AIOps と MLOps: 主な違いを理解する

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は進化しており、組織はデジタル変革の中でこれらのテクノロジーを急速に導入しています。

AIOps と MLOps は、AI を活用したビジネスの 2 つの重要なコンポーネントです。近年、いくつかの企業がこれらのテクノロジーを使用して製品やサービスを改善し、顧客満足度を向上させています。

AI オペレーションは IT オペレーションの自動化に役立つ一連の多層プラットフォームであるのに対し、ML オペレーションは進行中の製品の機械学習アルゴリズムを制御するための規律あるアプローチです。

この記事では、AIOps と MLOps、その重要性、およびそれぞれの違いについて説明します。

さぁ行こう！

AIOpsとは何ですか?

IT 運用のための人工知能 (AIOps) は、機械学習とビッグ データを組み合わせたもので、イベントの関連付け、死傷者の判定、異常値の検出など、ほぼさまざまな IT 運用を自動化します。

AIOps は、2016 年に Gartner によって初めて命名されました。同社によると、AIOps は、最新の機械学習技術、ビッグデータ、その他の高度なテクノロジーを利用して、間接的または直接的にサービス デスク、監視、および自動化機能を強化する IT 運用のための優れたプラットフォームです。 。

AIOps プラットフォームを使用すると、組織はさまざまなデータ収集方法、データ ソース、プレゼンテーション テクノロジー、分析テクノロジーを使用できます。 AIOps は多くのタスクに役立ちます。

• トレース、ログ、システム構成ステータス、インシデントデータ、およびシステムの動作とパフォーマンスに関連するその他の情報
• 収集されたデータを調査し、優先順位パターンを使用して結論を​​導き出します。
• AIOps はソリューションを正確に提案し、操作を高速化します。
• 人間の介入なしに複雑な問題を解決できます。

したがって、簡単に言うと、AIOps は AI テクノロジーを使用して IT タスクを最適化および自動化します。これは自己最適化テクノロジーとも呼ばれます。 AIOps の主な目標は、ダウンタイムを最小限に抑えてパフォーマンスを最大化することです。

MLOps とは何ですか?

Machine Learning Operations (MLOps) は、組織内の運用部門とデータ サイエンティスト間のコラボレーションを強化することを目的としたフレームワークです。これは、独自の継続的なライフサイクルを持つ進行中の製品の ML アルゴリズムを管理するのに役立つ複数の分野にまたがるアプローチです。

MLOps は、実稼働環境での一貫性を維持するために、複数のアルゴリズムを拡張、構築、デプロイできるテクノロジーです。ツールと人を組み合わせて、ML の 3 つの主要な側面、つまり設計、展開、トレーニングをカバーします。

さらに、MLOps を使用すると、さまざまなデータを分析、収集、解釈することもできます。いくつかの機械学習アルゴリズムを使用して、パフォーマンスの問題を引き起こす可能性のあるインフラストラクチャの異常を検出できます。さらに、過去の分析結果を使用して、将来の運用を最適化および効率化します。

MLOps の目標は、ML アルゴリズムを使用して、データ サイエンス プロジェクトにおけるさまざまな反復可能なタスクを自動化することです。従来のビジネス インテリジェンス アプリケーションの代わりに、大規模なデータ処理に高度な深層学習アルゴリズムを使用します。

一般的な MLOps にはいくつかのプロセスがあります。

• ビジネス目標の定義
• 重要なデータの収集
• データの処理とクリーニング
• モデルの構築またはすぐにデプロイできるモデルの使用
• 最終モデルのデプロイ

MLOps は、開発者が特に MLOps のデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、AI スペシャリストであることを除いて、DevOps と同様の道をたどります。 DevOps は製品のライフサイクルを短縮することでより良い製品を作成しますが、MLOps は製品をさらに活用してより良い結果を得るために洞察を促進します。

MLOps は、データ サイエンティストがさまざまなパラメーター、モデル、機能を試すことを奨励します。したがって、本質的に実験的であると言えます。

なぜ AIOps が不可欠なのでしょうか?

AIOps は、停止やシステム障害が発生した場合のインテリジェントなアラートと分析に役立ちます。アプリケーション機能に関するビジネス トランザクションを迅速に追跡できるため、アプリケーションのパフォーマンスを管理するための多彩なアプローチが得られます。

AIOps はさまざまな課題を解決できます。それらについて話し合いましょう

コンプライアンス監査

AIOps の主な利点は、規制基準に準拠していない問題を特定できることです。このような標準には次のようなものがあります。

• ISO27001/27002
• ペイメントカード業界データセキュリティ基準 (PCI DSS)
• サーベンス・オクスリー法 (SOX)
• 医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA)

これらの標準と規制は、強力な暗号化、適切な廃棄手順、アクセス制御手段などを使用して機密データを保護するために構築されています。

異常検出

データのさまざまなパターンを識別し、正常から外れたデータを検出することを異常検出といいます。 AIOps は、履歴データに基づいてトレーニングされた複数の機械学習モデルを使用して、特定のアプリケーションまたはユーザーに対して異常なアクションが発生する状況を検出できます。

規制に関する報告

規制当局は企業に対し、HIPAA、PCI などの業界ガイドラインをどのように遵守しているかに関する報告書の作成を求めています。このような種類のレポートを手動で生成するのは、特に多数のサーバーや複数のアプリケーションを管理している場合には、時間がかかり面倒です。

ただし、AIOps ソリューションを使用すると、インフラストラクチャ全体をリアルタイムで監視してコンプライアンス監査を自動化できます。

ノイズ減少

ノイズの低減は、収集されたデータにとって非常に重要です。イベント データやログを確認する場合、不要なノイズ (データ) が重要な情報を妨害します。過度のノイズは、無関係なイベントを分類するために人間の労力を必要とするため、リソースと時間を無駄にします。ノイズレベルが高い場合は、ソフトウェア設計に問題があり、根本的な脆弱性があることを示します。

AIOps ソリューションは無関係なデータをフィルタリングできるため、意味のある信号に焦点を当てることができ、効率と生産性が向上します。

エンドツーエンドのプロセス監視

AIOps は、組織のすべてのテクノロジー資産に関するデータ、それらのパフォーマンス、およびそれらの使用方法に関する洞察を提供します。 AIOps ソリューションは、アプリケーションの管理と展開、セキュリティ分析、ネットワーク監視など、複数の IT 運用にわたって組織に適切な可視性を提供します。

MLOps が不可欠な理由

MLOps を使用すると、組織はデータ駆動型分析で成功し、より効率的になることができます。また、運用インテリジェンスも強化され、意思決定者が組織のさらなる成功に向けて貴重な決定を下せるようになります。

MLOps ソリューションには多くの利点があります。

リスクの軽減

ML モデルに伴うリスクは、MLOps ソリューションを使用すると簡単に軽減できます。MLOps ソリューションは、一定期間にわたって各モデルのパフォーマンスを監視するツールを提供するためです。この情報により、組織は特定のモデルを新しいバージョンに置き換えるか更新する必要があるかを判断できます。

自動開発

自動開発により、データ サイエンティストは機械学習モデルをより迅速に構築、テスト、トレーニングできるようになります。さらに、MLOps は数か月ではなく数日で導入できます。これにより、開発者はより迅速に結果を取得し、モデルを改善できるようになります。これにより、コストがさらに削減され、リソースが解放されます。

導入の柔軟性

MLOps を使用すると、どのノードでもデプロイが容易になり、開発チームがインフラストラクチャをテストやトレーニングに使用できるようになります。

企業コンプライアンス

組織は機密情報を扱うため、プライバシーを保護するための規制要件に準拠する必要があります。 MLOps ソリューションは特にコンプライアンスを満たすように設計されているため、MLOps ソリューションに目を向けることは賢明な決定です。これにより、ユーザーは個人情報を漏らすことなく機械学習モデルをテストおよびトレーニングできるようになります。

反復可能なワークフロー

MLOps は、モデルのトレーニング、環境全体への展開、検証などの簡単なタスク用の事前構築されたワークフローを提供することで、再現性を簡素化します。

迅速な脅威への対応

IT プロフェッショナルは、セキュリティ シールドの穴を発見した場合、被害を最小限に抑え、今後の攻撃を防ぐために迅速に行動する必要があります。 MLOps ソリューションは常に利用可能であり、セキュリティ侵害が発生したときに、脅威を突然特定し、同様のイベントをリアルタイムで防止します。さらに、侵害によって引き起こされた損害についての洞察も得られます。

AIOps の使用例

AIOps は、クラウド コンピューティングまたは DevOps を使用する組織に役立ちます。これは、DevOps チームが組織の IT 環境についてさらなる洞察を得るのに役立ちます。運用チームは、運用上の変更も把握できます。

AIOps アプリケーションは、次の 4 つの主要コンポーネントに基づいて構築されています。

• エンタープライズ監視
• アプリケーションパフォーマンス監視 (APM)
• セキュリティの監視と管理 (SMM)
• ネットワークパフォーマンス管理 (NPM)

さらに、AIOps は広範な IT 運用をサポートし、コスト効率を向上させ、遅延やエラーを最小限に抑えます。いくつかの一般的な使用例について説明します。

クイックアラート

AIOps ソリューションは、IT 環境からデータをフィルタリングして取り込み、アラートを統合してインシデントを特定します。たとえば、あるシステムで障害が発生した結果、別のシステムでも障害が発生した場合、混乱を招く多くの通知を受け取ることになり、応答時間も遅くなります。しかし、AIOps はすべての情報を収集して分析し、アラートを送信できるため、IT チームは問題を理解し、適切な対応を行うことができ、アラートによる疲労を軽減できます。

クロスドメインの状況分析

AIOps プラットフォームは、さまざまなネットワークやシステムからのデータを分析して、現在の状況を鳥瞰的に把握できます。これは、IT チームが何がリスクにさらされているかを理解し、ビジネス目標に応じて対応の優先順位を付けるのに役立ちます。

根本原因の特定

AIOps プラットフォームは、さまざまなインシデントの根本原因を特定し、時間のかかるイライラするトラブルシューティング プロセスを最小限に抑えるのに役立ちます。 IT チームがより迅速に問題と解決策に到達できるようにし、MTTR を排除してダウンタイムを最小限に抑えることができます。

コホート分析

AIOps ソリューションは、分散アーキテクチャから多数の情報を収集し、幅広いインスタンスを分析します。このプロセスは、構成内の異常値を見つけ、意味のあるパターンを選択し、正しいソフトウェア バージョンを迅速に展開するのに役立ちます。

これとは別に、自己修復機能、隠れた機会の発見、キャパシティ プランニング、インシデンス管理、クラウドの最適化など、AIOps のユース ケースは他にも数多くあります。

MLOps の使用例

MLOps は、医療から金融まで、多くの業界で幅広い用途に使用されています。そのうちのいくつかは次のとおりです。

ワクチンの研究と発見

ヘルスケア企業は、研究の長期化、技術の不一致、技術的負債、利害関係者の賛同などの問題に直面しています。MLOps は、数千の仮想化合物を迅速かつコスト効率よくスクリーニングするための優れた技術スタックを提供します。

情報処理

データ処理業界は、セキュリティ、ガバナンス、クラウド導入、データ保護などの問題に直面しています。 MLOps を使用すると、データ処理企業はこれらの問題に対処し、リソースを計算し、モデルの展開を加速し、再現性を確保できるようになります。

金融分野でのモデル展開

金融会社は、アドバイスや税務保証などのサービスを提供しています。これらの会社は、マネーロンダリング対策、経済コンプライアンスのチェック、取引監視、不正行為検出などに ML テクノロジーを利用しています。 MLOps を実装すると、ライブラリとフレームワークを使用してデプロイメントを確実に加速できます。

メンテナンス作業

MLOps は、保守および運用チームがデータ サイエンスに集中できるように支援します。コストのかかるリソースを使用せずに、チームはすべてのコンポーネントを優先順位に基づいてレビューできます。これは大規模な実験にさらに役立ちます。

出荷量の精度

物流企業は、出荷量の予測における複雑さ、追加手配の要件、既存ツールの課題などの問題に直面しています。 MLOps を実装することで、これらの課題を解決し、予測精度の向上、運用の合理化、ワークロードの削減などのメリットを得ることができます。

AIOps と MLOps: 違い

人工知能には、機械学習と深層学習という 2 つの柱があります。このように、人工知能は多層テクノロジーです。一方、MLOps は、データ サイエンティストと運用チームの間のギャップを埋めるために使用されます。

AIOps と MLOps の違いをさらに見てみましょう。

AIOPS	MLOPS
AIOps は IT システムと運用を自動化します。	MLOps は、機械学習システムの開発プロセスを標準化します。
根本原因の解決と分析を自動化します。	チームの生産性と効率が向上します。
幅広い情報を効果的かつ効率的に管理および処理します。	データ サイエンスと人工知能を再現可能な方法で大規模に展開する上で重要な役割を果たします。
AIOps は脆弱性リスクを継続的に管理します。	MLOps は機械学習のライフサイクルを管理します。
これにより、予防メンテナンスが可能になり、プロアクティブなアラートが提供されます。	モデルの検証を通じて公平性を確保し、バイアスを軽減します。
そのタスクには、異常検出、因果関係の判断、イベントの相関関係などが含まれます。	これには、機械学習モデルと埋め込み、継続的学習、パフォーマンス監視が含まれます。

AIOps に関する学習リソース

AIOps に関する学習リソースの一部は次のとおりです。

#1. 実践的な AIOps

このガイドでは、機械学習と人工知能の基礎に関する深い知識を提供します。また、ML アルゴリズムを使用した AIOps の複数のユースケースについても説明します。

#2. AIOps 拡張の完全ガイド

この本の著者は、テクノロジーを理解する最良の方法は質問することであると信じています。このガイドには、質問と回答、さまざまな AIOps ツールに関するさまざまな評価などが含まれています。

MLOps に関する学習リソース

MLOps に関する学習リソースの一部は次のとおりです。

#1. MLOps の紹介

この本は、この本の知識を共有した 9 人の著者によって書かれています。 MLOps の主要な概念の概要と、その後のいくつかの高度なツールについて説明します。この本は、データ サイエンスの学習、ML モデルの改良、MLOps ライフサイクルの設計、ML モデルの運用化などに役立ちます。

#2. 実践的な MLOps

著者の Noah Gift と Alfredo Deza は、DevOps のベスト プラクティスの ML への適用、本番環境の ML システムの構築、モニタリング、負荷テスト、ML システムのインストルメント、適切な MLOps ツールの選択、ML モデルの実行などについて有利にスタートできるようにします。

結論

AIOps と MLOps は似ていますが、独自の用語と用途が異なります。ただし、どちらもシステムとプロセスの効率を高めるのに役立ちます。

AIOps はインテリジェントな根本原因分析とインシデント管理の自動化に重点を置いているのに対し、MLOps は運用チームとデータ サイエンティストの間のギャップを埋めます。

また、AIOps は組織内のマシンやシステムを自動化し、MLOps は IT プロセスを標準化します。

データ サイエンスと機械学習に関する主要な学習リソースを探索することもできます。