AIOps vs. MLOps: aprovechamiento de big data para ITOP "más inteligentes"

Los datos digitales se han disparado en las últimas décadas. Impulsados por los avances significativos en tecnología informática, desde teléfonos móviles hasta electrodomésticos inteligentes y sistemas de transporte público generan y digieren datos, creando un panorama de big data que las empresas con visión de futuro pueden aprovechar para impulsar la innovación.

Sin embargo, el panorama del big data es precisamente eso. Grande. Enorme, de hecho. Solo los dispositivos wearables (como rastreadores de actividad, relojes inteligentes y anillos inteligentes) generaron aproximadamente 28 petabytes (28 000 millones de megabytes) de datos diarios en 2020. Y en 2024, la generación diaria global de datos superó los 402 millones de terabytes (o 402 quintillones de bytes).

A medida que los entornos de TI se vuelven más complejos; con la adopción de servicios en la nube y el uso de entornos híbridos, arquitecturas de microservicios y sistemas cada vez más integrados, prácticas DevOps y otras tecnologías de transformación digital; las herramientas tradicionales de gestión de operaciones de TI (ITOps) a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de las exigencias de una generación de datos cada vez mayor.

En cambio, las empresas tienden a confiar en herramientas y estrategias avanzadas, a saber, inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) y operaciones de machine learning (MLOps), para convertir grandes cantidades de datos en información procesable que pueda mejorar la toma de decisiones de TI y, en última instancia, el resultado final.

Los AIOP se refieren a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para mejorar y automatizar diversos aspectos de las operaciones de TI (ITOps).

La tecnología de IA permite que los dispositivos informáticos imiten las funciones cognitivas típicamente asociadas con las mentes humanas (aprendizaje, percepción, razonamiento y resolución de problemas, por ejemplo). Y el aprendizaje automático—un subconjunto de la IA—se refiere a un amplio conjunto de técnicas para entrenar un ordenador para aprender de sus entradas utilizando datos existentes y uno o más métodos de “formación” (en lugar de ser programado explícitamente). Las tecnologías de ML ayudan a los ordenadores a lograr la inteligencia artificial.

Por ello, AIOps está diseñado para aprovechar las capacidades de generación de datos e información para ayudar a las organizaciones a gestionar pilas de TI cada vez más complejas.

MLOps es un conjunto de prácticas que combina el ML (machine learning) con la ingeniería de datos tradicional y DevOps para crear una línea de montaje para crear y ejecutar modelos de ML fiables, escalables y eficientes. Ayuda a las empresas a optimizar y automatizar el ciclo de vida del ML de extremo a extremo, que incluye la recopilación de datos, la creación de modelos (basados en fuentes de datos del ciclo de vida de desarrollo de software), la implementación de modelos, la orquestación de modelos, la monitorización del estado y los procesos de gobierno de datos.

MLOps ayuda a garantizar que todos los involucrados, desde científicos de datos hasta ingenieros de software y personal de TI, puedan colaborar y monitorizar y mejorar continuamente los modelos para maximizar su precisión y rendimiento.

Tanto AIOps como MLOps son prácticas fundamentales para las empresas actuales; cada uno aborda necesidades de ITOps distintas pero complementarias. Sin embargo, difieren fundamentalmente en su propósito y nivel de especialización en entornos de IA y ML.

Mientras que AIOps es una disciplina integral que incluye una variedad de iniciativas de análisis e IA destinadas a optimizar las operaciones de TI, MLOps se ocupa específicamente de los aspectos operativos de los modelos de ML, promoviendo una implementación eficiente, monitorización y mantenimiento.

Aquí hablaremos de las diferencias clave entre AIOps y MLOps y cómo cada uno ayuda a equipos y empresas a abordar distintos retos de TI y ciencia de datos.

Las metodologías AIOps y MLOps comparten algunos puntos en común debido a sus raíces en la IA, pero tienen propósitos distintos, operan en contextos diferentes y difieren en varios aspectos clave.

Las metodologías de AIOps están orientadas fundamentalmente a mejorar y automatizar las operaciones de TI. Su objetivo principal es optimizar los flujos de trabajo de operaciones de TI utilizando la IA para analizar e interpretar grandes cantidades de datos de diversos sistemas informáticos. Los procesos de AIOps aprovechan el big data para facilitar el análisis predictivo, automatizar las respuestas y la generación de información y, en última instancia, optimizar el rendimiento de los entornos de TI empresariales.

Por el contrario, MLOps se centra en la gestión del ciclo de vida de los modelos de ML, que incluye todo, desde el desarrollo y la formación de modelos hasta la implementación, la monitorización y el mantenimiento. MLOps tiene como objetivo cerrar la brecha entre ciencia de datos y los equipos operativos para que puedan hacer una transición fiable y eficiente de los modelos de ML (machine learning) de los entornos de desarrollo a los de producción, todo ello manteniendo un alto rendimiento y precisión del modelo.

Las herramientas AIOps manejan una variedad de fuentes y tipos de datos, incluidos registros del sistema, métricas de rendimiento, datos de red y eventos de aplicaciones. Sin embargo, el preprocesamiento de datos en AIOps suele ser un proceso complejo, que implica:

• Procedimientos avanzados de limpieza de datos para gestionar datos ruidosos, incompletos y no estructurados

• Técnicas de transformación para convertir formatos de datos dispares en una estructura unificada para que los datos sean uniformes y estén listos para el análisis

• Métodos de integración para combinar datos de diferentes sistemas y aplicaciones informáticas y proporcionar una visión holística

MLOps se centra en datos estructurados y semiestructurados (conjuntos de características y conjuntos de datos etiquetados) y utiliza métodos de preprocesamiento directamente relevantes para las tareas de ML, que incluyen:

• Ingeniería de característica para crear variables de entrada significativas a partir de datos sin procesar

• Técnicas de normalización y escalado para preparar los datos para el entrenamiento de modelos

• Métodos de aumento de datos para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento, especialmente para tareas como el procesamiento de imágenes

AIOps se basa en análisis basados en datos, algoritmos de ML y otras técnicas impulsadas por la IA para rastrear y analizar continuamente los datos de ITOps. El proceso incluye actividades como la detección de anomalías, la correlación de eventos, el análisis predictivo, el análisis automatizado de la causa raíz y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). AIOps también se integra con las herramientas de gestión de servicios de TI (ITSM) para proporcionar información operativa proactiva y reactiva.

MLOps implica una serie de pasos que ayudan a garantizar la perfecta implementación, reproducibilidad, escalabilidad y observabilidad de los modelos de ML. Incluye una gama de tecnologías; como marcos de aprendizaje automático, canalizaciones de datos, sistemas de integración/despliegue continuo (CI/CD), herramientas de monitorización, sistemas de control de versiones y, a veces, herramientas de contenerización (como Kubernetes) que optimizan el ciclo de vida del ML (machine learning).

Las plataformas AIOps desarrollan una amplia gama de modelos analíticos, incluido, entre otros, el machine learning. Estos pueden incluir modelos estadísticos (análisis de regresión, por ejemplo), sistemas basados en reglas y modelos complejos de procesamiento de eventos. AIOps integra estos modelos en los sistemas informáticos existentes para mejorar sus funciones y rendimiento.

MLOps prioriza la gestión integral de los modelos de machine learning, que abarca la preparación de los datos, el entrenamiento de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la validación. Utiliza pipelines CI/CD para automatizar el mantenimiento predictivo y los procesos de despliegue de modelos, y se centra en actualizar y reentrenar modelos a medida que hay nuevos datos disponibles.

Los principales usuarios de las tecnologías AIOps son los equipos de operaciones de TI, los administradores de red, DevOps y profesionales de operaciones de datos (DataOps) y los equipos de ITSM, todos los cuales se benefician del beneficio de la visibilidad mejorada, la detección proactiva de problemas y la resolución de incidentes mediante la instrucción que ofrece AIOps.

Las plataformas MLOps (machine learning) son utilizadas principalmente por científicos de datos, ingenieros de ML (machine learning), equipos DevOps y personal de ITOps, que las emplean para automatizar y optimizar modelos de ML (machine learning) y obtener valor de las iniciativas de IA más rápidamente.

Las soluciones de AIOps se centran en monitorizar los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el tiempo de actividad del sistema, el tiempo de respuesta y las tasas de error, en todas las operaciones de TI e incorporar los comentarios de los usuarios para iterar y refinar los modelos y servicios analíticos. Los sistemas de monitorización y alerta en tiempo real dentro de las tecnologías AIOps permiten a los equipos de TI identificar y resolver los problemas de TI rápidamente.

La monitorización de MLOps requiere que los equipos realicen un seguimiento continuo de métricas como la precisión del modelo (corrección), la precisión (coherencia), la recuperación (memoria) y la desviación de datos (factores externos que degradan los modelos con el tiempo). Basándose en esas métricas, las tecnologías MLOps actualizan continuamente los modelos de ML para corregir problemas de rendimiento e incorporar cambios en los patrones de datos.

AIOps ayuda a las empresas a aumentar la eficiencia operativa y reducir los costes operativos mediante la automatización de tareas rutinarias que normalmente requerirían un trabajador humano. Esta automatización ayuda a liberar al personal de TI para que se centre en iniciativas de IA más estratégicas (en lugar de tareas de mantenimiento repetitivas). También acelera la gestión de incidentes al aprovechar el análisis predictivo y automatizar el proceso de corrección, lo que permite a los sistemas de AIOps encontrar y solucionar los problemas antes de que provoquen un tiempo de inactividad inesperado o afecten a la experiencia del usuario.

Dada su capacidad para romper los silos y fomentar la colaboración entre diferentes equipos y sistemas, los departamentos de TI utilizan con frecuencia las soluciones AIOps para gestionar los centros de datos y los entornos de nube de una empresa. Los AIOP permiten al personal de ITOP implementar el manejo predictivo de alertas, fortalecer la seguridad de los datos y respaldar los procesos de DevOps.

Las tecnologías MLOps ayudan a las empresas a acelerar el tiempo de comercialización de los modelos de ML, aumentar la colaboración entre los equipos de ciencia de datos y operaciones y escalar las iniciativas de IA en toda la organización. MLOps también puede ayudar a las organizaciones a mantener los estándares de cumplimiento y gobierno de datos al garantizar que los modelos de ML se implementen y gestionen de acuerdo con buenas prácticas.

MLOps tiene una variedad de casos de uso en todos los sectores, incluidas las finanzas, donde puede facilitar la detección del fraude y la evaluación de riesgos; la asistencia sanitaria, donde ayuda a crear modelos de diagnóstico y mejorar la monitorización de los pacientes; y el comercio minorista y el comercio electrónico, que utilizan los servicios MLOps para crear sistemas de recomendación ("También podría gustarle..." en plataformas de compras en línea, por ejemplo) y agilizar la gestión de inventario.

AIOps y MLOps son esenciales para mantener una ventaja competitiva en un mundo de big data. Con la plataforma IBM Turbonomic, las empresas con visión de futuro pueden gestionar y optimizar continuamente los entornos de nube híbrida (incluidos Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, centros de datos y más) con automatización inteligente.

IBM Turbonomic es una plataforma de software que ayuda a las organizaciones a mejorar el rendimiento y reducir el coste de su infraestructura de TI, incluyendo entornos públicos, privados y de nube híbrida . Con Turbonomic, los equipos pueden automatizar las tareas de optimización en tiempo real sin intervención humana, distribuir de forma proactiva los recursos de red a través de las pilas de TI y evitar el sobreaprovisionamiento de recursos en entornos de nube.