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Par admin

MLOps vs AIOps

Nous sommes tous d'accord sur une chose. Toute entreprise devient une entreprise numérique maintenant. La situation actuelle de pandémie a surtout rendu transformation numérique plus rapide pour de nombreuses entreprises. Commençons par comprendre les MLOps, DataOps, AIOps.

À l'ère de la technologie, les entreprises cherchent à tirer le maximum de valeur commerciale de leurs données afin de rester pertinent et efficace grâce à des décisions commerciales fondées sur des données. Pour ce faire, ils s'appuient sur l'IA et l'apprentissage automatique.

MLOps, DataOps, AIOps - il y a tellement de mots préfixés "Ops" qu'il devient difficile de les comprendre. Comme le nom l'indique, il existe des liens avec le concept de DevOps - un groupe de concepts qui visent à automatiser les processus dans toute entreprise.

 

Qu'est-ce qu'un MLOps?

Les opérations d'apprentissage machine, ou MLOps, aident à simplifier la gestion, la logistique et le déploiement des modèles d'apprentissage machine entre les équipes opérationnelles et les chercheurs en apprentissage machine. Il s'agit essentiellement de DevOps appliqué au domaine de l'apprentissage machine.

Qu'est-ce que AIOps ?

L'AIOps est un domaine nouveau et déroutant. Ce n'est qu'en 2017 que Google a commencé à recevoir un volume important de demandes de recherche AIOpset la plupart des fournisseurs sont encore en train d'affiner leur gamme de solutions. Pour plus de clarté, Katonic.ai définit les AIOps comme des solutions qui utilisent des données volumineuses, l'IA et la ML pour améliorer et automatiser Opérations informatiques et le suivi.