En quoi l'AIOps est-il différent du DevOps et du MLOps ?
AIOps는 DevOps 및 MLOps와 어떻게 다른가요?
L'AIOps et le MLOps sont des disciplines complémentaires. Le DevOps est un ensemble de pratiques et d'outils qui peut tirer parti des deux.
AIOps ou DevOps
Pour les organisations, le DevOps représente un changement de culture. Il rationalise les processus de développement et des opérations pour permettre un cycle de vie de lancement de logiciels et de développement plus efficace. AIOps comme DevOps mettent en avant les avantages de l'automatisation, en supprimant des tâches chronophages afin que les équipes puissent mieux travailler.
Le DevOps utilise des logiciels pour automatiser et intégrer des processus pour le développement logiciel et les équipes informatiques, afin que tous puissent travailler plus efficacement. Il rationalise le travail de développement en implémentant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD).
L'AIOps incorpore l'IA et les technologies de Machine Learning pour monitorer et gérer les systèmes, afin de résoudre les problèmes plus rapidement. Ceci peut compléter les processus DevOps en automatisant l'analyse des données, de sorte que les développeurs et les équipes opérationnelles ne soient pas submergés par une avalanche de données à trier. Grâce à cela, les équipes évitent des erreurs d'analyse manuelle, prennent des décisions plus éclairées et alertent de façon proactive les membres de l'équipe en cas de problème.
Ensemble, AIOps et DevOps permettent aux équipes d'avoir une vue d'ensemble du système plutôt que de se concentrer sur des outils et des couches d'infrastructures spécifiques.
AIOps ou MLOps
Les MLOps (Opérations de Machine Learning – Machine Learning Operations) sont une discipline complémentaire à l'AIOps. Là où l'AIOps emploie le Machine Learning pour des opérations informatiques plus efficaces, les MLOps normalisent le déploiement de modèles de Machine Learning. Les MLOps s'occupent de déployer, assurer la maintenance et monitorer les modèles en production. Cela peut comprendre l'incorporation de commentaires pour le redéploiement de modèles améliorés.
AIOps와 MLOps는 상호 보완적인 분야입니다. DevOps는 두 가지의 이점을 모두 제공할 수 있는 일련의 관행 및 도구입니다.
AIOps와 DevOps 비교
DevOps는 조직을 위한 문화적 변화를 나타냅니다. 개발 및 운영 전반에 걸쳐 프로세스를 간소화하여 보다 효율적인 소프트웨어 릴리즈 및 개발 수명 주기를 지원합니다. AIOps와 DevOps 양쪽 모두 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 제거하여 팀이 보다 스마트하게 작업할 수 있도록 자동화의 이점을 강조합니다.
DevOps는 소프트웨어를 사용하여 소프트웨어 개발 및 IT 팀의 프로세스를 자동화하고 통합하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)를 구현하여 개발 작업을 간소화합니다.
AIOps는 AI와 머신 러닝 기술을 통합하여 시스템을 모니터링하고 관리하고 문제를 더 빠르게 해결합니다. 이를 통해 데이터 분석을 자동화하여 DevOps 프로세스를 보완할 수 있으므로 개발자와 운영 팀이 엄청난 양의 데이터를 정렬하는 작업에 과도한 부담을 느끼지 않습니다. 이것은 팀이 수동 분석 시간을 줄이고, 보다 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고, 팀원들에게 모든 문제에 대해 사전에 경보를 보내도록 지원합니다.
AIOps와 DevOps를 함께 사용하면 팀은 특정 도구와 인프라 계층에 집중하지 않고 전체 시스템을 살펴볼 수 있습니다.
AIOps와 MLOps 비교
MLOps(머신 러닝 운영)는 AIOps의 보완적인 분야입니다. AIOps가 보다 효율적인 IT 운영을 할 수 있도록 머신 러닝을 사용하는 반면, MLOps는 머신 러닝 모델의 배포를 표준화하는 작업에 관한 것입니다. MLOps는 프로덕션 중인 모델의 배포, 유지관리 및 모니터링과 관련이 있습니다. 여기에는 개선된 모델의 재배포를 위한 피드백 통합이 포함될 수 있습니다.