AIOps e MLOps: utilizzare i big data per ITOP "più intelligenti"

I dati digitali sono esplosi negli ultimi decenni. Guidati da notevoli progressi nella tecnologia informatica, tutto, dai telefoni cellulari agli elettrodomestici intelligenti fino ai sistemi di trasporto pubblico, genera e assimila dati, creando un panorama di big data che le imprese più lungimiranti possono utilizzare per stimolare l'innovazione.

Tuttavia, il panorama dei big data è, come dice il nome, grande. Anzi, enorme. I dispositivi indossabili (come fitness tracker, smartwatch e smart ring) da soli hanno generato circa 28 petabyte (28 miliardi di megabyte) di dati al giorno nel 2020. E nel 2024, la generazione giornaliera di dati a livello mondiale ha superato i 402 milioni di terabyte (ovvero 402 quintilioni di byte).

Man mano che gli ambienti IT diventano più complessi (con l'adozione di servizi cloud e l'uso di ambienti ibridi, architetture di microservizi e sistemi sempre più integrati, pratiche DevOps e altre tecnologie di trasformazione digitale) gli strumenti tradizionali di gestione delle operazioni IT (ITOps) spesso faticano a tenere il passo con le esigenze della generazione di dati sempre crescente.

Invece, le aziende tendono ad affidarsi a strumenti e strategie avanzate, ovvero l'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) e le operazioni di machine learning (MLOps), per trasformare grandi quantità di dati in informazioni attuabili che possono migliorare il processo decisionale IT e, in definitiva, i profitti.

AIOps si riferisce all'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per migliorare e automatizzare vari aspetti delle operazioni IT (ITOps).

La tecnologia AI consente ai dispositivi informatici di imitare le funzioni cognitive tipicamente associate alla mente umana (apprendimento, percezione, ragionamento e risoluzione dei problemi, per esempio). E il machine learning, un sottoinsieme dell'AI, si riferisce a un ampio insieme di tecniche per addestrare un computer ad apprendere dai suoi input utilizzando dati esistenti e uno o più metodi di "addestramento" (invece di essere esplicitamente programmato). Le tecnologie di ML aiutano i computer a raggiungere l'intelligenza artificiale.

Di conseguenza, AIOps è progettato per sfruttare le capacità di generazione di dati e insight per aiutare le organizzazioni a gestire stack IT sempre più complessi.

MLOps è un insieme di pratiche che combina machine learning (ML), data engineering tradizionale e DevOps per creare una catena di montaggio per costruire ed eseguire modelli ML affidabili, scalabili ed efficienti. Aiuta le aziende a snellire e automatizzare il ciclo di vita end-to-end del ML, che include la raccolta dati, la creazione di modelli (basati su fonti di dati del ciclo di sviluppo software ), il deployment dei modelli, l'orchestrazione dei modelli, il monitoraggio dello stato di salute e i processi di governance dei dati.

MLOps aiuta a garantire che tutti i partecipanti, dai data scientist agli ingegneri del software e al personale IT, possano collaborare e monitorare e migliorare continuamente i modelli per massimizzarne l'accuratezza e le prestazioni.

Sia AIOps che MLOps sono pratiche fondamentali per le aziende odierne; ciascuna indirizzo esigenze ITOps distinte ma complementari. Tuttavia, differiscono fondamentalmente nel loro scopo e nel livello di specializzazione negli ambienti AI e ML.

Mentre AIOps è una disciplina completa che include una varietà di analytics e iniziative di AI volte a ottimizzare le operazioni IT, MLOps si occupa specificamente degli aspetti operativi dei modelli di ML, promuovendo un'implementazione, un monitoraggio e una manutenzione efficienti.

Qui discuteremo le principali differenze tra AIOps e MLOps e come ciascuno aiuta team e aziende ad affrontare diverse sfide IT e data science.

Le metodologie AIOps e MLOps condividono alcuni punti in comune grazie alle loro radici nell'AI, ma hanno scopi distinti, operano in contesti diversi e differiscono in vari modi chiave.

Le metodologie AIOps sono fondamentalmente orientate al miglioramento e all'automatizzazione delle operazioni IT. Il loro obiettivo primario è quello di ottimizzare e snellire i workflow di operazioni IT utilizzando l'AI per analizzare e interpretare grandi quantità di dati provenienti da vari sistemi IT. I processi AIOps sfruttano i big data per facilitare l'analytics predittiva, automatizzare risposte e generazioni di insight e, in ultima analisi, ottimizzare le prestazioni degli ambienti IT aziendali.

Al contrario, MLOps si concentra sulla gestione del ciclo di vita dei modelli di ML, includendo tutto, dallo sviluppo e la formazione del modello fino alla distribuzione/implementazione, monitoraggio e manutenzione. MLOps mira a colmare il divario tra i team operativi e quelli addetti alla data science , in modo che possano trasferire in modo affidabile ed efficiente i modelli di ML dagli ambienti di sviluppo a quelli di produzione, mantenendo al contempo elevate prestazioni e accuratezza del modello.

Gli strumenti AIOps gestiscono una gamma di fonti e tipi di dati, inclusi log di sistema, metriche di prestazione, dati di rete ed eventi applicativi. Tuttavia, la pre-elaborazione dei dati in AIOps è spesso un processo complesso che coinvolge:

• Procedure avanzate di pulizia dei dati per gestire dati rumorosi, incompleti e dati non strutturati

• Tecniche di trasformazione per convertire formati di dati eterogenei in una struttura unificata in modo che i dati siano uniformi e pronti per l'analisi

• Metodi di integrazione per combinare i dati di diversi sistemi e applicazioni IT e fornire una visione olistica.

MLOps si concentra su dati strutturati e semi-strutturati (set di funzionalità e set di dati etichettati) e utilizza metodi di pre-elaborazione direttamente pertinenti alle attività di machine learning, tra cui:

• Ingegneria delle caratteristiche per creare variabili di input significative da dati non elaborati

• Tecniche di normalizzazione e scalabilità per preparare i dati per l'addestramento dei modelli

• Metodi di aumento dei dati per migliorare i set di dati di formazione, soprattutto per compiti come l'elaborazione delle immagini.

AIOps si basa sull'analytics basata sui dati, algoritmi di ML e altre tecniche basate sull'AI per tracciare e analizzare continuamente i dati ITOps. Il processo include attività come il rilevamento, la correlazione degli eventi, l'analytics predittiva, l'analisi automatica della causa principale e elaborazione del linguaggio naturale (NLP). AIOps si integra anche con strumenti di gestione dei servizi IT (ITSM) per fornire insight operativi proattivi e reattivi.

MLOps prevede una serie di passaggi che contribuiscono a garantire la perfetta implementabilità, riproducibilità, scalabilità e osservabilità dei modelli ML. Include una gamma di tecnologie, tra cui framework di machine learning, pipeline di dati, sistemi di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD), strumento di monitoraggio delle prestazioni, sistemi di controllo delle versioni e talvolta strumenti di containerizzazione (come Kubernetes), che ottimizzano il ciclo di vita dell'apprendimento automatico (ML).

Le piattaforme AIOps sviluppano una vasta gamma di modelli analitici, fra cui (ma non solo) il machine learning. Questi possono includere modelli statistici (ad esempio analisi di regressione), sistemi basati su regole e modelli complessi di elaborazione di eventi. AIOps integra questi modelli nei sistemi IT esistenti per migliorarne le funzioni e le prestazioni.

MLOps dà priorità alla gestione end-to-end dei modelli di machine learning, comprendendo la data preparation, l'addestramento del modello, la regolazione e la validazione degli iperparametri. Utilizza pipeline CI/CD per automatizzare la manutenzione predittiva e i processi di distribuzione e concentrandosi sull'aggiornamento e il riaddestramento dei modelli man mano che diventano disponibili nuovi dati.

Gli utenti principali delle tecnologie AIOps sono team operativi IT, amministratori di rete, professionisti DevOps e operazioni di dati (DataOps) e team ITSM, tutti benefici della maggiore visibilità, del rilevamento proattivo dei problemi e della rapida risoluzione degli incidenti che AIOps offre.

Le piattaforme MLOps sono utilizzate principalmente da data scientist, ingegneri di ML, team DevOps e personale ITOps che le impiegano per automatizzare e ottimizzare i modelli di ML e ottenere più rapidamente valore dalle iniziative di AI.

Le soluzioni AIOps si concentrano sul monitoraggio degli indicatori chiave di prestazione (KPI) (come il tempo di attività del sistema, i tempi di risposta e i tassi di errore) nelle operazioni IT e sull'incorporazione del feedback degli utenti per iterare e perfezionare modelli di analytics e servizi. I sistemi di monitoraggio e allerta in tempo reale all'interno delle tecnologie AIOps permettono ai team IT di identificare e risolvere rapidamente i problemi IT.

Il monitoraggio MLOps richiede ai team di monitorare continuamente metriche come l'accuratezza del modello (correttezza), la precisione (coerenza), il richiamo (memoria) e la deriva dei dati, tutti fattori esterni che degradano i modelli nel tempo. Sulla base di queste metriche, le tecnologie MLOps aggiornano continuamente i modelli di ML per correggere problemi di prestazioni e incorporare cambiamenti nei modelli di dati.

AIOps aiuta le aziende ad aumentare l'efficienza operativa e a ridurre i costi operativi automatizzando compiti di routine che normalmente richiederebbero un lavoratore umano. Questa automazione aiuta a liberare il personale IT per concentrarsi su iniziative di AI più strategiche (invece che su attività di manutenzione ripetitive). Accelera inoltre l'incident management sfruttando analytics predittiva e automatizzando il processo di correzione, permettendo ai sistemi AIOps di individuare e risolvere problemi prima che causino tempo di inattività o influenzino l'esperienza.

Data la loro capacità di abbattere i silo e favorire la collaborazione tra diversi team e sistemi, le soluzioni AIOps sono frequentemente utilizzate dai dipartimenti IT per gestire i data center e gli ambienti cloud di un'azienda. AIOPs consente al personale ITOP di implementare la gestione predittiva degli avvisi, di rafforzare la sicurezza dei dati e di supportare i processi DevOps.

Le tecnologie MLOps aiutano le aziende ad accelerare il time-to-market per i modelli di ML, aumentare la collaborazione tra data science e team di operazioni e scalare le iniziative di AI in tutta l'organizzazione. L'MLOps può anche aiutare le organizzazioni a mantenere gli standard di conformità e governance dei dati assicurando che i modelli di ML vengano distribuiti e gestiti secondo le best practice del settore.

L'MLOps ha una gamma di casi d'uso in diversi settori, inclusa la finanza, dove può facilitare il rilevamento delle frodi e la valutazione del rischio, la sanità, dove aiuta a creare modelli diagnostici e a migliorare il monitoraggio dei pazienti, e il retail ed e-commerce, che utilizzano i servizi MLOps per creare sistemi di raccomandazione (come prompt "Forse potrebbe piacerti anche..." nelle piattaforme di shopping online) e semplificare la gestione dell'inventario.

AIOps e MLOps sono essenziali per mantenere un vantaggio competitivo nel mondo dei big data. Con la piattaforma IBM® Turbonomic, le imprese lungimiranti possono gestire e ottimizzare continuamente gli ambienti cloud ibridi (inclusi Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, data center e altri) con un'automazione intelligente.

IBM Turbonomic è una piattaforma software che aiuta le organizzazioni a migliorare le prestazioni e a ridurre i costi della loro infrastruttura IT, inclusi ambienti di cloud pubblico, privato e ibrido. Con Turbonomic, i team possono automatizzare le attività di ottimizzazione in tempo reale senza intervento umano, fornire proattivamente risorse di rete tra gli stack IT e prevenire l'over-provisioning nelle risorse negli ambienti cloud.