要約:
- デジタルデータは近年急増しており、AIおよび機械学習技術を活用するAIOpsとMLOpsが重要となっている。
- AIOpsはIT運用を最適化し、データを分析して予測分析や自動化を行い、業務パフォーマンスを最適化する。
- MLOpsはMLモデルのライフサイクル管理に焦点を当て、モデルの開発から展開、監視、保守までを効率的に行う。
- AIOpsはIT運用チームなどが使用し、リアルタイムモニタリングや問題の迅速な解決を支援する。
- MLOpsはデータサイエンティストやDevOpsチームが使用し、MLモデルの自動化と最適化を促進する。
感想:
デジタルデータの急増により、AIOpsとMLOpsの重要性が増しています。AIOpsはIT運用の最適化や業務パフォーマンスの向上に貢献し、MLOpsはMLモデルの管理を効率化しています。これらの技術は今日の企業にとって不可欠であり、異なるITおよびデータサイエンスの課題に対処するために役立っています。
元記事: https://www.ibm.com/blog/aiops-vs-mlops/