AIOps vs. MLOps : comprendre les principales différences

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) évoluent, et les organisations adoptent rapidement ces technologies dans le cadre de leurs transformations numériques.

Les AIOps et les MLOps sont deux composantes cruciales des entreprises alimentées par l’IA. Plusieurs entreprises utilisent ces technologies ces dernières années pour améliorer leurs produits et services et stimuler la satisfaction des clients.

Les opérations d’IA sont une série de plateformes à couches multiples qui aident à automatiser les opérations informatiques, tandis que les opérations ML sont une approche disciplinaire pour contrôler les algorithmes d’apprentissage automatique sur les produits en cours.

Dans cet article, je vais discuter des AIOps et des MLOps, de leur importance et de leurs différences.

C’est parti !

Qu’est-ce que l’AIOps ?

L’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) est une combinaison d’apprentissage automatique et de big data qui automatise presque toutes les opérations informatiques, telles que la corrélation des événements, la détermination des pertes, la détection des valeurs aberrantes, etc.

Le terme AIOps a été défini pour la première fois par Gartner en 2016. Selon eux, l’AIOps est une excellente plateforme pour les opérations informatiques qui utilisent des techniques modernes d’apprentissage automatique, le big data et d’autres technologies avancées pour améliorer indirectement ou directement les fonctions de service desk, de surveillance et d’automatisation.

Les plateformes AIOps permettent aux organisations d’utiliser différentes méthodes de collecte de données, sources de données, technologies de présentation et technologies analytiques. L’AIOps est utile pour de nombreuses tâches :

• Traces, journaux, état de la configuration du système, données d’incidents et autres informations relatives au fonctionnement et à la performance du système
• Il examine les données collectées et tire des conclusions en conséquence en utilisant des modèles de priorité
• AIOps peut suggérer des solutions précises afin d’accélérer les opérations
• Il peut résoudre des problèmes complexes sans intervention humaine.

En d’autres termes, AIOps utilise la technologie de l’intelligence artificielle pour optimiser et automatiser les tâches informatiques, ce que l’on appelle également une technologie d’auto-optimisation. L’objectif principal de l’AIOps est de maximiser les performances en minimisant les temps d’arrêt.

Qu’est-ce que MLOps ?

Machine Learning Operations (MLOps) est un cadre qui vise à accroître la collaboration entre l’unité opérationnelle et les scientifiques des données au sein d’une organisation. Il s’agit d’une approche pluridisciplinaire qui aide à gérer les algorithmes d’apprentissage automatique sur des produits continus ayant leur propre cycle de vie.

MLOps est une technologie qui vous permet de mettre à l’échelle, de construire et de déployer plusieurs algorithmes afin de maintenir la cohérence de la production. Elle associe des outils et des personnes, couvrant trois aspects majeurs de la ML, à savoir la conception, le déploiement et la formation.

En outre, MLOps vous permet également d’analyser, de collecter et d’interpréter diverses données. Grâce à plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, il peut détecter les anomalies dans l’infrastructure qui pourraient être à l’origine de problèmes de performance. En outre, il utilise les résultats des analyses historiques pour optimiser et rendre plus efficaces les opérations futures.

L’objectif de MLOps est d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser diverses tâches répétitives dans vos projets de science des données. Il utilise des algorithmes avancés d’apprentissage profond pour le traitement des données volumineuses au lieu des applications traditionnelles de veille stratégique.

Un MLOps typique comporte plusieurs processus :

• Définition de l’objectif de l’entreprise
• Collecte des données importantes
• Traitement et nettoyage des données
• Construction de modèles ou utilisation de modèles prêts à être déployés
• Déploiement du modèle final

MLOps suit un chemin similaire à DevOps, sauf que les développeurs sont spécifiquement des scientifiques de données, des ingénieurs en apprentissage automatique et des spécialistes de l’IA dans MLOps. DevOps crée de meilleurs produits en raccourcissant le cycle de vie du produit, tandis que MLOps pousse les insights à l’utiliser davantage et à obtenir de meilleurs résultats.

MLOps encourage les scientifiques des données à essayer différents paramètres, modèles et fonctionnalités. On peut donc dire qu’il est de nature expérimentale.

Pourquoi les AIOps sont-ils essentiels ?

Les AIOps permettent d’effectuer des alertes et des analyses intelligentes en cas de panne ou de défaillance du système. Vous trouverez une approche polyvalente de la gestion des performances des applications, étant donné que vous pouvez rapidement suivre les transactions commerciales par rapport aux fonctions de l’application.

Les AIOps permettent de relever différents défis

Audit de conformité

Le principal avantage des AIOps est d’identifier les problèmes de non-conformité avec les normes réglementaires. Ces normes sont notamment les suivantes

• ISO 27001/27002
• Norme de sécurité des données de l’industrie des cartes de paiement (PCI DSS)
• La loi Sarbanes-Oxley (SOX)
• La loi sur la portabilité et la responsabilité des assurances maladie (HIPAA)

Ces normes et réglementations sont conçues pour sécuriser les données sensibles en utilisant un cryptage fort, des procédures d’élimination appropriées, des mesures de contrôle d’accès, etc.

Détection des anomalies

La détection des anomalies consiste à identifier divers modèles dans les données et à détecter les données qui sortent de la normale. Grâce à plusieurs modèles d’apprentissage automatique formés sur la base de données historiques, AIOps peut détecter des situations où des actions inhabituelles ont lieu pour des applications ou des utilisateurs spécifiques.

Rapports réglementaires

Les régulateurs exigent des entreprises qu’elles produisent un rapport sur la manière dont elles respectent les directives de l’industrie, y compris HIPAA, PCI et autres. La génération manuelle de ce type de rapports est longue et fastidieuse, en particulier lorsque vous gérez de nombreux serveurs ou plusieurs applications.

Cependant, les solutions AIOps vous permettent d’automatiser les audits de conformité grâce à une surveillance en temps réel de l’ensemble de l’infrastructure.

Réduction du bruit

La réduction du bruit est cruciale pour les données collectées. Lors de l’examen des données d’événements et des journaux, le bruit indésirable (données) interfère avec les informations importantes. Un bruit excessif entraîne un gaspillage de ressources et de temps, car il nécessite un effort humain pour trier les événements non pertinents. Des niveaux de bruit élevés indiquent des problèmes de conception des logiciels et des vulnérabilités sous-jacentes.

Les solutions AIOps peuvent filtrer les données superflues afin que vous puissiez vous concentrer sur les signaux significatifs, ce qui se traduit par une efficacité et une production accrues.

Surveillance des processus de bout en bout

AIOps fournit des données sur tous les actifs technologiques de l’organisation, sur leurs performances et sur la façon dont ils sont utilisés. Les solutions AIOps offrent à l’organisation une visibilité adéquate sur de multiples opérations informatiques, telles que la gestion et le déploiement d’applications, l’analyse de la sécurité et la surveillance du réseau.

Pourquoi les MLOps sont-ils essentiels ?

Les MLOps permettent aux organisations de devenir plus performantes et plus efficaces grâce à l’analyse des données. Ils améliorent également l’intelligence opérationnelle afin que les décideurs puissent prendre des décisions valables pour une meilleure réussite de l’organisation.

Les solutions MLOps présentent de nombreux avantages :

Atténuation des risques

Les risques liés aux modèles ML peuvent être facilement atténués grâce aux solutions MLOps, qui fournissent des outils permettant de contrôler les performances de chaque modèle sur une période donnée. Ces informations permettent aux organisations de déterminer si un modèle particulier doit être remplacé ou mis à jour avec une nouvelle version.

Développement automatisé

Le développement automatisé permet aux scientifiques des données de construire, tester et former des modèles d’apprentissage automatique plus rapidement. En outre, les MLOps peuvent être déployés en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois. Ils permettent aux développeurs d’obtenir des résultats plus rapidement et d’améliorer les modèles. Cela permettra de réduire davantage les coûts et de libérer des ressources.

Flexibilité du déploiement

Les MLOps facilitent le déploiement sur n’importe quel nœud, ce qui permet aux équipes de développement d’utiliser leur infrastructure pour les tests et la formation.

Conformité réglementaire

Étant donné que les organisations traitent des informations sensibles, elles doivent se conformer aux exigences réglementaires en matière de protection de la vie privée. Se tourner vers les solutions MLOps est une décision judicieuse, car elles sont spécialement conçues pour répondre aux exigences de conformité. Cela permettra aux utilisateurs de tester et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique sans divulguer d’informations personnelles.

Des flux de travail reproductibles

MLOps simplifie la répétabilité en proposant des flux de travail préconstruits pour les tâches faciles, telles que l’entraînement des modèles, le déploiement dans les environnements et la validation.

Réponse rapide aux menaces

Lorsque les professionnels de l’informatique découvrent une faille dans le bouclier de sécurité, ils doivent agir rapidement pour minimiser les dommages et prévenir de futures attaques. Les solutions MLOps seront disponibles en permanence et, en cas de violation de la sécurité, elles identifieront soudainement les menaces et préviendront des événements similaires en temps réel. En outre, vous obtiendrez également des informations sur les dommages causés par une violation.

Cas d’utilisation de l’AIOps

AIOps est utile pour les organisations qui utilisent le cloud computing ou DevOps. Il aide les équipes DevOps à obtenir des informations supplémentaires sur l’environnement informatique de leur organisation. L’équipe chargée des opérations obtient également une visibilité sur les changements apportés à la production.

Les applications AIOps s’appuient sur quatre composants principaux :

• Surveillance de l’entreprise
• Surveillance des performances des applications (APM)
• Surveillance et gestion de la sécurité (SMM)
• Gestion des performances du réseau (NPM)

En outre, AIOps prend en charge une vaste gamme d’opérations informatiques afin d’améliorer la rentabilité, de minimiser les retards et les erreurs, etc :

Alerte rapide

Les solutions AIOps filtrent et ingèrent les données des environnements informatiques pour consolider les alertes et identifier les incidents. Par exemple, si la défaillance d’un système entraîne la défaillance d’un autre système, vous recevrez de nombreuses notifications qui vous désorienteront et ralentiront le temps de réponse. Mais les AIOps peuvent rassembler toutes les informations, les analyser, puis envoyer une alerte afin que les équipes informatiques puissent comprendre le problème et fournir une réponse correcte, réduisant ainsi la fatigue liée aux alertes.

Analyse situationnelle inter-domaines

Les plateformes AIOps peuvent analyser les données provenant de différents réseaux et systèmes afin d’obtenir une vue d’ensemble de la situation actuelle. Cela permet à l’équipe informatique de comprendre ce qui est à risque et de hiérarchiser ses réponses en fonction des objectifs de l’entreprise.

Identification des causes profondes

Les plateformes AIOps permettent d’identifier les causes profondes des différents incidents afin de minimiser le processus de dépannage qui prend du temps et qui est frustrant. Vous pouvez permettre à votre équipe informatique d’accéder plus rapidement au problème et aux solutions, d’éliminer le MTTR et de minimiser les temps d’arrêt.

Analyse des cohortes

Les solutions AIOps rassemblent de nombreuses informations provenant d’architectures distribuées et analysent un large éventail d’instances. Ce processus vous aide à trouver les valeurs aberrantes dans la configuration, à sélectionner des modèles significatifs et à déployer rapidement les versions correctes des logiciels.

En outre, il existe de nombreux autres cas d’utilisation des AIOps, notamment les capacités d’autoréparation, la découverte d’opportunités cachées, la planification de la capacité, la gestion des incidences, l’optimisation des nuages, etc.

Cas d’utilisation de MLOps

MLOps a un large éventail d’utilisations dans de nombreuses industries, de la santé à la finance. En voici quelques exemples :

Recherche et découverte de vaccins

Les entreprises du secteur de la santé sont confrontées à des problèmes tels que la recherche prolongée, l’inadéquation des technologies, la dette technique, l’adhésion des parties prenantes, etc. MLOps offre une excellente pile technologique pour cribler des milliers de composés virtuels de manière rapide et rentable.

Traitement des données

Les entreprises de traitement des données sont confrontées à des problèmes tels que la sécurité, la gouvernance, l’adoption du cloud, la protection des données, etc. MLOps permet aux entreprises de traitement des données de résoudre ces problèmes et leur offre des ressources de calcul, accélère le déploiement des modèles et garantit la reproductibilité.

Déploiement de modèles dans le secteur financier

Les sociétés financières fournissent des services tels que le conseil, l’assurance fiscale, etc. Elles exploitent les technologies de ML pour lutter contre le blanchiment d’argent, vérifier la conformité économique, surveiller les échanges commerciaux, détecter les fraudes, etc. En mettant en œuvre des MLOps, elles peuvent accélérer de manière fiable les déploiements à l’aide de bibliothèques et de cadres.

Opérations de maintenance

MLOps aide l’équipe de maintenance et d’exploitation à se concentrer sur la science des données. Sans avoir recours à des ressources coûteuses, votre équipe peut examiner chaque composant en priorité. Cela permet en outre de réaliser des expériences à grande échelle.

Précision des volumes d’expédition

Les entreprises de logistique sont confrontées à des problèmes tels que la complexité de la prévision des volumes d’expédition, les exigences en matière d’arrangements supplémentaires, les défis liés aux outils existants, etc. En mettant en œuvre les MLOps, vous pouvez résoudre ces problèmes et bénéficier d’avantages tels qu’une plus grande précision dans la prédiction, des opérations rationalisées et une réduction de la charge de travail.

Différences entre AIOps et MLOps

L’intelligence artificielle repose sur deux piliers : L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. L’intelligence artificielle est donc une technologie multicouche. D’autre part, MLOps est utilisé pour combler le fossé entre les scientifiques des données et les équipes opérationnelles.

Découvrons quelques différences supplémentaires entre AIOps et MLOps.

AIOPS	MLOPS
Les AIOps automatisent les systèmes et les opérations informatiques.	MLOps standardise le processus de développement des systèmes d’apprentissage automatique.
Il automatise la résolution et l’analyse des causes profondes.	Il améliore la productivité et l’efficacité d’une équipe.
Il gère et traite un large éventail d’informations de manière efficace et efficiente.	Il joue un rôle crucial dans le déploiement de la science des données et de l’intelligence artificielle à grande échelle, de manière reproductible.
AIOps gère les risques de vulnérabilité en continu.	MLOps gère le cycle de vie de l’apprentissage automatique.
Il permet une maintenance préventive et fournit des alertes proactives.	Il garantit l’équité et atténue les biais grâce à la validation des modèles.
Ses tâches comprennent la détection des anomalies, la détermination de la causalité, la corrélation des événements, etc.	Il comprend des modèles d’apprentissage automatique et des éléments intégrés, l’apprentissage continu et la surveillance des performances.

Ressources d’apprentissage sur les AIOps

Voici quelques-unes des ressources d’apprentissage sur les AIOps :

#1. AIOps pratique

Ce guide offre une connaissance approfondie des principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Il couvre également de nombreux cas d’utilisation d’AIOps à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique.

#2. AIOps Augmentation A Complete Guide

L’auteur de ce livre estime que la meilleure façon de comprendre la technologie est de poser des questions. Ce guide comprend des questions et des réponses, différentes évaluations sur divers outils AIOps, et plus encore.

Ressources pédagogiques sur les MLOps

Voici quelques-unes des ressources d’apprentissage sur les MLOps :

#1. Présentation de MLOps

Ce livre est écrit par neuf auteurs qui ont partagé leurs connaissances dans le livre. Vous y trouverez une introduction aux concepts clés de MLOps et, plus tard, quelques outils avancés. Ce livre vous aide à apprendre la science des données, à affiner les modèles de ML, à concevoir le cycle de vie des MLOps, à opérationnaliser les modèles de ML, etc.

#2. MLOps pratique

Les auteurs Noah Gift et Alfredo Deza vous donnent une longueur d’avance sur l’application des meilleures pratiques DevOps à la ML, la construction de systèmes ML de production, la surveillance, le test de charge, l’instrumentation des systèmes ML, le choix des bons outils MLOps, l’exécution des modèles ML, et plus encore.

Conclusion

AIOps et MLOps sont similaires mais différents dans leurs propres termes et applications. Ils vous aident tous deux à améliorer l’efficacité de vos systèmes et processus.

AIOps se concentre sur l’analyse intelligente des causes premières et l’automatisation de la gestion des incidents, tandis que MLOps comble le fossé entre les équipes d’exploitation et les scientifiques des données.

De même, AIOps automatise les machines ou les systèmes de votre organisation, tandis que MLOps normalise vos processus informatiques.

Vous pouvez également explorer les meilleures ressources d’apprentissage pour la science des données et l’apprentissage automatique.