Man mano che l’AI e il machine learning diventano fondamentali per le moderne operazioni IT, due framework chiave hanno assunto un ruolo centrale: AIOps e MLOps. Entrambi mirano a migliorare le prestazioni e l’automazione, ma hanno scopi diversi.
Comprendere le differenze tra AIOpse MLOps è essenziale per scegliere l’approccio giusto per supportare l’infrastruttura, le priorità operative e gli obiettivi a lungo termine.
Che cos’è l’AIOps?
L’intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale per migliorare e automatizzare le operazioni IT. Pensa alle piattaforme AIOps come a centri di comando intelligenti che combinano big data, machine learning e analisi avanzate per ottimizzare tutto, dal monitoraggio alla gestione dei servizi.
L’AIOps si concentra principalmente sul miglioramento dell’efficienza generale dell’IT e della fornitura di servizi. La tecnologia mira a ridurre l’eccesso di avvisi, ad accelerare la risoluzione dei problemi e a fornire informazioni predittive su potenziali guasti del sistema o degrado delle prestazioni. In questo senso, cos’è l’AIOps se non un approccio completo alla gestione di ambienti IT complessi e moderni?
Che cos’è MLOps?
La Machine Learning Operations (MLOps) è una disciplina che integra machine learning, DevOps e data engineering per gestire l’intero ciclo di vita dei modelli di ML in produzione. Il suo obiettivo principale è rendere i flussi di lavoro ML scalabili, ripetibili e affidabili, trasformando i modelli sperimentali in soluzioni affidabili e implementabili.
Di cosa si occupa fondamentalmente MLOps? Nel suo nucleo, MLOps si occupa del controllo delle versioni sia per i dataset che per i modelli, automatizza l’addestramento e la convalida dei modelli e consente l’integrazione e la distribuzione continue dei sistemi di ML. Garantisce che i modelli possano essere monitorati, aggiornati e riaddestrati in base all’evoluzione dei dati, colmando il divario tra la sperimentazione della scienza dei dati e l’implementazione dell’AI a livello enterprise.
AIOps e MLOps a confronto: Differenze chiave
Quando si confrontano AIOps e MLOps, è importante riconoscere che, pur condividendo alcune tecnologie e principi comuni, servono a scopi fondamentalmente diversi all’interno di un’organizzazione. AIOps migliora le operazioni IT attraverso le capacità di AI, mentre MLOps si concentra sull’operatività dei modelli di machine learning.
Le principali differenze nelle aree di interesse tra AIOps e MLOps comprendono:
| Aspetto | AIOps | MLOps |
| Obiettivo primario | Efficienza operativa IT | Gestione del ciclo di vita del machine learning |
| Attività principali | Rilevamento degli incidenti, analisi delle cause principali, correzione automatizzato | Formazione, diffusione, riproducibilità e governance dei modelli |
| Dati gestiti | Dati operativi (log, metriche, eventi) | Dati di addestramento, archivi di funzionalità, artefatti del modello |
| Obiettivo finale | Risoluzione più rapida dei problemi IT e maggiore affidabilità dell’infrastruttura | Implementazione scalabile, affidabile e conforme delle soluzioni di ML |
Integrazione con le operazioni IT
AIOps si integra direttamente con gli strumenti di monitoraggio e gestione IT esistenti, aumentando le capacità di questi sistemi con funzionalità di AI. MLOps, invece, stabilisce nuovi modelli operativi specifici per i carichi di lavoro di machine learning, che spesso richiedono infrastrutture e processi specializzati.
In questo contesto, mentre AIOps migliora i processi ITIL consolidati come la gestione degli incidenti e dei problemi, MLOps introduce nuovi concetti come la governance dei modelli e il monitoraggio degli esperimenti per garantire la responsabilità del ciclo di vita.
Gestione della pipeline di dati
Le pipeline di dati AIOps sono ottimizzate per l’elaborazione in tempo reale della telemetria operativa, con particolare attenzione alla correlazione tra i sistemi. Le pipeline MLOps invece si concentrano sulla preparazione riproducibile dei dati per l’addestramento dei modelli e sull’ingegnerizzazione coerente delle caratteristiche.
La distinzione fondamentale sta nello scopo: Le pipeline AIOps soddisfano le esigenze analitiche per gli approfondimenti operativi, mentre le pipeline MLOps assicurano una gestione coerente dei dati durante il ciclo di vita dello sviluppo e della distribuzione dei modelli.
Scalabilità e automazione
Le piattaforme AIOps scalano per adattarsi ai crescenti volumi di dati operativi e alla crescente complessità degli ambienti IT. I framework MLOps, invece, sono scalabili per supportare più modelli, esperimenti e obiettivi di distribuzione. L’automazione in AIOps dà priorità alle azioni di risposta operativa, mentre l’automazione in MLOps si concentra sul continuo addestramento dei modelli, sulla convalida e sui flussi di lavoro di distribuzione che mantengono la qualità e l’affidabilità dei modelli in produzione.
Best practice legate a MLOps e AIOps
Le organizzazioni che adottano con successo questi approcci seguono in genere best practice consolidate per MLOps e AIOps. Iniziano avendo obiettivi chiaramente definiti e risultati misurabili. Inoltre, seguono strategie di implementazione incrementale che consentono loro di avere una base solida prima di aggiungere funzionalità più complesse.
Di seguito, tratteremo i punti chiave delle strategie di automazione e dei cicli di feedback, due aspetti essenziali, ma spesso trascurati, di un’implementazione efficace.
Strategie di automazione
L’automazione strategica è fondamentale per realizzare il pieno potenziale di AIOps e MLOps. Riduce il lavoro manuale, accelera i flussi di lavoro e migliora la coerenza tra operazioni IT e implementazioni di machine learning. Se applicata in modo ponderato, l’automazione può consentire di ottenere vantaggi significativi in termini di scalabilità, affidabilità e tempi di risposta.
Ecco alcune best practice AIOps e MLOps da seguire:
- Concentrati su attività ad alto impatto: Concentrati su attività ripetitive e che richiedono molte risorse, come la correlazione degli avvisi (AIOps) o la convalida dei modelli (MLOps).
- Inizia con la supervisione: Implementa l’automazione gradualmente, mantenendo gli esseri umani nel loop fino a quando i flussi di lavoro non sono collaudati.
- Stabilisci limiti e punti di verifica: Definisci chiari punti di innesco e di approvazione, soprattutto per i processi rivolti alla produzione.
Monitoraggio e cicli di feedback
Le best practice di AIOps e MLOps sottolineano l’importanza di un solido monitoraggio e di meccanismi di feedback continui per mantenere l’efficacia nel tempo. In ambito AIOps, ciò significa non solo monitorare i sistemi e l’infrastruttura, ma anche valutare le prestazioni della piattaforma AIOps stessa, monitorando metriche quali i falsi positivi, lo stress da avvisi e il tempo medio di risoluzione. In questo modo l’AI continua a produrre un reale valore operativo e si adatta all’evoluzione degli ambienti.
Se parliamo di MLOps, invece, il monitoraggio va oltre lo stato di integrità del sistema e comprende la supervisione dettagliata delle prestazioni del modello in produzione. Questo include il monitoraggio dell’accuratezza, della precisione, dello scostamento dei dati e dell’impatto dei risultati del modello sui KPI aziendali. Queste informazioni confluiscono nel ciclo di vita del modello, innescando il riaddestramento o le regolazioni quando le prestazioni si riducono. Incorporando i cicli di feedback in entrambi i livelli operativi e di modello, le organizzazioni possono garantire l’affidabilità, la pertinenza e la responsabilità dei loro sistemi di AI.
Sfide e soluzioni per l’implementazione
L’adozione di AIOps o MLOps comporta sfide comuni che le organizzazioni devono affrontare per garantire il successo delle operazioni. Una delle sfide più critiche riguarda la qualità dei dati: dati scadenti o incoerenti possono limitare gravemente l’efficacia dei sistemi guidati dall’AI. Stabilire solide pratiche di governance dei dati e implementare pipeline di pulizia prima dell’implementazione è essenziale per garantire risultati affidabili.
La resistenza culturale è un’altra barriera frequente. I team abituati ai flussi di lavoro tradizionali possono essere riluttanti a fidarsi delle informazioni generate dall’AI o delle decisioni automatizzate. Per risolvere questo problema è necessaria trasparenza nel modo in cui l’AI prende le decisioni e un approccio graduale all’automazione, che inizi con la supervisione umana e aumenti gradualmente l’autonomia man mano che aumenta la fiducia.
Anche il debito tecnico può rallentare l’implementazione, soprattutto per l’AIOps, che spesso deve integrarsi con strumenti di monitoraggio legacy. In questi casi, le integrazioni basate su API o le piattaforme middleware possono colmare le lacune senza richiedere una revisione completa dell’infrastruttura.
Per l’MLOps, una sfida importante è la carenza di talenti qualificati. Molte organizzazioni rispondono investendo in programmi di aggiornamento interni o collaborando con esperti esterni per accelerare le prime fasi di implementazione. Costruire una base di conoscenze e capacità condivise è fondamentale per sostenere il successo a lungo termine.
Scegliere AIOps o MLOps per la tua organizzazione
La scelta tra AIOps e MLOps, o capire come implementarli entrambi, dipende dalle esigenze specifiche e dal livello di maturità della tua organizzazione. Mentre AIOps migliora la gestione dell’infrastruttura IT attraverso informazioni guidate dall’AI e correzioni automatizzate, MLOps si concentra sulla semplificazione del ciclo di vita del machine learning, dallo sviluppo all’implementazione.
Le aziende con ambienti IT complessi spesso traggono vantaggio dall’implementazione di AIOps in primo luogo, in modo da stabilire le basi operative che possono successivamente supportare pratiche MLOps avanzate.
Considera questi fattori al momento della decisione:
- Identifica le lacune dei tuoi attuali flussi di lavoro IT e ML.
- Allinea la scelta con i tuoi obiettivi strategici: efficienza operativa (AIOps) o fornitura di ML (MLOps).
- Assicurati che ci sia compatibilità con lo stack tecnologico e i processi esistenti.
- Valuta la disponibilità e le competenze del team per l’adozione di nuove pratiche.
- Decidi se progettare soluzioni in modo autonomo o utilizzare una piattaforma end-to-end.
Molte organizzazioni trovano valore nell’implementare entrambe le discipline: AIOps migliora le operazioni IT complessive, mentre MLOps garantisce l’erogazione affidabile delle funzionalità di machine learning. Il segreto sta nell’affrontare l’implementazione in modo strategico, concentrandosi su risultati aziendali specifici piuttosto che sulla tecnologia fine a se stessa.
