AIOps vs. MLOps: Ein praktischer Leitfaden für IT-Führungskräfte

In der modernen IT-Welt steht die Automatisierung an erster Stelle. Künstliche Intelligenz (KI) erfreut sich zunehmender Beliebtheit, und maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil dieser Technologien. Daher sind sowohl AIOps als auch MLOps in modernen Unternehmensumgebungen von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die der Zeit voraus sein wollen. 

Heute beantworten wir Fragen wie „Was sind AIOps und MLOps?“ und gehen auf die Unterschiede zwischen AIOps und MLOps ein, um Ihnen zu helfen, diese beiden Frameworks zu verstehen, sie zu vergleichen und den richtigen Ansatz zu wählen. 

Was ist AIOps?

AIOps steht für künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb. Es bezieht sich auf die Anwendung von KI und maschinellem Lernen (ML) zur Automatisierung und Verbesserung des IT-Betriebs, was zu mehr Produktivität und Effizienz führt. Zu den wichtigsten Aspekten von AIOps gehören die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Analyse von Daten in Echtzeit, die Optimierung der IT-Ressourcenzuweisung, die Verbesserung der Sicherheit, die Bereitstellung prädiktiver Analysen und die Verbesserung der Lösungszeiten. 

Warum ist AIOps so populär geworden? Zu den wichtigsten Zielen von AIOps gehören die Reduzierung von Ausfallzeiten, die Verbesserung der Systemzuverlässigkeit und die Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle. Aber keine Sorge – AIOps ist nicht dazu gedacht, die Arbeitsplätze von IT-Technikern zu bedrohen. 

Im Gegenteil, es kann als Ergänzung zu den vorhandenen Teammitgliedern fungieren, die Effizienz verbessern und die kognitiven Anforderungen an die Fachleute verringern. Zu den Mitarbeitern, die für eine effektive Implementierung von AIOps erforderlich sind, gehören Automatisierungsexperten, Programmierer und viele andere IT-Fachleute, die mit leicht zu erlernenden Tools wie dem KI-Copilot von Atera zusammenarbeiten werden. 

Hauptaufgaben von AIOps

• Überwachung in Echtzeit: KI-Tools für die IT analysieren Daten in Echtzeit und erleichtern so die proaktive Erkennung potenzieller Probleme und sogar die Behebung von Schwachstellen, bevor es zu einem Verstoß kommt. Außerdem erhalten Sie einen nie dagewesenen Einblick in Ihre IT-Umgebung.
• Erkennung von Anomalien: Bei der Echtzeitüberwachung können KI-Tools für die IT aus Mustern und Verhaltensweisen lernen, um Anzeichen für ungewöhnliche oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Anschließend können diese AIOps-Lösungen eine Situation isolieren und einordnen, bevor sie zu einem Problem wird. 
• Automatisierte Root-Cause-Analyse: Die Root-Cause-Analyse ist ein wichtiger Bestandteil der Sicherheit und Zuverlässigkeit. AIOps kann diesen Prozess automatisieren, um Ihre IT-Strategie zu stärken und proaktive Lösungen zu fördern. 
• Proaktive Abhilfemaßnahmen: AIOps-Tools können im Laufe der Zeit aus Mustern lernen, um Anomalien zu erkennen und proaktiv Schritte zur Behebung einzuleiten. Dies verbessert die Sicherheitslage von Unternehmen und verringert das Risiko einer kostspieligen Sicherheitsverletzung. 
• Noise-Reduction (Rauschunterdrückung) bei Warnungen: Ein Übermaß an Warnmeldungen kann IT-Techniker überfordern. Mit der AIOps-Technologie können viele dieser Warnungen selbstständig behoben werden, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. So können sich die Fachleute auf die wirklich wichtigen Dinge konzentrieren. 

Beispiel für einen Anwendungsfall: Leeds United Football Club

Tauchen wir tiefer in die letzte AIOps-Verantwortung ein: die Verringerung des Rauschens bei Warnmeldungen. Einer der AI Copilot-Anwender von Atera, der Leeds United Football Club, hatte mit zu vielen Alarmen zu kämpfen und konnte mit den IT-Tickets nicht mithalten. 

Mit den KI-gestützten Lösungen von Atera konnte das Unternehmen das Ticketaufkommen um 35 % reduzieren, da die AIOps-Tools die Endbenutzer in die Lage versetzten, häufige Probleme selbst zu lösen, und sogar dabei halfen, Artikel für die Wissensdatenbank zu erstellen, um die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. Erfahren Sie in unserem Erklärvideo mehr darüber, wie wir Leeds United bei der Umgestaltung seiner IT-Abläufe unterstützt haben.

Was ist MLOps?

MLOps steht für Machine Learning Operations. MLOps bezieht sich auf den Prozess der konsistenten, zuverlässigen und effizienten Bereitstellung, Wartung und Skalierung von Modellen für maschinelles Lernen. MLOps zielt darauf ab, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu rationalisieren und den manuellen Aufwand für IT-Techniker und andere Fachleute zu verringern. 

Aus diesem Grund erfordert es die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teammitgliedern, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure und Betriebsteams – in diesem Sinne erleichtert MLOps den Wissensaustausch und bricht Silos auf.

Quelle: Amazon Web Services

Hauptaufgaben der MLOPs

• Modellschulung und Umschulung: Mit MLOPs lässt sich leicht sicherstellen, dass die Modelle auf dem neuesten Stand bleiben und auf genauen Trainingsdaten basieren. Diese Tools können Probleme wie Datendrift automatisch erkennen und ML-Modelle entsprechend neu trainieren. 
• Versionskontrolle und Modellbereitstellung: MLOPs bietet Tools, mit denen sich verschiedene Versionen von Modellen für maschinelles Lernen leicht verfolgen und vergleichen lassen. Dies ermöglicht ein einfaches Rollback und bessere Daten für die Entscheidungsfindung. 
• Überwachung und Erkennung von Modellabweichungen: MLOPs-Tools können die Leistung aktuell eingesetzter Modelle überwachen, Probleme erkennen (z. B. Datendrift oder Verzerrungen) und bei Bedarf eine automatische Umschulung auslösen, um die Genauigkeit zu erhalten. 

Sicherstellung von Reproduzierbarkeit und Governance: Die ethische Nutzung von maschinellem Lernen und KI-Tools ist eine Priorität, wie die folgende Grafik der UNESCO zeigt. MLOPs bietet einen Rahmen für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was wiederum zu einer verantwortungsvollen Nutzung von maschinellen Lernmodellen beiträgt.

Quelle: UNESCO

Beispiel für einen Anwendungsfall: Merck Impfstoffforschung und -entwicklung

Es gibt viele Beispiele für effektive Anwendungen von ML und KI im Gesundheitswesen, aber das Pharmaunternehmen Merck zeigt einen effektiven MLOPs-Anwendungsfall zur Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung seiner Impfstoffforschungsmodelle. 

Das Unternehmen hat ein MLOPs-System eingeführt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Zuweisung von Ressourcen und Kaufentscheidungen zu rationalisieren und den Bestand und die Nutzungsraten zu überwachen, damit die Labore rentabler und effizienter werden. Das Ergebnis? Rationalisierte Abläufe und eine solidere Forschung in kürzerer Zeit. 

Was ist der Unterschied zwischen AIOps und MLOPs?

AIOps und MLOPs haben beide mit maschinellem Lernen und KI zu tun, aber sie unterscheiden sich letztlich in ihren Anwendungen und Schwerpunktbereichen. Dennoch können diese Tools gemeinsam eingesetzt werden, um Ihr Unternehmen auf dem Weg zu einer robusten Automatisierung ganzheitlich zu unterstützen – mit anderen Worten, sie erfüllen unterschiedliche, aber ergänzende Aufgaben. 

Die KI-Technologie zielt darauf ab, Computergeräte in die Lage zu versetzen, die kognitiven Funktionen nachzuahmen, die wir typischerweise mit dem menschlichen Verstand in Verbindung bringen – Lernen, Denken, Wahrnehmen, Entscheiden, Argumentieren, Handeln und Problemlösen. 

Die Technologie des maschinellen Lernens hilft Computergeräten, diese Ziele zu erreichen, und MLOPs macht diese Technologien zur Realität. Gehen wir näher auf einige Besonderheiten ein und vergleichen AIOps mit MLOPs… 

Können AIOps und MLOPs zusammenarbeiten?

Obwohl es sich um unterschiedliche Technologien handelt, arbeiten MLOPs und AIOps in IT-Umgebungen häufig zusammen. MLOPs-Technologien werden für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen verwendet, die AIOps für die Automatisierung von IT-Aufgaben benötigt. Im Wesentlichen unterstützt AIOp die Infrastruktur hinter den ML-Modellen und die Art und Weise, wie MLOPs die Leistung dieser Modelle sicherstellt.

Wenn Sie sowohl MLOPs als auch AIOps einsetzen, können Sie eine einheitliche KI-Strategie erreichen, die es Ihnen ermöglicht, intelligenter und nicht härter zu arbeiten. Bei AIOps geht es darum, den IT-Betrieb effizienter und produktiver zu machen. MLOPs konzentriert sich darauf, die Modelle, die diese Innovationen antreiben, zuverlässiger und betriebsfähiger zu machen. 

Wann sollten Sie AIOps, MLOPs oder beide einsetzen?

Wann Sie AIOps, MLOPs oder beide Technologien einsetzen sollten, hängt von den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Wenn Sie sich auf betriebliche Ausfallsicherheit und Automatisierung durch KI-Modelle für einmalige Situationen konzentrieren, sollten Sie sich auf AIOps konzentrieren. 

Wenn Sie hingegen an der Produktentwicklung arbeiten und KI-/ML-Modelle in größerem Umfang einsetzen, sollten Sie den Einsatz von MLOPs für Ihr Unternehmen in Erwägung ziehen. Der kombinierte Einsatz von AIOps und MLOPs ermöglicht ein vollständiges KI-Lebenszyklusmanagement, das effizient und schlank ist.

Wenn Sie AIOps und MLOPs vergleichen, sollten Sie berücksichtigen, dass beide Tools eine bessere IT-Gesamtstrategie ermöglichen. Wenn Sie Ihren manuellen Arbeitsaufwand reduzieren und Ihren Betrieb rationalisieren möchten, können sowohl MLOPs als auch AIOps eine wichtige Rolle spielen. 

Bleiben Sie auf dem neuesten Stand der KI-Innovation

Für jedes Unternehmen, das in Sachen IT und Automatisierung im 21. Jahrhundert die Nase vorn haben will, sind AIOps und MLOPs wesentliche Bestandteile einer ganzheitlichen IT-Strategie. Mit dem AI Copilot von Atera unterstützen wir AIOps durch Automatisierung und intelligentes IT-Management. Möchten Sie unsere Produkte ausprobieren und sehen, wie KI Ihre Produktivität steigern und Ihr Team unterstützen kann? Testen Sie unsere branchenführenden IT-Service-Management-Tools (einschließlich unserer KI-Tools) mit einer kostenlosen 30-Tage-Testversion, für die keine Kreditkarte erforderlich ist!