng thảo luận về một số trường hợp sử dụng phổ biến:
Cảnh báo nhanh
Giải pháp AIOps lọc và nhập dữ liệu từ môi trường CNTT để hợp nhất các cảnh báo và xác định sự cố. Ví dụ: nếu một hệ thống gặp sự cố, hệ thống khác gặp sự cố, bạn sẽ nhận được nhiều thông báo gây hiểu nhầm và cũng làm chậm thời gian phản hồi của bạn. Nhưng AIOps có thể thu thập tất cả thông tin, phân tích và sau đó gửi cảnh báo để nhóm CNTT có thể hiểu vấn đề và đưa ra phản hồi chính xác, giảm bớt sự mệt mỏi khi cảnh báo.
Phân tích tình huống liên miền
Nền tảng AIOps có thể phân tích dữ liệu từ nhiều mạng và hệ thống khác nhau để có được cái nhìn toàn cảnh về tình hình hiện tại. Điều này sẽ giúp nhóm CNTT hiểu được những gì đang gặp rủi ro để họ có thể ưu tiên ứng phó theo mục tiêu kinh doanh.
Xác định nguyên nhân gốc rễ
Nền tảng AIOps giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của nhiều sự cố khác nhau nhằm giảm thiểu quá trình khắc phục sự cố tốn thời gian và khó chịu. Bạn có thể để nhóm CNTT của mình giải quyết vấn đề và giải pháp nhanh hơn, loại bỏ MTTR và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
Phân tích đoàn hệ
Các giải pháp AIOps thu thập thông tin phong phú từ các kiến trúc phân tán và phân tích nhiều trường hợp. Quá trình này giúp bạn tìm ra các ngoại lệ cấu hình, chọn các mẫu có ý nghĩa và nhanh chóng triển khai các bản phát hành phần mềm phù hợp.
Ngoài ra, còn có nhiều trường hợp sử dụng khác cho AIOps, bao gồm khả năng tự phục hồi, phát hiện các cơ hội tiềm ẩn, lập kế hoạch năng lực, quản lý sự cố, tối ưu hóa đám mây, v.v.
Các trường hợp sử dụng MLOps
MLOps có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Một số trong số đó là:
Nghiên cứu và phát hiện vắc xin
Các công ty chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với các vấn đề như nghiên cứu kéo dài, công nghệ không phù hợp, nợ kỹ thuật, sự tham gia của các bên liên quan, v.v. MLOps cung cấp một kho công nghệ tuyệt vời để sàng lọc hàng nghìn hợp chất ảo một cách nhanh chóng và tiết kiệm.
Xử lí dữ liệu
Các ngành xử lý dữ liệu đang phải vật lộn với các vấn đề như bảo mật, quản trị, áp dụng đám mây, bảo vệ dữ liệu, v.v. MLOps cho phép các công ty xử lý dữ liệu giải quyết những vấn đề này và cho phép họ tính toán tài nguyên, tăng tốc triển khai mô hình và đảm bảo tính lặp lại.
Triển khai mô hình trong tài chính
Các công ty tài chính cung cấp các dịch vụ như tư vấn, đảm bảo thuế, v.v. Các công ty này sử dụng công nghệ máy học để chống rửa tiền, kiểm tra tuân thủ kinh tế, giám sát thương mại, phát hiện gian lận, v.v. Bằng cách triển khai MLOps, họ có thể tăng tốc độ triển khai một cách đáng tin cậy bằng cách sử dụng các thư viện và nền tảng.
Hoạt động bảo trì
MLOps giúp nhóm bảo trì và vận hành tập trung vào phân tích dữ liệu. Không cần sử dụng tài nguyên tốn kém, nhóm của bạn có thể xem xét từng thành phần theo mức độ ưu tiên. Điều này tiếp tục giúp ích cho các thí nghiệm quy mô lớn.
Độ chính xác về khối lượng lô hàng
Các công ty hậu cần phải đối mặt với các vấn đề như sự phức tạp của việc dự đoán khối lượng lô hàng, các yêu cầu đối chiếu bổ sung, những thách thức với các công cụ hiện có, v.v. Bằng cách triển khai MLOps, bạn có thể đáp ứng những thách thức này và đạt được các lợi ích như tăng độ chính xác của dự đoán, vận hành hợp lý và giảm khối lượng công việc.
AIOps so với MLOps: sự khác biệt
Trí tuệ nhân tạo có hai trụ cột: học máy và học sâu. Trí tuệ nhân tạo do đó là một công nghệ nhiều lớp. Mặt khác, MLOps được sử dụng để thu hẹp khoảng cách giữa các nhà phân tích dữ liệu và nhóm vận hành.
Hãy cùng tìm hiểu thêm về sự khác biệt giữa AIOps và MLOps.
AIOPSMLOPSAIOps tự động hóa các hoạt động và hệ thống CNTT. MLOps tiêu chuẩn hóa quy trình phát triển hệ thống máy học. Tự động phân tích và giải quyết nguyên nhân gốc rễ. Tăng năng suất và hiệu quả của nhóm. Quản lý và xử lý nhiều loại thông tin một cách hiệu quả và hiệu quả. Nó đóng một vai trò quan trọng trong việc triển khai khoa học dữ liệu và AI trên quy mô lớn, theo cách có thể lặp lại. AIOps liên tục quản lý các rủi ro về lỗ hổng bảo mật. MLOps quản lý vòng đời máy học. Cho phép bảo trì phòng ngừa và cung cấp cảnh báo chủ động. Đảm bảo tính công bằng và giảm sai lệch bằng cách xác nhận mô hình. Nhiệm vụ của nó bao gồm phát hiện sự bất thường, xác định nguyên nhân, tương quan sự kiện và hơn thế nữa. Bao gồm các mô hình học máy và nhúng, học liên tục và giám sát hiệu suất.
Tài nguyên đào tạo AIOps
Dưới đây là một số tài nguyên đào tạo AIOps:
# 1. AIO thực tế
Hướng dẫn này cung cấp kiến thức chuyên sâu về các nguyên tắc cơ bản của học máy và AI. Nó cũng bao gồm nhiều trường hợp sử dụng AIOps bằng thuật toán ML.
#2. Hướng dẫn đầy đủ về tiện ích mở rộng AIOps
Tác giả cuốn sách tin rằng cách tốt nhất để hiểu công nghệ là đặt câu hỏi. Hướng dẫn này bao gồm các câu hỏi và câu trả lời, các đánh giá khác nhau về các công cụ AIOps khác nhau, v.v.
Tài nguyên học tập MLOps
Dưới đây là một số tài nguyên đào tạo MLOps:
# 1. Giới thiệu MLOps
Cuốn sách này được viết bởi chín tác giả đã chia sẻ kiến thức của họ trong đó. Bạn sẽ tìm thấy phần giới thiệu về các khái niệm MLOps chính, theo sau là một số công cụ nâng cao. Cuốn sách này giúp bạn tìm hiểu về khoa học dữ liệu, tinh chỉnh các mô hình ML, thiết kế vòng đời MLOps, vận hành các mô hình ML, v.v.
#2. MLO thực tế
Các tác giả Noah Gift và Alfredo Deza mang đến cho bạn lợi thế trong việc áp dụng các phương pháp hay nhất của DevOps vào học máy, xây dựng hệ thống học máy sản xuất, giám sát, kiểm tra tải, điều chỉnh hệ thống học máy, chọn công cụ MLOps phù hợp, chạy mô hình học máy, v.v.
Ứng dụng
AIOps và MLOps tương tự nhau nhưng khác nhau về điều kiện và ứng dụng riêng. Nhưng cả hai đều giúp làm cho hệ thống và quy trình hiệu quả hơn.
AIOps tập trung vào phân tích nguyên nhân gốc thông minh và tự động hóa quản lý sự cố, trong khi MLOps thu hẹp khoảng cách giữa nhóm vận hành và nhà khoa học dữ liệu.
Ngoài ra, AIOps tự động hóa máy móc hoặc hệ thống trong tổ chức của bạn, trong khi MLOps chuẩn hóa các quy trình CNTT.
Bạn cũng có thể xem các tài nguyên học máy và khoa học dữ liệu tốt nhất.
