MLOps 负责监督 ML 模型的整个生命周期，从开发到部署和生产。相比之下，AIOps 可以自动化和简化 IT 运营流程，从而减少手动任务所需的时间和精力。本博客深入分析了 MLOps 与 AIOps。
萨钦卡洛特拉
萨钦卡洛特拉
2024 年 9 月 19 日
MLOps
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MLOps 与 AIOps — 有什么区别？
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AI 和 ML 不断改变着各个行业，同时快速高效地提 记者电子邮件列表 供先进的解决方案。这些技术使企业能够通过自动化任务和使业务流程运行得更顺畅，从而更智能地工作。
机器学习运营 (MLOps) 专门用于管理机器学习模型从开发到部署和生产的生命周期。另一方面，AIOps 通过自动化和优化 IT 运营流程来减少时间和精力。
MLOP 与 AIops
本博客旨在提供有关 MLOps 与 AIOps 的完整见解，以及它如何帮助您的企业简化流程。请继续阅读以了解更多信息。
关键要点
当今的企业依赖 AIOps 和 MLOps 来支持 AI 和 ML 环境。它们各自解决不同的方面，同时又协同工作以满足 ITOps 需求。
AIOps 涉及各种分析和 AI 计划以优化 IT 运营，而 MLOps 则专注于 ML 模型的操作方面，例如高效部署、监控和维护。
MLOps 专注于构建预测模型的不同数据类型，而 AIOps 处理来自 IT 系统的运营数据以检测模式和异常。
MLOps 与 Kubernetes、Docker 和 Git 集成，用于模型版本控制、CI/CD 和容器化。AIOps 使用 AI 算法、大数据处理和监控工具来分析实时 IT 运营数据。
MLOps 专注于生产中机器学习模型的持续监控和性能跟踪，而 AIOps 则持续监控 IT 系统以自主识别和解决问题。
MLOps 和 AIOps 之间的主要区别
MLOP 和 AIOps 方法由于都源于 AI 而具有一些相似之处。然而，这两种技术用途不同，并且在不同的环境中运行。请在下面的部分中快速了解这两种技术。
范围
MLOps（机器学习操作）
AIOps（IT 运营人工智能）
重点领域
ML 模型开发、部署、监控和性能优化
IT 运营、事件检测、根本原因分析和自动化
主要用户
数据科学家、机器学习工程师、DevOps 团队
IT 运营团队、系统管理员
关键技术
Python、TensorFlow、PyTorch、Jupyter 和 Notebooks
机器学习、人工智能算法、大数据和监控工具。
关键组件
数据管道、模型训练、模型部署和监控
数据收集、人工智能驱动的洞察力、IT 任务的自动化
主要目标
确保机器学习模型的顺利运行
通过预测问题和自动执行任务来优化 IT 运营
对业务的影响
通过预测分析增强业务洞察力、客户体验和决策能力
提高 IT 可靠性、减少停机时间并最大限度地降低运营成本
用例
应用于预测分析和人工智能的机器学习 (ML) 和数据科学项目
应用于IT AI运营，增强网络、系统和基础设施管理。
行业应用
以数据为中心的行业，如金融、医疗保健、零售
电信、云服务和大型企业等 IT 密集型行业
现在您已经快速了解了 AIOps 与 MLOps，让我们详细了解这两种技术。