MLOps 具有多种工具和技术，可以使用 CI/CD 成功部署 ML 系统。
扩展 ML 应用程序
由于应用程序的数据和使用量会随着时间的推移而增加，这可能会导致 ML 应用程序出现故障。但是，借助 MLOps，可以随着业务需求的增加而扩展 ML 应用程序。
监控机器学习系统
监控 ML 系统对于确保平稳运行至关重要。通过识别模型和数据漂移来提供监控方法。
更好的治理和更快的验证流程
MLOps 解决方案使用允许可追溯性的严格治理框架生成自动报告。
更高的创新力和生产力
MLOps 工具专为数据专家、IT 专业人员和数据团队打造。它们 法律信息销售 提供易于使用的系统和精心挑选的数据资源。这可以加快开发和部署流程，同时加快工作流程。
可监控性
MLOps 解决方案会不断重新训练模型，以保持准确性，并在性能下降时发出信号。这确保了遵守法规并提供高质量的信息。
加快上市时间
企业可以通过使用MLOps 服务来加快新机器学习产品和服务的开发和部署，从而使流程更加高效。
MLOps 服务
MLOP 的用例
用于预测分析和人工智能的机器学习 (ML) 和数据科学项目。
MLOps 的实际用例
Coinbase 和 AT&T 采用 MLOps 进行网络分析。
彭博利用 MLOps 的功能进行股票市场分析。
ESPN 和 Sky Sports 使用 MLOps 进行体育分析。
人工智能运维
根据 Gartner 的数据，企业 IT 基础设施每年产生的 IT 运营数据平均比原先多 2 到 3 倍。传统的 IT 管理解决方案可能难以处理如此大量的数据并有效解决问题。
在这种情况下，企业需要一种自动化解决方案，可以提醒 IT 人员注意重大风险、识别问题并自主解决重复出现的问题，而不是仅仅依靠员工的手动监控。
AIOps使用大数据和机器学习来实现 IT 运营的自动化。它有助于事件关联、异常检测和因果关系判断。
AIOps 用智能 AI 驱动的解决方案取代繁琐的手动操作，遵循快速的逐步流程，如上图所示。这有助于识别模式和事件、收集结构化和非结构化数据、报告问题并减少噪音。
这极大地提高了团队的工作效率，确保运营正常进行。
AIOps 的关键组件
由于没有一种万能的解决方案，每个企业都需要独特的 AIOps 解决方案。这些 AI 解决方案可以有效地发现并应对实时问题。为此，AIOps 的一些核心元素发挥了重要作用。以下是 AIOps 的一些关键组件。
机器学习
IT 分析就是寻找模式。机器学习允许 AIOps 使用机器的计算能力来识别 IT 数据中的这些模式。
异常检测
系统行为的任何修改都可能导致系统无响应、客户体验不佳和停机时间增加。借助 AIOps，企业可以快速检测到任何类型的异常活动或行为。
预测洞察
AIOps 可以将预测性洞察融入 IT 运营中。这可以帮助 IT 人员在问题发生之前主动识别问题并减少服务台工单的数量。
自动根本原因分析
仅获得洞察力是不够的。企业还必须能够采取行动。传统解决方案无法及时管理和解决问题，而 AIOps 可以自动在后台识别根本原因，从而快速解决问题。
AIOps 的好处
AIOps 改善了 IT 运营，并为希望将高级解决方案纳入其流程的企业提供了无数好处。以下是其中一些。