AIOps se refiere a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para mejorar y automatizar diversos aspectos de las operaciones de TI (ITOps).
La tecnología de IA permite a los dispositivos informáticos imitar las funciones cognitivas típicamente asociadas a la mente humana (aprendizaje, percepción, razonamiento y resolución de problemas, por ejemplo). Y el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, se refiere a un amplio conjunto de técnicas para entrenar a una computadora para que aprenda de sus entradas utilizando datos existentes y uno o más métodos de “entrenamiento” (en lugar de ser programada explícitamente). Las tecnologías de ML ayudan a las computadoras a alcanzar la inteligencia artificial.
En consecuencia, AIOps está diseñado para aprovechar las capacidades de generación de datos y perspectivas para ayudar a las organizaciones a gestionar pilas de TI cada vez más complejas.
MLOps es un conjunto de prácticas que combina el aprendizaje automático (ML), la ingeniería de datos tradicional y DevOps para crear una cadena de montaje para construir y ejecutar modelos de ML fiables, escalables y eficientes. Ayuda a las empresas a agilizar y automatizar el ciclo de vida completo del ML, que incluye la recopilación de datos, la creación de modelos (basados en fuentes de datos del ciclo de desarrollo de software), el despliegue de los modelos, la orquestación de los modelos, el monitoreo del estado de salud y los procesos de gobernanza de los datos.
MLOps ayuda a garantizar que todos los participantes, desde los científicos de datos hasta los ingenieros de software y el personal de TI, puedan colaborar y monitorear y mejorar continuamente los modelos para maximizar su precisión y rendimiento.
Tanto AIOps como MLOps son prácticas fundamentales para las empresas actuales; cada una aborda necesidades de ITOps distintas pero complementarias. Sin embargo, difieren fundamentalmente en su alcance y nivel de especialización en los entornos de IA y ML.
Mientras que AIOps es una disciplina completa que incluye una variedad de análisis e iniciativas de IA destinadas a optimizar las operaciones de TI, MLOps se ocupa específicamente de los aspectos operativos de los modelos de ML, promoviendo una implementación, un monitoreo y un mantenimiento eficientes.
A continuación, analizaremos las principales diferencias entre AIOps y MLOps y cómo cada uno ayuda a los equipos y a las empresas a abordar diferentes desafíos de TI y ciencia de datos.
