AIOps e MLOps são disciplinas complementares. DevOps é um conjunto de práticas e ferramentas que pode se beneficiar de ambos.
AIOps x DevOps
O DevOps representa uma mudança de cultura para as organizações. Ele agiliza os processos de desenvolvimento e operações para possibilitar um ciclo de vida de desenvolvimento e lançamento de software mais eficiente. Tanto o AIOps quanto o DevOps destacam os benefícios da automação, removendo tarefas manuais demoradas para que as equipes possam trabalhar de maneira mais inteligente.
O DevOps usa software para automatizar e integrar processos para as equipes de desenvolvimento de software e de TI poderem trabalhar com mais eficiência. Ele agiliza o trabalho de desenvolvimento implementando Integração Contínua e Implantação Contínua (CI/CD, pelas iniciais em inglês).
O AIOps incorpora tecnologias de IA e machine learning para monitorar e gerenciar sistemas a fim de resolver problemas mais rapidamente. Isso pode complementar os processos de DevOps com a automação da análise de dados para que as equipes de desenvolvedores e de operações não fiquem sobrecarregadas com a tarefa de classificar uma avalanche de dados. Assim, as equipes podem evitar horas de análise manual, tomar decisões mais informadas e alertar proativamente os membros da equipe sobre qualquer problema.
Juntos, o AIOps e o DevOps possibilitam que as equipes analisem o sistema inteiro, em vez de se concentrar em ferramentas e camadas de infraestrutura específicas.
AIOps x MLOps
MLOps (operações de machine learning, pelas iniciais em inglês) é uma disciplina complementar ao AIOps. Enquanto o AIOps emprega machine learning para possibilitar operações de TI mais eficientes, o MLOps trata da padronização da implantação de modelos de machine learning. O MLOps se preocupa em implantar, manter e monitorar os modelos em produção. Isso pode incluir a incorporação de entradas de feedback para a reimplantação de modelos aprimorados.