G検定 MLOps と AIOps
株式会社リュディアです。今回はG検定対策として MLOps と AIOps についてまとめてみます。
MLOps
機械学習システムの開発チーム（Machine Learning team）とシステムの運用チーム（Operations）が互いに強調し、機械学習モデルやシステムの実装から運用までを含め、システムの価値向上を確実かつ迅速に行うための概念、または開発運用手法のことをMLOps （エムエルオプス）と言います。DevOps（デブオプス）という言葉ありますが、その Dev (Development) の部分を ML (Machine Learning) に特化したものと考えてよいと思います。
DevOpsについては簡単なまとめをしていますので興味のある方は以下を参考にしてください。
ビジネスの世界でも研究の世界でも、最終製品をいかに早く、迅速にユーザーに届けるかが重要になります。またユーザーからのフィードバックを捉え、反映し、次のバージョンに組み込み、公開するまでのサイクルを短くすることも重要です。このようにあらゆる局面でサイクルを早くするための概念や手法と考えてください。
DevOps と同様に、どのようなツールを利用するか？、どのような設計環境を利用するか？、どのように情報を共有するか？といったワークフローについてもさまざまな議論が行われています。
日本語の Wikipedia には MLOps の項目はないですが、英語の Wikipedia にはあります。参考にしてください。
AIOps
AIOps は MLOps と似て非なる言葉です。ITシステムの運用においてAIを適用しさらなる自動化や効率化を図ることを AIOps と言います。AIOps は AI for IT Operations、または Algorithmic IT Operations の略とされています。
AIOps は 2016年にガートナーにより発表された造語で IT 運用分析を強化するために AI を利用することを指します。
ITシステムを運用する IT 部門では、まだまだ人間が関わっている部分が多いです。特に問題が発生した際に何が問題であったか？どのように問題を回避すべきかという部分は人間が対応しています。このように従来人間が対応していた部分に AI 技術を適用するためのソリューションやツールに注目が集まっています。特に DX（デジタルトランスフォーメーション）が話題になっているため、今後ますます負荷のかかりそうな IT システムエンジニアの負荷を減らし、人間によるミスを減らすために役立つ技術と考えられています。
こちらも日本語の Wikipedia には AIOps の項目はないですが、英語の Wikipedia にはあります。参考にしてください。
では、ごきげんよう。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？