MLOps、ModelOps、AIOps 和 DataOps 之間的區別

在 IT 行業，這些運營領域中的每一個都是跨職能的，並提供獨特的價值。並且每個 Ops 領域都源於敏捷概念的共同廣泛機制，這些機制最初是為指導軟體開發人員進行開發而開發的，但現在已將其影響擴充套件到其他相關技術的領域，這些領域是資料驅動的應用程式、人工智慧和機器學習。在這篇文章中，您將遇到人工智慧領域中出現的流行術語，這些術語已在很大程度上湧現。

什麼是 MLOps？

MLOps 是一個協作和通訊平臺，供資料科學家和運營專家管理生產機器學習生命週期。它是一種機器學習工程文化和實踐，旨在統一機器學習系統的建立和運營（Ops）。

MLOps 的誕生源於機器學習工程師需要在生產環境中管理其流程，而不是依賴於資料或基礎設施團隊。模型訓練和再訓練、模型部署和與資料管道整合將 ML 模型整合到生產工作流和系統中、自動化 ML 模型生命週期管理、監控生產環境中的模型效能、根據需要更新模型以反映新資訊以及將 ML 結果整合到業務戰略流程中，所有這些都是 MlOps 中的步驟。

以下是 MLOps 的一些流行工具和平臺列表：

  • Amazon SageMaker

  • Domino Data Lab

  • Valohai

  • Cloudera 資料平臺

  • MLflow

  • Neptune.ai

  • Iguazio

  • H2O MLOps

什麼是 ModelOps？

ModelOps 指的是設計、管理、部署和整合機器學習模型以及監控它們所涉及的方法和流程。它考慮了各種形式的模型的構建和運營，包括機器學習模型以及其他模型，如基於規則的模型和知識圖譜。

ModelOps 需要與 MLOps 相同的能力，以及 IT 運營、風險管理、治理和其他一些領域的更多能力。作為 ModelOps 流程的初始步驟，企業必須監控 ModelOps 軟體的執行情況。在開發、驗證和部署期間，您必須跟蹤每個模型的進度，為模型（或模型類別）設定準確性目標，並監控諸如漂移和退化等維度。持續整合和交付 (CI/CD)、開發環境、測試、模型版本控制和模型儲存都是 ModelOps 的示例。

以下是 ModelOps 的一些流行工具和平臺列表：

  • ModelOp

  • Modzy

  • Datatron

  • SAS

  • Superwise.ai

什麼是 AIOps？

人工智慧運維 (AIOps) 是指利用人工智慧技術來解決IT運維問題。它是一種正規化轉變，允許機器在無需人工干預的情況下處理 IT 問題。AIOps 使用機器學習和分析來檢查透過各種方法收集的海量資料，從而能夠自動檢測問題並即時解決問題。AIOps 平臺的主要區別之一是它們能夠以不同的速度和數量收集各種資料，從而簡化資料分析。然後，該平臺使用資料的自動化分析來預測和避免未來的問題，以及查明當前問題的根源。AIOps 不僅簡化了 IT 流程，而且還預測了不可預見的問題，從而可以主動管理數字服務。IT 運維團隊正在嘗試這一概念，並且 AIOps 行業仍在發展。

以下是 AIOps 的一些流行工具和平臺列表：

  • Splunk

  • BigPanda

  • PagerDuty

  • Moogsoft

  • Datadog

  • AppDynamics

  • LogicMonitor

  • Instana

  • Dynatrace

什麼是 DataOps？

DataOps 是指利用敏捷開發原則來快速且經濟高效地生產、分發和最佳化資料產品。包括資料工程師、架構師、分析師、科學家和運營人員在內的現代資料團隊實踐 DataOps。

它是一種資料管理方法，強調資料工程師、資料科學家和其他資料專業人員之間透過溝通、協作、整合、自動化和監控的協作。

這一切都始於大資料的出現。您可以想到的任何組織都處理來自各種來源的大量資料，並以各種形式儲存。資料必須採用您可以理解和分析的格式，才能回答您的業務問題。因此，您收集的所有資料都將進行一系列調整（即資料和分析管道）。DataOps 為資料消費者、內部和外部利益相關者以及客戶提供他們在需要時所需的資訊。在資料經濟中，這為企業提供了各種競爭優勢。

以下是 DataOps 的一些流行工具和平臺列表：

  • Genie

  • Piper

  • Airflow

  • Naveego

  • FirstEigen

  • DataKitchen

  • RightData

  • Lentiq

更新於：2022年8月26日

398 次檢視

開啟您的職業生涯

透過完成課程獲得認證

開始學習
廣告

© . All rights reserved.