AIOps vs. MLOps: Nutzung von Big Data für „intelligentere“ ITOPs

Die Menge digitaler Daten hat in den letzten Jahrzehnten explosionsartig zugenommen. Angetrieben von bedeutenden Fortschritten in der Computertechnologie erzeugen und verarbeiten alle möglichen Geräte, von Mobiltelefonen über intelligente Haushaltsgeräte bis hin zu öffentlichen Verkehrssystemen, Daten. Dadurch entsteht eine Big-Data-Landschaft, die zukunftsorientierte Unternehmen nutzen können, um Innovationen voranzutreiben.

Die Big-Data-Landschaft ist jedoch genau das. Groß. Enorm, in der Tat. Wearable-Geräte (wie Fitness-Tracker, Smartwatches und smarte Ringe) erzeugten allein im Jahr 2020 täglich etwa 28 Petabyte (28 Milliarden Megabyte) Daten. Und im Jahr 2024 überstieg die weltweite tägliche Datenerzeugung 402 Millionen Terabyte (oder 402 Quintillionen Byte).

Da IT-Umgebungen immer komplexer werden – durch die Einführung von Cloud-Services und den Einsatz von Hybridumgebungen, Microservices-Architekturen und zunehmend integrierten Systemen, DevOps-Praktiken und anderen digitalen Transformation Technologien – haben traditionelle IT-Betriebsmanagement-Tools (ITOps) oft Schwierigkeiten, mit den Anforderungen der ständig wachsenden Datenerzeugung Schritt zu halten.

Stattdessen setzen Unternehmen eher auf fortschrittliche Tools und Strategien – insbesondere auf künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps) und maschinelles Lernen (MLOps) –, um aus riesigen Datenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die die IT-Entscheidungsfindung und letztendlich das Geschäftsergebnis verbessern können.

AIOPs bezieht sich auf die Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und maschinellen Lernmethoden (ML), um verschiedene Aspekte der IT-Abläufe zu verbessern und zu automatisieren (ITOps).

KI-Technologie ermöglicht es Computergeräten, die kognitiven Funktionen nachzuahmen, die typischerweise mit menschlichem Geist verbunden sind (zum Beispiel Lernen, Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Problemlösung). Und Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, bezieht sich auf eine breite Palette von Techniken, um einen Computer so zu trainieren, dass er aus seinen Eingaben lernt, indem er vorhandene Daten und eine oder mehrere „Trainingsmethoden“ verwendet (anstatt explizit programmiert zu werden). ML-Technologien helfen Computern dabei, künstliche Intelligenz zu erlangen.

Folglich ist AIOps darauf ausgelegt, Daten- und Erkenntnisgenerierungsfähigkeiten zu nutzen, um Unternehmen bei der Verwaltung zunehmend komplexer IT-Stacks zu unterstützen.

MLOps ist eine Reihe von Praktiken, die maschinelles Lernen (ML) mit traditionellem Data Engineering und DevOps kombiniert, um eine Fließband für den Aufbau und Betrieb zuverlässiger, skalierbarer und effizienter ML-Modelle zu schaffen. Es hilft Unternehmen, den gesamten ML-Lebenszyklus zu optimieren und zu automatisieren, der die Datenerfassung, Modellerstellung (auf der Grundlage von Datenquellen aus dem Softwareentwicklungszyklus), Modellbereitstellung, Modellorchestrierung, Zustandsüberwachung und Data Governance-Prozesse umfasst.

MLOps sorgt dafür, dass alle Beteiligten – von Data Scientists über Softwareentwickler bis hin zu IT-Mitarbeitern – zusammenarbeiten und Modelle kontinuierlich überwachen und verbessern können, um deren Genauigkeit und Leistung zu maximieren.

Sowohl AIOps als auch MLOps sind zentrale Praktiken für heutige Unternehmen; jede von ihnen adressiert unterschiedliche, aber sich ergänzende ITOps-Anforderungen. Sie unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrem Zweck und dem Grad ihrer Spezialisierung in KI- und ML-Umgebungen.

Während AIOps eine umfassende Disziplin darstellt, die eine Vielzahl von Analyse- und KI-Initiativen zur Optimierung des IT-Betriebs umfasst, befasst sich MLOps speziell mit den operativen Aspekten von ML-Modellen und fördert deren effiziente Bereitstellung, Überwachung und Wartung.

Hier werden wir die wichtigsten Unterschiede zwischen AIOps und MLOps erläutern und wie diese jeweils Teams und Unternehmen bei der Bewältigung verschiedener IT- und Data-Science-Herausforderungen unterstützen.

AIOps- und MLOps-Methoden weisen aufgrund ihrer Wurzeln in der KI einige Gemeinsamkeiten auf, dienen aber unterschiedlichen Zwecken, operieren in verschiedenen Kontexten und unterscheiden sich darüber hinaus in mehreren wesentlichen Punkten.

Die AIOps-Methoden sind im Wesentlichen auf die Verbesserung und Automatisierung des IT-Betriebs ausgerichtet. Ihr Hauptziel ist die Optimierung und Rationalisierung von Workflows durch den Einsatz von KI zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen aus verschiedenen IT-Systemen. AIOps-Prozesse nutzen Big Data, um prädiktive Analysen zu ermöglichen, Antworten zu automatisieren und Erkenntnisse zu generieren und letztlich die Leistung von Unternehmens-IT-Umgebungen zu optimieren.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich MLOps auf das Lebenslaufmanagement für ML-Modelle, einschließlich von Modellentwicklung und Training bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und Wartung. MLOps zielt darauf ab, die Lücke zwischen Data Science- und Betriebsteams zu schließen, damit sie ML-Modelle zuverlässig und effizient von Entwicklungs- in Produktionsumgebungen überführen können – und das alles bei hoher Modellleistung und Genauigkeit.

AIOps-Tools verarbeiten eine Vielzahl von Datenquellen und -typen, darunter Systemprotokolle, Leistung, Metriken, Netzwerkdaten und Anwendungsereignisse. Die Datenvorverarbeitung in AIOps ist jedoch oft ein komplexer Prozess, der Folgendes umfasst:

• Fortschrittliche Datenbereinigungsverfahren zum Umgang mit verrauschten, unvollständigen und unstrukturierten Daten

• Transformationstechniken um verteilte Datenformate in eine einheitliche Struktur zu konvertieren, sodass die Daten einheitlich und analysebereit sind

• Integrationsmethoden zur Kombination von Daten aus verschiedenen IT-Systemen und Anwendungen und zur Bereitstellung eines ganzheitlichen Überblicks

MLOps konzentriert sich auf strukturierte und halbstrukturierte Daten (Merkmalsätze und markierte Datensätze) und verwendet Vorverarbeitungsmethoden, die direkt für ML-Aufgaben relevant sind, darunter:

• Funktionsentwicklung zur Erstellung aussagekräftiger Eingabevariablen aus Rohdaten

• Normalisierungs- und Skalierungstechniken zur Vorbereitung von Daten für das Modelltraining

• Mittel zur Datenerweiterung zur Verbesserung von Trainingsdatensätzen, insbesondere bei Aufgaben wie Bildverarbeitung

AIOps setzt auf datengesteuerte Analyse, ML-Algorithmen und andere KI-gesteuerte Techniken, um ITOps-Daten kontinuierlich zu verfolgen und zu analysieren. Der Prozess umfasst Aktivitäten wie die Erkennung von Anomalien, Ereigniskorrelation, vorausschauende Analyse, automatisierte Ursachenanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). AIOps integriert sich außerdem mit IT-Service-Management-Tools (ITSM), um proaktive und reaktive operative Erkenntnisse bereitzustellen.

MLOps umfasst eine Reihe von Schritten, die dazu beitragen, die nahtlose Bereitstellung, Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit und Observability von ML-Modellen zu gewährleisten. Es umfasst eine Reihe von Technologien – darunter Frameworks für maschinelles Lernen, Datenpipelines, kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)-Systeme, Überwachungstools für die Leistung, Versionskontrollsysteme und manchmal auch Containerisierungstools (wie Kubernetes) –, die den ML-Lebenszyklus optimieren.

AIOps-Plattformen entwickeln eine Vielzahl von Analysemodellen, einschließlich – aber nicht beschränkt auf – maschinelles Lernen. Dazu können statistische Modelle (zum Beispiel Regression), regelbasierte Systeme und komplexe Modelle zur Ereignisverarbeitung gehören. AIOps integriert diese Modelle in bestehende IT-Systeme, um deren Funktionen und Leistung zu verbessern.

MLOps priorisiert das End-to-End-Management von Machine-Learning-Modellen, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Validierung. Es verwendet CI/CD-Pipelines, um vorausschauende Wartung und Modell-Bereitstellungsprozesse zu automatisieren, und konzentriert sich darauf, Modelle zu aktualisieren und neu zu trainieren, sobald neue Daten verfügbar werden.

Die Hauptnutzer von AIOps-Technologien sind IT-Betriebsteams, Netzwerkadministratoren, DevOps- und Data Operations -(DataOps) Experten sowie ITSM-Teams, die alle von der verbesserten Transparenz, der proaktiven Problemerkennung und der schnellen Prompt-Störungsbehebung profitieren, die AIOps bietet.

MLOps-Plattformen werden in erster Linie von Data Scientists, ML-Ingenieuren, DevOps-Teams und ITOps-Mitarbeitern genutzt, um ML-Modelle zu automatisieren und zu optimieren und schneller einen Mehrwert aus KI-Initiativen zu erzielen.

AIOps-Lösungen konzentrieren sich auf die Überwachung wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) – wie Betriebszeit, Reaktionszeit und Fehlerraten – im gesamten IT-Betrieb und beziehen Feedback ein, um analytische Modelle und Dienste iterativ zu verbessern und zu verfeinern. Die Echtzeit-Überwachungs- und Warnsysteme innerhalb der AIOps-Technologien ermöglichen es IT-Teams, IT-Probleme schnell zu identifizieren und zu lösen.

Die Überwachung von MLOps erfordert von den Teams die kontinuierliche Überwachung von Metriken wie Modellgenauigkeit (Korrektheit), Präzision (Konsistenz), Trefferquote (Gedächtnis) und Datendrift (externe Faktoren, die die Modelle im Laufe der Zeit verschlechtern). Auf Basis dieser Kennzahlen aktualisieren MLOps-Technologien kontinuierlich ML-Modelle, um Leistungsprobleme zu beheben und Änderungen in den Datenmustern zu berücksichtigen.

AIOps hilft Unternehmen dabei, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Betriebskosten zu senken, indem Routineaufgaben automatisiert werden, die normalerweise einen menschlichen Mitarbeiter erfordern würden. Diese Automatisierung hilft IT-Personal, sich auf strategischere KI-Initiativen zu konzentrieren (statt auf wiederholende Wartungsaufgaben). Es beschleunigt auch das Vorfallmanagement, indem es prädiktive Analysen nutzt und den Behebungsprozess automatisiert, sodass AIOps-Systeme Probleme finden und beheben können, bevor sie zu unerwarteten Ausfallzeiten führen oder die Benutzererfahrung beeinträchtigen.

Aufgrund ihrer Fähigkeit, Silos abzubauen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Systemen zu fördern, werden AIOps-Lösungen häufig von IT-Abteilungen genutzt, um die Rechenzentren und Cloud-Umgebungen eines Unternehmens zu verwalten. AIOPs ermöglichen es ITOPs-Mitarbeitern, prädiktive Alert-Bearbeitung umzusetzen, die Datensicherheit zu stärken und DevOps-Prozesse zu unterstützen.

MLOps-Technologien helfen Unternehmen dabei, die Markteinführungszeit von ML-Modellen zu verkürzen, die Zusammenarbeit zwischen Data-Science- und Betriebsteams zu verbessern und KI-Initiativen unternehmensweit zu skalieren. MLOps kann Organisationen auch dabei helfen, die Einhaltung von Datenschutz- und Governance-Standards zu gewährleisten, indem sichergestellt wird, dass ML-Modelle gemäß den Best Practices der Branche eingesetzt und verwaltet werden.

MLOps bietet eine Reihe von Anwendungsfallen in verschiedenen Branchen, darunter im Finanzwesen, wo es die Betrugserkennung und Risikobewertung erleichtert; im Gesundheitswesen, wo es zur Erstellung von Diagnosemodellen und zur Verbesserung der Patientenüberwachung beiträgt; sowie im Einzelhandel und E-Commerce, wo MLOps-Dienste zur Erstellung von Empfehlungssystemen genutzt werden (z. B. „Das könnte Ihnen auch gefallen …“-Hinweise auf Online-Shopping-Plattformen) und zur Optimierung des Bestandes.

AIOps und MLOps sind unerlässlich, um in einer Big-Data-Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit der IBM Turbonomic Plattform können zukunftsorientierte Unternehmen Hybrid Cloud-Umgebungen (einschließlich Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, Rechenzentren und mehr) mit intelligenter Automatisierung verwalten und kontinuierlich optimieren.

IBM Turbonomic ist eine Softwareplattform, die Organisationen dabei unterstützt, die Leistung zu verbessern und die Kosten ihrer IT-Infrastruktur zu senken, einschließlich öffentlicher, privater und hybrider Cloud-Umgebungen . Mit Turbonomic können Teams Optimierungsaufgaben in Echtzeit ohne menschliches Eingreifen automatisieren, Netzwerkressourcen proaktiv über IT-Stacks hinweg bereitstellen und Überprovisionierung von Ressourcen in Cloud-Umgebungen verhindern.