MLOps（機械学習運用）は、継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）などのDevOpsの原則を機械学習モデルの開発とデプロイメントに適用します。このアプローチは、自動化、テスト、合理化されたワークフローを重視し、機械学習ライフサイクルを加速することで、モデルの信頼性、再現性、そして本番環境における保守性を確保します。
AIOps Foundation コースでは、AIOps と MLOps の関係について説明し、これらのプラクティスを統合することで IT 運用を強化できる方法を強調します。

AIOpsは「IT運用における人工知能（Artificial Intelligence in IT Operations）」の略です。これは、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術をIT運用の様々な側面に適用し、強化・自動化することを指します。AIOpsプラットフォームは、ビッグデータ分析を活用することで、ITシステムによって生成される膨大なデータを分析し、パターンの特定、異常の検知、運用上の問題への対応の自動化を実現します。
DevOps InstituteのAIOps Foundationコースでは、AIOpsがビッグデータと機械学習を組み合わせ、イベント相関、異常検知、因果関係判定といったIT運用プロセスを自動化することに重点を置いています。この統合により、ITチームは複雑なIT環境をプロアクティブに管理し、システムパフォーマンスを向上させ、ダウンタイムを削減できるようになります。
AIOps の実装には、いくつかの重要なステップが含まれます。
* データ集約: ログ、メトリック、イベントなど、さまざまな IT 運用ソースからデータを収集して集約します。
* データ分析: 機械学習アルゴリズムを適用して集約されたデータを分析し、潜在的な問題を示唆する可能性のあるパターンと異常を特定します。
* 自動応答: AI 主導の洞察を活用して、アラートのトリガー、修復スクリプトの実行、システム構成の調整など、検出された問題への応答を自動化します。
* 継続的な改善: フィードバックと進化するデータ パターンに基づいて AI モデルと運用プロセスを定期的に改良し、AIOps ソリューションの有効性を高めます。
これらの手順に従うことで、組織はよりプロアクティブで効率的な IT 運用管理アプローチを実現し、IT サービスの信頼性とパフォーマンスを向上させることができます。
詳細については、DevOps Institute の AIOps Foundation コースの資料を参照してください。

AIOps 実装の潜在的な成果は次のとおりです。
* 日常的なタスクを自動化し、手動による介入を減らすことで操作を簡素化します。
* リソースの有効活用と運用効率の向上により、コストを削減し、無駄を排除します。
* プロアクティブなデータ主導の意思決定を可能にすることで、組織に対する価値を継続的に向上させます。
DevOps Institute は、IT 運用に AIOps を導入する主な推進力としてこれらの利点を強調しています。

サービス レベル アグリーメント (SLA) は、IT サービスの期待されるパフォーマンスと可用性の標準を定義します。
AIOpsは、IT運用のスピードと能力を向上させることで、SLA目標の達成とそれを上回る能力を強化します。ビッグデータ分析と機械学習を統合することで、AIOpsはリアルタイム監視、迅速な問題検出、自動対応を可能にし、ダウンタイムの削減とサービスの信頼性向上を実現します。このプロアクティブなアプローチは、SLA違反に関連するリスクを最小限に抑え、ITサービスが合意されたパフォーマンス基準を常に満たすことを保証します。