Popular Data Set

范围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。


MLOps（机器学习操作）

AIOps（IT 运营人工智能）

重点领域


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


MLOps
MLOps 是一种有助于扩展、构建和部署 法律信息销售 多种算法以保持生产一致性的技术。它还旨在加强组织内运营部门和数据科学家之间的协作。

它提供了一种多学科方法来管理整个生命周期内正在进行的产品中的 ML 算法。

MLOP 与 alops 新品

MLOps 的理念涵盖了机器学习模型生命中涉及的一切，包括准备训练数据、开发、训练和部署模型，以及基础设施监控和维护生产中的模型。

上图展示了 MLOps 在 ML 模型生命周期的每个阶段的使用方式。MLOps 优势和主要功能

MLOps 的关键组件
涉及机器学习的项目通常从定义业务用例开始。定义用例后，下一步包括将机器学习解决方案部署到生产中。

数据提取：从不同来源获取数据
探索性数据分析：分析数据及其特征
数据准备：为成功的机器学习解决方案组织数据
开发 ML 模型/解决方案：使用 ML 技术构建和训练 ML 模型
模型评估和验证：用数据测试模型以检查其性能
模型部署：在生产中部署 ML 模型
构建和处理 ML 系统是一个动手过程，而且大规模管理此类系统并不容易。许多团队发现手动部署和管理 ML 解决方案具有挑战性。这就是 MLOps 可以提供帮助的地方！

如上所述，使用MLOps 最佳实践和循序渐进的方法可以使构建、部署、管理甚至监控 ML 系统成为一个简化的过程。

MLOps 的优势
MLOps 是一种专注于开发可扩展机器学习系统的先进方法。它为企业提供了多种优势，有助于实现项目成功。

管理机器学习生命周期
ML 生命周期由各种步骤组成，使用传统方法组织和管理所有这些步骤可能具有挑战性。MLOps 通过在生产中快速优化和部署机器学习模型来提供竞争优势。

多管道编排
ML 模型开发涉及各种管道的组合，包括预处理、模型验证和特征工程模型。它有助于协调这些管道以自动更新模型。