Machine Learning Operations (MLOps) ve Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps), makine öğrenimi modellerini yönetmenin ve BT operasyonlarını optimize etmenin zorluklarını ele alan, gelişmekte olan iki disiplindir. Hem MLOps hem de AIOps, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanmayı içermekle birlikte, farklı odak noktalarına sahiptir ve benzersiz avantajlar sunar.
AIOps Nedir?
AIOps, BT operasyonlarını geliştirmek ve otomatikleştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinin uygulanmasını ifade eder. Birincil amacı, eyleme geçirilebilir içgörüler ve tahmine dayalı yetenekler sağlamak için çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek karmaşık BT ortamlarının yönetimini ve izlenmesini iyileştirmektir.
İlgili İçerik: Yapay Zeka Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zeka Kılavuzu
AIOps’un Temel Bileşenleri
BT operasyonları için yapay zeka, tek bir uygulamadan ziyade, AIOps platformlarını oluşturan çeşitli teknolojilerin çok katmanlı uygulamasıdır. Günümüzde, farklı AIOps platformları tarafından sunulan özellikler değişebilir, ancak hepsi için aynı kalan bir şey, BT ekiplerinin görevlerini ve faaliyetlerini desteklemek için yapay zekanın kullanılmasıdır.
AIOps araçlarında bulunan en temel bileşenler ve özellikler aşağıdakileri içerir:
1. Veri Toplama
Veri toplama, herhangi bir AIOps platformunun temel yeteneğidir. Bu özellik, bulut altyapısındaki olay günlükleri, iş verileri, biletler vb. gibi birden fazla kaynaktan veri toplanmasına olanak tanır. Veri silolarından uzaklaşmak, BT altyapısını kontrol etmeyi, verileri ve ağ olaylarını ilişkilendirmeyi ve olayların temel nedenini bulmayı kolaylaştırır.
2. Gerçek Zamanlı İşleme
AIOps platformları, çok sayıda kaynaktan üretilen büyük hacimli verileri ölçekli ve gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve herhangi bir BT kuruluşunun anormallikleri ve güvenlik olaylarını meydana geldikleri anda tespit etmesini ve bunlara daha hızlı tepki vermesini sağlar.
3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Bu iki teknoloji, AIOps platformlarında belirleyici özelliği oluşturmaktadır. Yapay zekanın uygulanması, büyük miktarda ham verinin analiz edilmesini ve hangi koşulların önemli uyarılar gerektirip hangilerinin gerektirmediğine karar verme yeteneğini sağlayan akıllı analizi hedeflemektedir. Makine öğrenimi, zaman içinde ağdaki anormal faaliyetleri tespit etmek için tahmine dayalı analiz kullanarak AI’nın yeteneğini destekler. AI ve ML birlikte, AIOps platformlarının gözlemsel verileri ve veri analitiğinden elde edilen eyleme geçirilebilir içgörüleri bir araya getirerek otomatik karar verme sürecini desteklemesini ve gerçekleştirmesini sağlar.
4. Domain Algoritmaları
Domain algoritmaları, özellikle AIOps alanı içinde çalışmak üzere tasarlanmış bir dizi algoritmadır. Bulut altyapısındaki olayları otomatik olarak tespit etmek, teşhis etmek ve çözmek için kullanılırlar. Bu algoritmalar, yeni teknolojiler ortaya çıktıkça ve yapay zekanın optimize etmesi gereken operasyonel hedeflere ve işletme verilerine uygun olarak sürekli olarak güncellenmekte ve geliştirilmektedir.
5. Otomasyon
İş akışı içinde insan müdahalesi olmadan sorunları çözme yeteneği, AIOps adaptasyonunun ana nedenidir; ayrıca, otomasyon da BT operasyonlarındaki en önemli önceliklerden biridir. Özellikle, AIOps çözümü yeni yazılım özelliklerinin ve kullanıcı beklentilerinin gerçek zamanlı test otomasyonunda hayati bir rol oynar, derinlemesine günlük analizi yapar ve hataları tespit eder. Amaç, manuel görevlere olan ihtiyacı en aza indirerek BT ekiplerinin daha stratejik görevlere odaklanabilmesini sağlamaktır.
6. Performans İzleme
Performans izleme, AIOps’un bir başka yaygın uygulamasıdır. Bu, performanslarını etkileyebilecek herhangi bir sorunu belirlemek amacıyla sistemlerin ve uygulamaların performansını izlemek için yapay zekanın kullanılmasını içerir. Bu sorunları erken tespit ederek, daha ciddi sorunlara dönüşmeden önce ele alabilirler.
Bir AIOps Platformu Nasıl Çalışır?
AIOps platformları BT operasyonlarını üç alanda destekler: BT altyapısı izleme, müdahale otomasyonu ve olay yönetimi.
1. BT Altyapı İzleme
AIOps, bir işletmenin BT altyapısının kapsamlı bir görünümünü sağlamak için birden fazla izleme aracından gelen verileri kullanır. Farklı uygulamalardan, sunuculardan ve diğer ağ uç noktalarından gelen olay günlüğü dosyaları da dahil olmak üzere daha önce silo halinde bulunan birden fazla kaynaktan gelen veriler tek bir veri tabanında toplanır ve bir araya getirilir. Bu, makine öğrenimi algoritmaları tarafından gerçek zamanlı ağ performansı değerlendirmesini kolaylaştırır ve işletmelerin sorunları sorunlara neden olmadan önce tanımlamasına ve düzeltmesine olanak tanır.
2. Yanıt Otomasyonu
Yanıt otomasyonu, sunucular veya uygulamalar için metriklerin izlenmesini ve olaylara daha hızlı yanıt verilmesini sağlar. Sunucu veya uygulama performans testlerine dayanarak, BT çalışanları kabul edilebilir KPI’lara karar verebilir ve AIOps platformunu buna göre istediklerine öncelik verecek şekilde yapılandırabilir. Herhangi bir KPI ihlali tespit edildiğinde, AIOps yazılımı otomatik bir neden analizi gerçekleştirebilir ve sorunları otomatik olarak düzeltebilir veya daha fazla araştırma için BT ekibine iletebilir.
3. Olay Yönetimi
AIOps ayrıca tüm olaylar için merkezi bir havuz sağlar. Bu, BT operatörlerinin büyük resmi görmelerine ve sistemik sorunlara işaret edebilecek kalıpları belirlemelerine olanak tanır. Bu sayede BT ekipleri, sorunların tanımlanmasını ve çözülmesini otomatikleştirerek sıradan görevler için harcanan zamanı azaltabilir.
AIOps Avantajları
- Proaktif izleme yoluyla BT sistem performansını ve güvenilirliğini artırır.
- Daha hızlı olay çözümü için anomali tespitini ve kök neden analizini otomatikleştirir.
- Proaktif kapasite planlaması ve risk azaltma için tahmine dayalı analitik sağlar.
- BT operasyonlarında manuel müdahaleyi ve insan hatasını azaltır.
- Genel iş verimliliğini ve müşteri deneyimini iyileştirir.
Neden AIOps Kullanılmalı?
- Proaktif sorun çözümü: Sorunları kullanıcıları etkilemeden önce tespit ve tahmin etmek ve daha hızlı sorun çözümüne olanak sağlamak.
- Otomasyon: Rutin görevleri ve yanıtları otomatikleştirmek ve BT personeli üzerindeki iş yükünü azaltmak.
- Gelişmiş görünürlük: Tüm BT altyapısının bütünsel bir görünümünü sağlamak, darboğazları ve iyileştirme alanlarını belirlemek.
- Daha az kesinti süresi: Sistem ve uygulamalar için kesinti süresini en aza indirmek amacıyla kesintileri tahmin etmek ve önlemek.
- Maliyet optimizasyonu: Kaynak tahsisini optimize etmeye ve gereksiz harcamaları azaltmaya yardımcı olmak.
MLOps Nedir?
MLOps, üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerinin dağıtımını, izlenmesini ve yönetimini kolaylaştırmayı amaçlayan bir dizi uygulama ve araçtır. Makine öğrenimi modellerinin operasyonel hale getirilmesine ve zaman içinde güvenilirliklerinin korunmasına odaklanır.
MLOps pazar büyüklüğü
Küresel MLOps pazar büyüklüğü 2021’de 983,6 milyon dolar olarak değerlendirildi, ancak %37,5’lik yüksek bir YBBO ile büyümeye devam ediyor. Allied Market Research’e göre, bu pazarın 2031 yılına kadar 23,1 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bunun nedeni, işletmelerin MLOps mimarileri geliştirmeye, MLOps araçlarını ve platformlarını kullanmaya ve bu önemli gelişmekte olan disiplinle yetkinliklerini hızla geliştirmek için MLOps en iyi uygulamalarından yararlanmaya yatırım yapmalarıdır.
İlgili İçerik: Makine Öğrenimi Nedir? Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Arasındaki Fark
MLOps Mimarisinin Bileşenleri Nelerdir?
Bir MLOps sürecinin temel yapı taşlarını ve iş akışı aşağıdaki şekilde işler:
- İşlem hattı verileri depolamadan alır: Bu da veri temizleme, doğrulama ve biçimlendirmeyi içeren veri hazırlama sürecini tetikler. Veriler artık makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılabilecek bir formdadır.
- CI/CD boru hattı: Model kodu, sürekli entegrasyon ve geliştirme (CI/CD) boru hattı aracılığıyla doğrulanır, oluşturulur ve dağıtılır. Otomatik boru hattı, önceki adımda hazırlanan verileri alır ve model eğitim sürecini tetikler. Modelin dağıtıma uygun olduğundan ve performansının minimum eşikleri karşıladığından emin olmak için otomatik testler ve kontroller gerçekleştirilir.
- Model değerlendirmesi: Model, başarılı ve iyi performans gösteren özelliklerini belirlemek için değerlendirilir. Bunlar bir özellik havuzuna taşınır ve gelecekteki modelleri eğitmek için kullanılabilir.
- Model dağıtımı: Modelin başarılı bir şekilde doğrulanması ve değerlendirilmesinden sonra model otomatik olarak dağıtıma taşınır ve üretimde çıkarım için kullanılır. Son olarak, yeni model sürüm kontrolüne kaydedilir. Bu, model sürümlerini izlemeyi ve gerekirse önceki sürümlere geri dönmeyi mümkün kılar.
- Otomatik izleme: Modelin ömrü boyunca izleme, her şeyin beklendiği gibi çalışmasını sağlar, performans sorunlarını ve sapmaları belirler ve sorun olması durumunda hızlı bakım yapılmasına olanak tanır.
Tam bir MLOps işlem hattında, süreçteki tüm adımlar otomatiktir, ancak isteğe bağlı olarak BT çalışanları tarafından manuel değerlendirme için herhangi bir zamanda durdurulabilir veya işletmenin gerektirdiği belirli adımlarla genişletilebilir. Boru hattı, yeniden eğitim için yeni veriler mevcut olduğunda, model güncellendiğinde veya bir üretim modelinde performans sorunları keşfedildiğinde, çeşitli tetikleyicilerle etkinleştirilebilir.
Neden MLOps Kullanılmalı?
- Tekrarlanabilirlik: Makine öğrenimi deneylerinin tekrarlanabilir ve modellerin denetlenebilir olmasını sağlamak.
- Ölçeklenebilirlik: Makine öğrenimi modellerinin büyük veri kümelerini ve artan iş yüklerini kaldıracak şekilde ölçeklendirilmesini kolaylaştırmak.
- Model yönetişimi: Model sürümlerini, soyağacını ve uyumluluğu izlemek için araçlar sağlamak.
- Güvenilirlik: Otomatik izleme ve yeniden eğitim ile zaman içinde model performansını korumak.
MLOps Avantajları
- Makine öğrenimi modeli geliştirme ve dağıtım süreçlerini kolaylaştırır.
- Veri bilimciler ve mühendisler arasında verimli iş birliği sağlar.
- Daha hızlı yinelemeler için model testini, doğrulamayı ve dağıtımı otomatikleştirir.
- Üretimde güvenilir ve ölçeklenebilir ML modeli dağıtımları sağlar.
- ML modellerinin sürekli izlenmesini ve yönetişimini kolaylaştırır.
Bulutta MLOps
MLOps şirket içinde ve bulutta barındırılabilir. Her birinin kendine özgü avantajları vardır:
- Bulut tabanlı MLOps size çeşitli bilgi işlem, veri ve yapay zeka hizmetlerine erişim sağlar. Bu yönetilen hizmetler, MLOps süreçlerini bulutta çalıştırabilir ve ML projelerinin ihtiyaç duyduğu esnek bilgi işlem kapasitesini, bu kaynakları şirket içinde kurmak, yapılandırmak ve ölçeklendirmek zorunda kalmadan sağlayabilir.
- Şirket içi MLOps yüksek düzeyde esneklik ve özelleştirme sağlar ve MLOps işlem hattını eski sistemlerle entegre etmeyi kolaylaştırır. Bununla birlikte, tam bir MLOps işlem hattını şirket içinde kurmak büyük bir yatırım ve önemli bir uzmanlık gerektirebilir. Buna ek olarak, gelecekteki gereksinimleri karşılamak için ölçeklendirme büyük bir zorluktur.
AIOps ve MLOps Arasındaki Farklar Nelerdir?
AIOps ve MLOps arasındaki farklar aşağıdaki şekildir:
1. Odaklanma
- AIOps, BT operasyonları ve altyapı yönetimine odaklanır.
- MLOps, makine öğrenimi modellerini ve bunların yaşam döngüsünü yönetmeye odaklanır.
2. Yapay Zeka/ML Kullanımı
- AIOps, BT ortamlarını izlemek, uyarmak ve optimize etmek için AI/ML kullanır.
- MLOps, model eğitimi, dağıtımı ve izlemesi için AI/ML kullanır.
3. Birincil Alan
- AIOps esas olarak BT ve DevOps alanında kullanılır.
- MLOps öncelikle veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinde kullanılır.
4. Araçlar
AIOps ve MLOps arasındaki bir diğer önemli fark da kullandıkları araçlardır. AIOps büyük ölçüde log analiz araçlarına dayanırken, MLOps Jupyter Notebooks, TensorFlow ve PyTorch gibi araçlara dayanır.
5. Veri
AIOps ve MLOps ayrıca çalıştıkları veri türleri açısından da farklılık gösterir. AIOps genellikle günlük verileriyle çalışırken, MLOps yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden oluşan daha büyük veri kümeleri ile çalışır.
6. Ekip
AIOps ve MLOps farklı beceri setleri gerektirir. AIOps BT altyapısı ve operasyonlarında uzmanlık gerektirirken MLOps veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında uzmanlık gerektirir.
AIOps ve MLOps’un Kullanım Alanları Nelerdir?
AIOps kullanım durumları
- Ağ performansı izleme: AIOps anomalileri belirlemek, tıkanıklığı tahmin etmek ve ağ performansını optimize etmek için ağ verilerini analiz edebilir.
- Olay yönetimi: Olayları otomatik olarak sınıflandırabilir ve önceliklendirebilir, bu da yanıt sürelerini azaltır.
- Kapasite planlama: Talep ve yük modellerini tahmin ederek kaynak tahsisini optimize etmeye yardımcı olur.
- Kök neden analizi: Sorunların temel nedenlerini belirleyebilir, bu da BT ekiplerinin sorunları daha hızlı çözmesine yardımcı olur.
- Güvenlik: Günlük ve olay verilerindeki kalıpları analiz ederek güvenlik tehditlerini tespit eder ve bunlara yanıt verir.
MLOps kullanım durumları
- Öneri sistemleri: MLOps, e-ticaret gibi uygulamalarda öneri modellerini dağıtmak ve sürdürmek için kullanılır.
- Kestirimci bakım: Üretimde ekipman arıza süresini en aza indirmek için kestirimci bakım modellerinin dağıtılmasına yardımcı olur.
- Doğal dil işleme: Sohbet robotları, duygu analizi ve dil çevirisi için NLP modellerini yönetmek için kullanılır.
- Finansal tahmin: Hisse senedi fiyatları veya kredi riski için öngörücü modellerin güncel ve güvenilir olmasını sağlar.
- Sağlık teşhisi: Hastalık teşhisi ve hasta izleme için makine öğrenimi modellerini dağıtmak ve izlemek için kullanılır.
AIOps vs MLOps Ne Zaman Kullanılmalı?
AIOps aşağıdaki durumlarda kullanılır:
- BT operasyonlarını ve altyapısını optimize etmeniz ve otomatikleştirmeniz gerekiyorsa.
- BT sorunlarını proaktif olarak tespit etmek ve çözmek istiyorsanız.
- BT sistemlerini ve ağlarını izlemek ve yönetmekle uğraşıyorsanız.
MLOps aşağıdaki durumlarda kullanılır:
- Üretimde makine öğrenimi modelleri geliştiriyor, dağıtıyor ve bakımını yapıyorsanız.
- Model güvenilirliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamanız gerekiyorsa.
- Makine öğrenimi modellerinin merkezi bir rol oynadığı veri bilimi ve yapay zeka projelerinde yer alıyorsanız.
AIOps ve MLOps’u Ne Zaman Birleştirebilirsiniz?
İşletmeler, genel operasyonlarını geliştirmek ve yapay zeka ve makine öğrenimi yatırımlarından daha fazla değer elde etmek için bazen AIOps ve MLOps’u birleştirebilir.
Aşağıda, bu iki disiplini nasıl entegre edebileceğinize dair bazı örnekleri görebilirsiniz:
1. Makine öğrenimi tahminleri ile otomatik olay çözümü
BT altyapısını anormalliklere ve olaylara karşı sürekli olarak izlemek için AIOps’u kullanma
Bir olay tespit edildiğinde AIOps, ilgili verileri analiz etmek ve temel nedeni tahmin etmek için bir MLOps işlem hattını tetikleyebilir. Makine öğrenimi modelleri, geçmiş verilere dayanarak BT ekipleri için çözümler veya eylemler önerebilir. Bu kombinasyon olay yönetimini kolaylaştırır ve böylece çözüm süresini kısaltır.
2. Makine öğrenimi iş yükleri için dinamik kaynak tahsisi
Veri merkezlerinde veya bulut ortamlarında kaynak kullanımını izlemek için AIOps kullanma
AIOps, kaynak kısıtlamaları veya performans sorunları tespit edildiğinde bir MLOps sürecini tetikleyebilir. Makine öğrenimi modelleri, geçmiş modellere dayalı olarak yaklaşan makine öğrenimi görevleri için kaynak gereksinimlerini tahmin edebilir. Maliyet ve performansı optimize etmek amacıyla bu gereksinimleri karşılamak için kaynaklar dinamik olarak tahsis edilebilir.
3. Güvenlik tehdidi tespiti ve müdahalesi
Güvenlik anomalileri için günlükleri, ağ trafiğini ve sistem davranışını izlemek üzere AIOps’u kullanma
AIOP’lar, şüpheli bir etkinlik olduğunda MLOps işlem hattını tetikleyebilir. Makine öğrenimi modelleri, tespit edilen anomalileri analiz ederek bunların gerçek tehditleri temsil edip etmediğini belirler. Bir tehdit onaylanırsa, otomatik yanıtlar veya uyarılar riski azaltabilir.
4. ML model dağıtımını optimize etme
Eğitimden dağıtıma kadar tüm ML modeli yaşam döngüsünü yönetmek için MLOps’u kullanma
AIOps, üretim ortamlarında konuşlandırılmış ML modellerinin performansını izleyebilir. AIOps, model doğruluğunda bir düşüş veya olağandışı bir davranış tespit ederse, MLOps’u modeli otomatik olarak yeniden eğitmesi veya güncellemesi için tetikleyebilir.
5. Makine öğrenimi altyapısı için öngörülü kapasite planlaması
Sunucuların, GPU’ların ve diğer altyapı bileşenlerinin kullanımını ve performansını analiz etmek için AIOps’u kullanma
ML modelleri, geçmiş verilere ve gelecek ML iş yüklerine dayanarak gelecekteki kapasite gereksinimlerini tahmin edebilir. Dolayısıyla, AIOps kapasite kısıtlamalarını veya darboğazları tespit ederse, ML altyapısını verimli bir şekilde ölçeklendirmeye yardımcı olmak için MLOps süreçlerini tetikleyebilir.
6. Makine öğrenimi model davranışında anormallik tespiti
Girdi verisi dağılımı ve model çıktısı gibi konuşlandırılmış ML modellerinin davranışını izlemek için AIOps kullanma
MLOps, beklenen davranıştan sapmalar tespit edildiğinde AIOps tarafından tetiklenebilir. ML modelleri, veri kalitesi, model sapması veya dış faktörlerle ilgili olası sorunları belirlemek için anomalileri analiz eder.
7. Makine öğrenimi iş yükleri için maliyet optimizasyonu
ML iş yükleri için kullanılan BT kaynaklarıyla ilişkili maliyetleri izlemek için AIOps’u kullanma
AIOP’lar, maliyet verilerini model performansı ve iş hedefleriyle ilişkili olarak analiz etmek için MLOps süreçlerini tetikleyebilir. ML modelleri, performanstan ödün vermeden maliyet verimliliği elde etmek için kaynak tahsisini optimize etmeye yönelik önerilerde bulunabilir.