MLOps、ModelOps、AIOps 和 DataOps 之间的区别

在 IT 行业，这些运营领域中的每一个都是跨职能的，并提供独特的价值。并且每个 Ops 领域都源于敏捷概念的共同广泛机制，这些机制最初是为指导软件开发人员进行开发而开发的，但现在已将其影响扩展到其他相关技术的领域，这些领域是数据驱动的应用程序、人工智能和机器学习。在这篇文章中，您将遇到人工智能领域中出现的流行术语，这些术语已在很大程度上涌现。

什么是 MLOps？

MLOps 是一个协作和通信平台，供数据科学家和运营专家管理生产机器学习生命周期。它是一种机器学习工程文化和实践，旨在统一机器学习系统的创建和运营（Ops）。

MLOps 的诞生源于机器学习工程师需要在生产环境中管理其流程，而不是依赖于数据或基础设施团队。模型训练和再训练、模型部署和与数据管道集成将 ML 模型集成到生产工作流和系统中、自动化 ML 模型生命周期管理、监控生产环境中的模型性能、根据需要更新模型以反映新信息以及将 ML 结果集成到业务战略流程中，所有这些都是 MlOps 中的步骤。

以下是 MLOps 的一些流行工具和平台列表：

  • Amazon SageMaker

  • Domino Data Lab

  • Valohai

  • Cloudera 数据平台

  • MLflow

  • Neptune.ai

  • Iguazio

  • H2O MLOps

什么是 ModelOps？

ModelOps 指的是设计、管理、部署和集成机器学习模型以及监控它们所涉及的方法和流程。它考虑了各种形式的模型的构建和运营，包括机器学习模型以及其他模型，如基于规则的模型和知识图谱。

ModelOps 需要与 MLOps 相同的能力，以及 IT 运营、风险管理、治理和其他一些领域的更多能力。作为 ModelOps 流程的初始步骤，企业必须监控 ModelOps 软件的运行情况。在开发、验证和部署期间，您必须跟踪每个模型的进度，为模型（或模型类别）设置准确性目标，并监控诸如漂移和退化等维度。持续集成和交付 (CI/CD)、开发环境、测试、模型版本控制和模型存储都是 ModelOps 的示例。

以下是 ModelOps 的一些流行工具和平台列表：

  • ModelOp

  • Modzy

  • Datatron

  • SAS

  • Superwise.ai

什么是 AIOps？

人工智能运维 (AIOps) 是指利用人工智能技术来解决IT运维问题。它是一种范式转变，允许机器在无需人工干预的情况下处理 IT 问题。AIOps 使用机器学习和分析来检查通过各种方法收集的海量数据，从而能够自动检测问题并实时解决问题。AIOps 平台的主要区别之一是它们能够以不同的速度和数量收集各种数据，从而简化数据分析。然后，该平台使用数据的自动化分析来预测和避免未来的问题，以及查明当前问题的根源。AIOps 不仅简化了 IT 流程，而且还预测了不可预见的问题，从而可以主动管理数字服务。IT 运维团队正在尝试这一概念，并且 AIOps 行业仍在发展。

以下是 AIOps 的一些流行工具和平台列表：

  • Splunk

  • BigPanda

  • PagerDuty

  • Moogsoft

  • Datadog

  • AppDynamics

  • LogicMonitor

  • Instana

  • Dynatrace

什么是 DataOps？

DataOps 是指利用敏捷开发原则来快速且经济高效地生产、分发和优化数据产品。包括数据工程师、架构师、分析师、科学家和运营人员在内的现代数据团队实践 DataOps。

它是一种数据管理方法，强调数据工程师、数据科学家和其他数据专业人员之间通过沟通、协作、集成、自动化和监控的协作。

这一切都始于大数据的出现。您可以想到的任何组织都处理来自各种来源的大量数据，并以各种形式存储。数据必须采用您可以理解和分析的格式，才能回答您的业务问题。因此，您收集的所有数据都将进行一系列调整（即数据和分析管道）。DataOps 为数据消费者、内部和外部利益相关者以及客户提供他们在需要时所需的信息。在数据经济中，这为企业提供了各种竞争优势。

以下是 DataOps 的一些流行工具和平台列表：

  • Genie

  • Piper

  • Airflow

  • Naveego

  • FirstEigen

  • DataKitchen

  • RightData

  • Lentiq

更新于：2022年8月26日

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