# AIOps und MLOps[^1][^2] - (27.02.2025) In einer Zeit in welcher Unmengen an Daten gesammelt werden, ist es wichtig, dass Firmen einen Weg finden, um diese Daten verwerten zu können. Eine Technologie, welche für die Verarbeitung von Daten immer relevanter wird, ist Maschinelles Lernen. Um diese Herausforderungen meistern zu können, haben sich zwei Methodiken etabliert: AIOps und MLOps. In diesem Beitrag wollen wir ein Verständnis für die beiden Begrifflichkeiten gewinnen und uns die möglichen Einsatzgebiete anschauen. ## AIOps vs. MLOps AIOps beschreibt den Einsatz von AI- (*artificial intelligence*, dt.: Künstliche Intelligenz) und ML-Technologien (*machine learning*, dt.: Maschinelles Lernen) um verschiedene Aspekte von ITOps (IT-Operationen) zu verbessern und automatisieren. AIOps zielt darauf ab, Daten zu sammeln und analysieren, um komplexe Aufgaben von Firmen zu vereinfachen. MLOps ist eine Sammlung von Praktiken welche Maschinelles Lernen mit traditionellem *Data Engineering* und DevOps verbindet, um eine Produktionslinie für die Erstellung von zuverlässigen und effizienten ML-Modellen zu erschaffen. Es hilft Firmen dabei, die Erstellung von Modellen, von Daten Sammlung bis Veröffentlichung des Modells, zu vereinfachen. MLOps stellt sicher, dass alle Anteilhaber zusammen arbeiten um die Präzision und Performance von Modellen zu maximieren. Sowohl AIOps wie auch MLOps sind wichtige Praktiken für heutige Unternehmen. Beide adressieren verschiedene Aspekte des ITOps Bedürfnisse, jedoch unterscheiden sich beide fundamental in ihrer Nutzung und Spezialisierung von ML und AI Umgebungen. ## AIOps in der Praxis Es gibt keine eindeutige Lösung welche wir als AIOps bezeichnen können. Stattdessen braucht jedes Unternehmen eine angepasste Version des Konzepts, um die Produktivität der ITOps zu steigern. Es gibt jedoch einige Schlüsselkomponenten, welche unter AIOps zu verstehen sind: ### Maschinelles Lernen Maschinelles Lernen kann in Unternehmen eingesetzt werden, um Muster in den IT Daten zu suchen. So kann die Analyse von IT Systemen automatisiert werden, wobei vielleicht sogar eine bessere Genauigkeit erreicht werden kann. ### Entdeckung von Anomalien Mit AIOps können Unternehmen schneller Anomalien entdecken, welche in IT Systemen vorkommen können. Durch jede Änderung können sich neue Fehlerquellen einschleichen welche erst durch Anomalien entdeckt werden können ## MLOps in der Praxis Im Kontrast zu AIOps ist der Nutzen von MLOps viel konkreter. Wie bereits geschrieben geht es darum, die Entwicklung von Modellen in einem Prozess zu strukturieren. So gibt es einige Schritte, um die Deployability, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von ML Modellen zu optimieren. Dazu setzt es auf eine Reihe von Technologien, unter anderem: - ML Frameworks - Data Pipelines - CI/CD Systeme - Performance Monitoring Tools - Versionskontrollsysteme - Containerisierungstools (z.B. Kubernetes) Alle diese Tools sollten den ML Zyklus vereinfachen und optimieren. ## Vorteile AIOps hilft Firmen dabei, ihre operationale Effizienz zu steigern und entsprechend die nötigen Kosten zu senken. Dazu kommt auch, dass das *Incident Management* mit AI schneller ablaufen kann. Genutzt wird AIOps hauptsächlich von IT Teams, um das Data Center einer Firma zu verwalten. MLOps hilft Firmen dabei, die Time-to-Market (Zeit bis das Produkt auf dem Markt ist) von ML Modellen zu senken. So werden auch die Aufwandskosten für die Entwicklung gesenkt und die Effizienz gesteigert. MLOps kann auch dabei helfen, die Richtlinien von den zutreffenden Regierungen einzuhalten, da die Modelle so nach den Industrie Best Practices verwaltet werden. Anwendungsfälle findet es in vielen Branchen, ist jedoch nur bei der Entwicklung von Modellen relevant. ## Fazit Auch wenn die Ähnlichkeit der Namen am Anfang etwas anderes implizieren würde, sind MLOps und AIOps sehr unterschiedliche Praktiken mit eigenen Anwendungsfällen. Beide können in ihrem Bereich jedoch viele Vorteile bringen. So können mit AIOps viele ITOps-Schritte optimiert oder sogar automatisiert werden, was bei komplexen Unternehmen zu grossen Kosteneinsparungen führen kann. Mit MLOps wiederum kann der gesamte Geschäftsprozess welcher bei der Entwicklung von ML Modellen nötig ist optimiert und strukturiert werden. [^1]: vgl. AIOps vs. MLOps: Harnessing Big Data for "smarter" ITOps, in: IBM Think, 27.02.2025, https://www.ibm.com/think/topics/aiops-vs-mlops [^2]: vgl. MLOps vs. AIOps - What's the difference?, in: Signity Blog, 27.02.2025, https://www.signitysolutions.com/blog/mlops-vs-aiops