AIOps vs. MLOps: aproveitando big data para ITOPs "mais inteligentes"

Os dados digitais explodiram nas últimas décadas. Impulsionados por avanços significativos na tecnologia da computação, tudo, desde telefones celulares a eletrodomésticos inteligentes e sistemas de transporte público, gera e processa dados, criando um cenário big data que empresas com visão de futuro podem aproveitar para impulsionar a inovação.

No entanto, o cenário de big data é apenas isso. Grande. Enorme, na verdade. Somente dispositivos vestíveis (como monitores de condicionamento físico, relógios inteligentes e anéis inteligentes) geraram cerca de 28 petabytes (28 bilhões de megabytes) de dados diariamente em 2020. E em 2024, a geração diária global de dados ultrapassou os 402 milhões de terabytes (ou 402 quintilhões de bytes).

À medida que os ambientes de TI se tornam mais complexos — com a adoção de serviços de nuvem e o uso de ambientes híbridos, arquiteturas de microsserviços e sistemas cada vez mais integrados, práticas de DevOps e outras tecnologias de transformação digital — as ferramentas tradicionais de gerenciamento de operações de TI (ITOps) geralmente têm dificuldade em acompanhar as demandas da geração cada vez maior de dados.

Em vez disso, as empresas tendem a confiar em ferramentas e estratégias avançadas – nomeadamente inteligência artificial para operações de TI (AIOps) e aprendizagem de máquina operações (MLOps) – para transformar grandes quantidades de dados em insights praticáveis que podem melhorar a tomada de decisão de TI e, em última análise, os resultados financeiros.

AIOPs refere-se à aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para aprimorar e automatizar vários aspectos das operações de TI (ITOps).

A tecnologia de IA permite que dispositivos de computação imitem as funções cognitivas tipicamente associadas às mentes humanas (aprendizado, percepção, raciocínio e resolução de problemas, por exemplo). E aprendizado de máquina—um subconjunto de IA—refere-se a um amplo conjunto de técnicas para treinar um computador a aprender com suas entradas usando dados existentes e um ou mais métodos de "treinamento" (em vez de ser explicitamente programado). As tecnologias de ML ajudam os computadores a ter inteligência artificial.

Consequentemente, o AIOps foi projetado para aproveitar os recursos de geração de dados e insight para ajudar as Organizações a gerenciar stack de TI cada vez mais complexos.

MLOps é um conjunto de práticas que combina aprendizado de máquina (ML) com engenharia de dados tradicionais e DevOps para criar uma linha de montagem para construir e executar modelos de ML confiáveis, escaláveis e eficientes. Isso ajuda as empresas a simplificar e automatizar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina (ML), incluindo coleta de dados, criação de modelos (com base em fontes de dados do ciclo de vida de desenvolvimento de software ), implantação de modelos, orquestração de modelos, monitoramento de integridade e processos de governança de dados.

O MLOps ajuda a garantir que todos os envolvidos, de cientistas de dados a engenheiros de software e pessoal de TI, possam colaborar e monitorar e melhorar continuamente os modelos para maximizar sua precisão e desempenho.

Tanto o AIOps quanto o MLOps são práticas fundamentais para as empresas atuais; cada um lida com necessidades de ITOps distintas, porém complementares. No entanto, eles diferem fundamentalmente em seu propósito e nível de especialização em ambientes de IA e ML.

Enquanto o AIOps é uma disciplina abrangente que inclui uma variedade de iniciativas de análise e IA destinadas a otimizar as operações de TI, o MLOps se preocupa especificamente com os aspectos operacionais dos modelos de ML, promovendo implementação, monitoramento e manutenção eficientes.

Aqui, discutiremos as principais diferenças entre AIOps e MLOps e como cada um ajuda equipes e empresas a enfrentar diferentes desafios de TI e ciência de dados.

As metodologias de AIOps e MLOps compartilham alguns pontos em comum devido às suas raízes na IA, mas servem a propósitos distintos, operam em contextos diferentes e diferem de várias maneiras importantes.

As metodologias de AIOps são fundamentalmente voltadas para aprimorar e automatizar operações de TI. Seu principal objetivo é otimizar e simplificar os fluxos de trabalho de operações de TI usando IA para analisar e interpretar grandes quantidades de dados de vários sistemas de TI. Os processos do AIOps aproveitam big data para facilitar análise preditiva de dados, automatizar respostas e geração de insights e, em última análise, otimizar o desempenho dos ambientes de TI corporativos.

Em contraste, o MLOps foca no gerenciamento do ciclo de vida para modelos de ML, incluindo desde desenvolvimento e treinamento de modelos até implantação, monitoramento e manutenção. O MLOps visa preencher a lacuna entre as equipes de ciência de dados e as equipes operacionais, para que elas possam fazer a transição de modelos de aprendizado de máquina de ambientes de desenvolvimento para produção de forma confiável e eficiente, mantendo o alto desempenho e a precisão do modelo.

As ferramentas de AIOps lidam com uma variedade de fontes e tipos de dados, incluindo logs do sistema, métricas de desempenho, dados de rede e eventos de aplicações. No entanto, o pré-processamento de dados em AIOps costuma ser um processo complexo, que envolve:

• Procedimentos avançados de limpeza de dados para lidar com dados ruidosos, incompletos e não estruturados.

• Técnicas de Transformação para converter formatos de dados díspar em uma estrutura unificada para que os dados sejam uniformes e estejam prontos para análise

• Métodos de integração para combinar dados de diferentes sistemas de TI e aplicação e fornecer uma visão holística

MLOps se concentra em dados estruturados e semiestruturados (conjuntos de funcionalidades e conjuntos de dados rotulados) e usa métodos de pré-processamento diretamente relevantes para tarefas de ML, incluindo:

• Engenharia de funcionalidade para criar variáveis de entrada significativas a partir de dados brutos.

• Técnicas de normalização e dimensionamento para preparar dados para treinamento de modelo

• Métodos de aumento de dados para aprimorar conjuntos de dados de treinamento, especialmente para tarefas como processamento de imagens.

AIOps depende de análise de dados orientada por big data, algoritmos de ML e técnicas orientadas por IA para rastrear e analisar continuamente os dados do ITOps. O processo inclui atividades como detecção de anomalias, correlação de eventos, análise preditiva de dados, análise automatizada de causa raiz e processamento de linguagem natural (PNL). O AIOps também se integra com ferramentas de gerenciamento de serviços de TI (ITSM) para fornecer insights operacionais proativos e reativos.

O MLOps envolve uma série de etapas que ajudam a garantir a implementação, a reprodutibilidade, a escalabilidade e a observabilidade perfeitas dos modelos de ML. Ele inclui uma variedade de Tecnologias, incluindo frameworks de aprendizado de máquina, pipelines de dados, sistemas de integração contínua/implementação contínua (CI/CD), ferramentas de monitoramento de desempenho, sistemas de controle de versão e, às vezes, ferramentas de conteinerização (como Kubernetes), que otimizam o ciclo de vida do ML.

As plataformas de AIOps desenvolvem uma ampla gama de modelos analíticos, incluindo, entre outros, aprendizado de máquina. Isso pode incluir modelos estatísticos (análise de regressão, por exemplo), sistemas baseados em regras e modelos de processamento de eventos complexos. O AIOps integra esses modelos a sistemas de TI existentes para aprimorar suas funções e desempenho.

O MLOps prioriza o gerenciamento de ponta a ponta dos modelos de aprendizado de máquina, abrangendo data preparation, treinamento de modelo, ajuste de hiperparâmetros e validação. Utiliza pipelines de CI/CD para automatizar os processos de manutenção preditiva e implementação de modelos, com foco na atualização e retreinamento de modelos à medida que novos dados se tornam disponíveis.

Os principais usuários das tecnologias AIOps são equipes de operações de TI, administradores de rede, profissionais de DevOps e operações de dados (DataOps) e equipes de ITSM, todos que obtêm benefício da visibilidade aprimorada, detecção proativa de problemas e resolução rápida de incidentes que o AIOps oferece.

As plataformas de MLOps são usadas principalmente por cientistas de dados, engenheiros de ML, equipes de DevOps e pessoal de ITOps que as utilizam para automatizar e otimizar modelos de ML e obter valor das iniciativas de IA mais rapidamente.

As soluções de AIOps se concentram no monitoramento de principais indicadores de desempenho (KPIs), como tempo de atividade do sistema, tempo de resposta e taxas de erro, em operações de TI e na incorporação do feedback do usuário para iterar e refinar modelos e serviços de análise de dados. Os sistemas de monitoramento e alerta em tempo real dentro das tecnologias AIOps permitem que as equipes de TI identifiquem e resolvam os problemas de TI com rapidez.

O monitoramento de MLOps exige que as equipes rastreiem continuamente métricas como exatidão do modelo (exatidão), precisão (consistência), recall (memória) e desvio de dados (fatores externos que degradam os modelos ao longo do tempo). Com base nessas métricas, as tecnologias MLOps atualizam continuamente os modelos de ML para corrigir problemas de desempenho e incorporar alterações nos padrões de dados.

O AIOps ajuda as empresas a aumentar a eficiência operacional e reduzir os custos operacionais, automatizando tarefas de rotina que normalmente exigiriam um trabalhador humano. Essa automação ajuda a liberar a equipe de TI para se concentrar em iniciativas de IA mais estratégicas (em vez de tarefas de manutenção repetitivas). Também acelera o gerenciamento de incidentes ao aproveitar análises preditivas e automatizar o processo de remediação, permitindo que sistemas AIOps encontrem e corrijam problemas antes que causem indisponibilidades inesperadas ou afetem a experiência do usuário.

Dada sua capacidade de quebrar silos e fomentar a colaboração entre diferentes equipes e sistemas, as soluções AIOps são frequentemente usadas por departamentos de TI para gerenciar os data centers e ambientes de nuvem de uma empresa. AIOPs permite que a equipe de TI implemente o tratamento preditivo de alertas, fortaleça a segurança de dados e dê suporte aos processos de DevOps.

As tecnologias de MLOps ajudam as empresas a acelerar o tempo de colocação de modelos de ML no mercado, aumentar a colaboração entre as equipes de ciência de dados e operações e expandir as iniciativas de IA em toda a organização. O MLOps também pode ajudar as organizações a manter a conformidade de dados e os padrões de governança, garantindo que os modelos de ML sejam implementados e gerenciados de acordo com as melhores práticas do setor.

O MLOps tem uma variedade de casos de uso em vários setores, incluindo finanças, onde pode facilitar a detecção de fraudes e a avaliação de riscos; saúde, onde ajuda a criar modelos de diagnóstico e melhorar o monitoramento de pacientes; e varejo e comércio eletrônico, que usam serviços de MLOps para criar sistemas de recomendação (“Você também pode gostar de…” em plataformas de compras on-line, por exemplo) e simplificar o gerenciamento de inventário.

AIOps e MLOps são essenciais para manter uma vantagem competitiva em um mundo de big data. Com a plataforma IBM Turbonomic, empresas com visão de futuro podem gerenciar e otimizar continuamente ambientes de nuvem híbrida (incluindo Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, data centers e outros) com automação inteligente.

A IBM Turbonomic é uma plataforma de software que ajuda as Organizações a melhorar o desempenho e reduzir o custo de sua infraestrutura de TI, incluindo ambientes de nuvem pública, privada e nuvem híbrida . Com o Turbonomic, as equipes podem automatizar tarefas de otimização em tempo real sem intervenção humana, fornecer recursos de rede proativamente em toda a infraestrutura de TI e evitar o provisionamento excessivo de recursos em ambientes de nuvem.