Puntos clave: AIOps, MLOps, DevOps, ITOps y observabilidad son prácticas TI distintas cruciales para mejorar las operaciones y el desarrollo. Cada práctica cumple funciones únicas mientras se interconecta para mejorar la eficiencia global.
- AIOps automatiza la gestión de TI utilizando IA.
- MLOps agiliza los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- DevOps integra el desarrollo de software y las operaciones de TI.
- La observabilidad proporciona información sobre los estados del sistema informático.
Las operaciones y la seguridad de TI son cambiando rápidamente.
A medida que la arquitectura técnica, los requisitos y las amenazas evolucionan, sons surgen una amplia gama de nuevos conceptos y prácticas para satisfacerlos.
Desafortunadamente, estos términos pueden ser difíciles de mantener claros, ya que muchos de ellos parecen y suenan similares. En este blog, aclararemos cualquier confusión sobre los términos más comunes, incluyendo AIOps, MLOps, DevOps, ITOps y observabilidad.
Nosotros haremos:
- Proporciona una comprensión general de cada término
- Destaca muchas de sus diferencias
- Explora cómo trabajan juntos
Vamos a Obtén adelante.
Explicación de AIOps
La inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) utiliza IA para automatizar muchas operaciones de TI. Específicamente, AIOps se centra en automatizar el mantenimiento y la gestión de la infraestructura de TI. Esto incluye automatizar una amplia gama de tareas como la aplicación de parches y actualizaciones, el mantenimiento de la higiene general de TI e investigación de incidentes de seguridad y operativos informáticos.
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MLOps explicado
El aprendizaje automático para operaciones de TI (MLOps) se centra en automatizar, simplificar y optimizar los modelos de ML en cada etapa de su ciclo de vida, así como en mejorar los flujos de trabajo para desarrollarlos, desplegarlos y gestionarlos de forma más rápida y sencilla. Esto incluye estandarizar procesos, aumentar la visibilidad y la colaboración, y automatizar tareas DevOps.
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Explicación de DevOps
DevOps combina el desarrollo de software con las operaciones de TI (ITOps), integrando ambos equipos, sus flujos de trabajo y sus objetivos en un solo proceso. Acelera el proceso de desarrollo de software, incrementa la colaboración y garantiza la calidad de las aplicaciones. DevOps incluye la automatización de tareas y la estandarización de librerías, pero se centra principalmente en mejorar las prácticas humanas.
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Explicación de ITOps
ITOps están un término amplio que abarca la amplia gama de prácticas implicadas en la gestión de la infraestructura y los servicios de TI. Es una función central dentro de TI que también afecta a todas las demás funciones dentro de la organización. Puede incluir desde el aprovisionamiento de portátiles hasta el despliegue de infraestructura física y virtual y la resolución de tickets de soporte informático.
Observabilidad explicada
La observabilidad están la capacidad de saber qué ocurre dentro de un equipo informático, una aplicación, un proceso técnico o cualquier otra cosa incluida en la pila de TI. Observabilidad están una propiedad. Un activo tiene observabilidad (te puede conocer su estado) o no. están necesaria para todo, desde la investigación de incidentes hasta la gestión de riesgos y la mejora del rendimiento.
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Comprender las diferencias
Muchos de estos términos son usados indistintamente, incluso cuando se refieren a procesos, preocupaciones o funciones fundamentalmente diferentes. Repasemos algunas de las parejas más confusas y qué las diferencia.
AIOps vs. MLOps
AIOps y MLOps son confunden a menudo. Esto están probablemente porque AIOps implica IA, y MLOps implica ML, y IA y ML son suelen considerarse muy similares, si no lo mismo.
Sin embargo, AIOps y MLOps se refieren a funciones fundamentalmente diferentes. AIOps se refiere al uso de IA y automatización para agilizar la gestión de la infraestructura de TI, mientras que MLOps se refiere a emplear múltiples prácticas para agilizar y mejorar la gestión de las pipelines de ML.
AIOps vs. DevOps
Similar a AIOps vs. MLOps, AIOps y DevOps son funciones diferentes. AIOps se centra en gestionar la pila de TI de forma más eficiente y eficaz, mientras que DevOps se centra en mejorar los procesos de desarrollo de software.
Hay están cierta superposición. DevOps incluye incorporar ITOps al ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), y tocará ciertos componentes de AIOps. Pero en general, estas son dos áreas de práctica separadas con procesos y objetivos distintos, y solo unos pocos equipos y miembros compartidos.
ITOps vs. AIOps
ITOps y AIOps tienen mucho en común. Ambos son preocupados por mantener la infraestructura de TI de la organización e incluyen muchos de los mismos equipos, pero hay están una diferencia clave entre ellos.
ITOps se refiere al conjunto completo de tareas implicadas en el despliegue, gestión y mantenimiento de la infraestructura de TI, mientras que AIOps se refiere a un pequeño conjunto de prácticas para automatizar muchas de estas tareas. Por ello, te puedes considerar AIOps como un subconjunto de ITOps que entra dentro del paraguas más amplio de ITOps.
AIOps vs. observabilidad
AIOps y observabilidad son dos cosas diferentes, aunque se alimentan mutuamente de forma positiva. AIOps mantiene activos de TI, mientras que crear observabilidad te da visibilidad sobre el estado de esos activos.
Estas dos prácticas van de la mano. La observabilidad garantiza que AIOps disponga de los datos necesarios para Detecta con precisión los problemas, investigarlos, identificar su causa raíz y resolver eficazmente esos problemas. Crear una práctica AIOps también aumentará la recogida de datos y, por tanto, mejorará la observabilidad.
MLOps vs. DevOps
MLOps y DevOps son términos separados, pero relacionados. DevOps se refiere a una amplia gama de prácticas implicadas en la evolución del proceso de desarrollo de software, mientras que MLOps solo se refiere a mejorar las canalizaciones de ML.
Sin embargo, MLOps y DevOps pueden correlacionarse de la misma manera que AIOps e ITOps pueden correlacionarse. MLOps puede considerarse un subconjunto de DevOps utilizado al crear, desplegar y mejorar aplicaciones que incluyen algoritmos de ML (que hoy en día están prácticamente todo software).
DataOps vs. MLOps
DataOps se refiere a las personas, prácticas y herramientas implicadas en la gestión del ciclo de vida de los datos. Esto incluye desde la generación de datos hasta la recopilación y transformación de datos, pasando por el seguimiento y análisis de datos.
MLOps y DataOps adoptan un enfoque similar, pero se aplican a dominios diferentes: MLOps a ML, DataOps a todo lo relacionado con los datos. Aunque DataOps implicará los datos introducidos en modelos de ML, incluye mejorar todos los datos en la empresa, y no solo los usados en ML.
ITOps vs. DevOps
ITOps no está directamente relacionado con DevOps. Incluye todo lo relacionado con la gestión de toda la arquitectura y servicios de las operaciones de TI dentro de la pila completa, mientras que DevOps se centra en mejorar el desarrollo de software.
Están cierta superposición. DevOps combina algunos miembros y activos del equipo ITOps con el desarrollo de software. Y mejorar la arquitectura y los servicios de TI dentro de ITOps mejorará los procesos DevOps y el rendimiento general de las aplicaciones. Sin embargo, son dos prácticas significativamente diferentes.
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Telemetría vs. observabilidad
La telemetría se refiere tanto al proceso de recopilación de datos de activos dentro del patrimonio de TI, como puede referirse a los datos reales. La observabilidad se refiere a la capacidad de entender esos activos gracias a la telemetría recogida.
La observabilidad utiliza principalmente tres formas de telemetría: registros, trazas y eventos. Por tanto, no está observabilidad sin telemetría. Sin embargo, una organización puede recopilar una amplia gama de telemetría sin necesidad de unirla en una práctica significativa de observabilidad.
Observabilidad de los datos vs. calidad de los datos
La observabilidad de los datos están un subconjunto de la observabilidad que se centra en revelar el estado conocido de los datos y de los Pipelines de datos dentro de la pila de TI. La calidad de los datos se refiere a la precisión, completitud y consistencia de esos datos.
La observabilidad y la calidad de los datos son estrechamente relacionadas. Una organización necesita observabilidad de los datos para saber si son recopilando datos de alta calidad. Y si se está detectando un problema, la observabilidad de los datos puede mostrar en qué parte de la tubería se están recopilando, transformando o analizando incorrectamente los datos.
APM vs. observabilidad
La monitorización del rendimiento de aplicaciones (APM) se refiere a recopilar datos de rendimiento de las aplicaciones, establecer umbrales que determinan si la aplicación está rendiendo y enviar alertas cuando se son superados esos umbrales.
APM y observabilidad a suon a menudo confundirse. APM están una acción tomada cuando una organización necesita comprobar reglas de rendimiento simples y estáticas para una aplicación, mientras que la observabilidad permite una investigación más profunda, amplia y holística que va más allá de los estándares y problemas de rendimiento conocidos.
Reuniéndolos a todos
En última instancia, aunque estos términos se refieren a diferentes prácticas y funciones, todos tienen algo en común: todos son necesarios para desarrollar, desplegar y gestionar tecnología en la empresa moderna. Y dado que la pila moderna de TI abarca todos los rincones del negocio, estos términos a menudo se interconectan y dependen unos de otros de manera sorprendente.
- AIOps facilita el DevOps y ahorra tiempo a los desarrolladores que ya no tienen que preocuparse por gestionar la infraestructura informática a la que acceden.
- AIOps se está convirtiendo en una parte cada vez mayor de ITOps, ya que se pueden automatizar funciones más básicas del mantenimiento de la infraestructura de TI mediante la IA.
- AIOps y observabilidad son estrechamente relacionados, hasta el punto de que algunas plataformas son empezando a integrar ambas en una sola solución.
- MLOps aplica principios DevOps a los algoritmos de ML y está cada vez más importante en todo desarrollo de software.
- DataOps aporta principios DevOps al desarrollo, gestión y mejora continua de las canalizaciones de datos.
La lista sigue. Cada organización está eliminando sus compartimentos, aumentando la colaboración entre sistemas y equipos, y creando un ecosistema de TI y negocio más integral.
En resumen: Saber cómo poner en práctica todas estas prácticas—de forma que se interconecten y no compitan—están ahora un componente crítico para todo líder tecnológico moderno.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.