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, desde teléfonos móviles hasta electrodomésticos inteligentes y sistemas de transporte público generan y digieren datos, creando un ámbito de big data que las compañías con visión de futuro pueden aprovechar para impulsar la innovación.

Sin embargo, el panorama del big data es precisamente eso. Grande. Masivo, 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 de 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 insights aplicables en la práctica que pueden mejorar la toma de decisiones de TI y, en última instancia, el fondo de la línea.

AIOps se refiere a la aplicación 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 a los dispositivos informáticos imitar las funciones cognitivas que suelen asociarse con la mente humana (por ejemplo, el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de problemas). Y machine learning—un subconjunto de la IA—se refiere a un amplio conjunto de técnicas para entrenar a una computadora para aprender a partir de sus entradas utilizando datos existentes y uno o más métodos de “entrenamiento” (en lugar de ser programada explícitamente). Las tecnologías de machine learning (ML) ayudan a las computadoras a alcanzar la inteligencia artificial.

En consecuencia, AIOps está diseñado para aprovechar las capacidades de generación de datos e insights para ayudar a las organizaciones a gestionar pilas de TI cada vez más complejas.

MLOps es un conjunto de prácticas que combina machine learning (ML) con la ingeniería de datos tradicional y DevOps para crear una línea de ensamblaje para crear y ejecutar modelos de ML confiables, escalables y eficientes. Ayuda a las empresas a optimizar y automatizar el ciclo de vida de ML end-to-end, que incluye recopilación de datos, creación de modelos (basados en fuentes de datos del ciclo de vida de desarrollo de software), implementación de modelos, orquestación de modelos, monitoreo de salud y 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 monitorear 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 machine learning (ML).

Mientras que AIOps es una disciplina integral que incluye una variedad de analytics y IA iniciativas que están dirigidas a optimizar las Operaciones, MLOps se ocupa específicamente de los aspectos operativos de los modelos de machine learning (ML), promoviendo un despliegue eficiente, monitoreo y mantenimiento.

Aquí, discutiremos las diferencias clave entre AIOps y MLOps y cómo cada uno ayuda a los equipos y empresas a abordar diferentes desafíos 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 diferentes contextos 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 y agilizar los flujos de trabajo de las operaciones de TI mediante el uso de la inteligencia artificial para analizar e interpretar grandes cantidades de datos procedentes de diversos sistemas de TI. Los procesos de AIOps aprovechan el big data para facilitar el análisis predictivo, automatizar las respuestas y la generación de insights 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 el entrenamiento de modelos hasta el despliegue, el monitoreo y el mantenimiento. MLOps pretende cerrar la brecha entre ciencia de datos y los equipos operativos para que puedan transicionar de forma fiable y eficiente los modelos de machine learning (ML) desde el desarrollo a entornos de producción, manteniendo un alto rendimiento y precisión del modelo.

Las herramientas de 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 Advanced de limpieza de datos para manejar datos ruidosos, incompletos y no estructurados

• Técnicas de Transformación para convertir formatos de datos Dispar 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 informáticos y proporcionar una visión global.

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 machine learning (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 impulsados por big data, algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas impulsadas por 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 las causas fundamentales y el procesamiento del lenguaje natural ( NLP). AIOps también se integra con herramientas de gestión de servicios de TI (ITSM) para proporcionar insights operativos proactivos y reactivos.

MLOps implica una serie de pasos que ayudan a garantizar la perfecta capacidad de despliegue, reproducibilidad, escalabilidad y observabilidad de los modelos de ML. Incluye una variedad de tecnologías —como infraestructura/marco de machine learning, canalizaciones de datos, sistemas de integracióncontinua/despliegue continuo (CI/CD), herramientas de monitorización del rendimiento, sistemas de control de versiones y, a veces, herramientas de contenedorización (como Kubernetes)— que optimizan el ciclo de vida de machine learning (ML).

Las plataformas AIOps desarrollan una amplia gama de modelos analíticos, que incluyen, entre otros, 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 de TI existentes para mejorar sus funciones y rendimiento.

MLOps prioriza la gestión integral de los modelos de machine learning, que abarca la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la validación. Emplea 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, los profesionales de DevOps y operaciones de datos (DataOps) y los equipos de ITSM, todos los cuales se benefician de la visibilidad mejorada, la detección proactiva de problemas y la resolución rápida de incidentes que ofrece AIOps.

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

Las soluciones de AIOps se centran en monitorear 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 monitoreo y alerta en tiempo real dentro de las tecnologías AIOps permiten a los equipos de TI identificar y resolver problemas de TI rápidamente.

El monitoreo 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). Con base 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 costos 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 administración de incidentes al aprovechar el análisis predictivos y automatizar el proceso de corrección, lo que permite que los sistemas AIOps encuentren y solucionen problemas antes de que causen tiempo de inactividad inesperado o afecten 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. AIOps permite al personal de ITOP implementar el manejo predictivo de alertas, fortalecer la seguridad de 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 gobernanza de datos al garantizar que los modelos de machine learning (ML) se desplieguen y gestionen de acuerdo con las mejores prácticas de las industrias.

MLOps tiene una variedad de casos de uso en todas las industrias, incluidas las finanzas, donde puede facilitar la detección de fraude y la evaluación de riesgos; atención médica, donde ayuda a crear modelos de diagnóstico y mejorar el monitoreo de pacientes; y el comercio minorista y el comercio electrónico, que utilizan los servicios de MLOps para crear sistemas de recomendación ("También le pueden gustar..." en plataformas de compras en línea, por ejemplo) y optimizar 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 costo 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, entregar recursos de red de forma proactiva en todas las pilas de TI y evitar el aprovisionamiento excesivo de recursos en entornos de nube.