Gedanken des Experten
"Die rasante Entwicklung von KI- und ML-Technologien hat ausreichend Veränderungen in die operativen Methoden der Softwareentwicklung gebracht.
DevOps, das viele Jahre lang als das fortschrittlichste Framework galt, wurde von MLOps und AIOps in den Schatten gestellt. Obwohl Silk Data den folgenden Blogbeitrag in Form von MLOps vs DevOps vs AIOps präsentiert, möchten wir zeigen, dass es keine universellen Tools, Technologien und Methoden gibt und jede davon unter bestimmten Bedingungen effizient sein kann. Viel Spaß beim Lesen!"
Yuri Svirid, PhD. — CEO Silk Data
MLOps vs DevOps vs AIOps: Überblick über operative Frameworks
Der umfassende Bericht der Business Research Company erklärt, dass die Größe des DevOps-Marktes bis Anfang 2025 die Marke von 15 Milliarden $ erreicht hat. Der Bericht zeigt auch, dass das jährliche Marktwachstum voraussichtlich 26 % betragen wird, was impliziert, dass die Rate bis 2028 doppelt so hoch sein wird.
Quelle: www.thebusinessresearchcompany.com
Neue operative Frameworks, MLOps und AIOps, scheinen jedoch in den nächsten 3–4 Jahren zu gleichwertigen Konkurrenten zu werden.
Obwohl beide Frameworks kleinere Teile des Marktes einnehmen (2 Milliarden $ für MLOps und 11 Milliarden $ für AIOps), wird für beide ein jährliches Wachstum von 30 % bzw. 40 % erwartet.
Der oben beschriebene Zustand kann für Unternehmen auf der ganzen Welt ein Signal sein, ihren Ansatz beim Brückenbau zwischen Entwicklung und Post-Deployment-Operationen zu transformieren.
Dieser Blogbeitrag wurde erstellt, um Unternehmen vor übereilten Entscheidungen zu bewahren und zu zeigen, dass die Popularität einer Methodik nicht immer ihre Effizienz definiert.
Gemeinsame Merkmale von DevOps, MLOps und AIOps
Zuerst sollten wir verstehen, dass alle drei Frameworks, obwohl sie als unterschiedliche, wettbewerbsfähige operative Ansätze betrachtet werden, ein gemeinsames Ziel haben – eine Verbindung zwischen Systementwicklung und ihrer Wartung aufzubauen und eine schnellere Softwarebereitstellung zu gewährleisten. Sie gewährleisten einen kontinuierlichen, automatisierten und überwachten Lebenszyklus von der Konzeptentwicklung bis zum realen Betrieb.
Es gibt mehrere Vorteile, die alle drei Methodiken bringen können:
Automatisierung
Alle drei betonen erhöhte Automatisierung als Schlüsselelement für Produktivität und Effizienz in Entwicklung und Betrieb. Das Hauptziel hier ist, manuellen Aufwand auf ein Minimum zu reduzieren, Fehler und Hindernisse zu minimieren und Workflows zu optimieren.
Dabei wird ein umfangreicher Technologie-Stack verwendet. Beispielsweise basiert DevOps auf dem CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)-Prinzip, das automatisierte Tests und Produktionsreleases ermöglicht, während Tools wie Prometheus oder der ELK Stack automatisierte Überwachung bieten.
MLOps verwendet ebenfalls spezielle Technologie-Stacks für automatisiertes Modelltraining, -bereitstellung und Leistungsüberwachung (TFX, FastAPI, Fiddler), während AIOps seinen eigenen Satz von Tools und Betriebspraktiken (Clustering-Algorithmen, Root-Cause-Analyse, automatisierte Anomalieerkennung) für die Automatisierung von Incident Response und Predictive Analytics hat.
Team-Kollaboration
Jedes Framework dient dazu, Verbindungen und unterbrechungsfreie Workflows zwischen verschiedenen Teams innerhalb eines Softwareentwicklungsprozesses aufzubauen.
Genauso wie DevOps die Lücke zwischen Softwareentwicklung, Testern und technischen Support-Spezialisten überbrückt, verbindet MLOps die gesamten Entwicklungsteams mit Data Scientists und ML-Ingenieuren, während AIOps auf die Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung und Business Analysis fokussiert (unter Verwendung von KI-Technologien).
Verbesserte Effizienz
Das Hauptziel der Nutzung von DevOps, MLOps oder AIOps ist es, die Effizienz von Entwicklungs- und Bereitstellungs-Workflows zu steigern und sie ressourcen- und zeitsparender zu gestalten.
Sie erreichen dieses Ziel durch schnellere Softwarebereitstellung, automatisierte ML-Bereitstellung oder intelligente KI-basierte Betriebsüberwachung.
Nachdem wir die wichtigsten Gemeinsamkeiten der Frameworks herausgefunden haben, können wir zur näheren Betrachtung jedes einzelnen übergehen.
DevOps
DevOps wird sowohl als technisches als auch als kulturelles Framework der IT-Entwicklung betrachtet, mit dem Hauptziel, die Prozesse der Softwareentwicklung und der Post-Release-Operationen zu vereinheitlichen.
Die Vereinheitlichung wird erreicht durch erhöhte Arbeitsautomatisierung (zum Beispiel automatisierte Softwaretests), Förderung der Team-Kollaboration (wenn jedes Team seinen Platz im gesamten Workflow erkennt und die Verantwortung der anderen kennt) und Betriebsüberwachung und permanente Feedback-Analyse für weitere Planung und Verbesserungen.
Der übliche DevOps-Prozess wird in folgendem Schema demonstriert.
Der Hauptvorteil von DevOps ist, dass es die Praxis von IaC (Infrastructure as Code) für ein besseres Management der digitalen Infrastruktur nutzt. Das Wesen dieser Praxis liegt darin, die Infrastruktur der Software im Code zu definieren und in der Versionskontrolle zu speichern. Die Code-Bereitstellung und -Updates werden automatisch über CI/CD-Pipelines genehmigt, und alle Änderungen sind sichtbar und überprüfbar.
Dies erweist sich als vorteilhaft aus Sicht der reduzierten Anzahl manueller Operationen und der Selbstdokumentation.
DevOps hat auch einige Schwächen, wie z.B. bestimmte Sicherheitsrisiken, wenn das System nicht ordnungsgemäß verwaltet wird, und mangelnde modellspezifische Kontrollen, zum Beispiel für KI/ML-Workflows.
Trotz dieser Mängel betont DevOps enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen IT-Projektteams und bleibt ein ‚Arbeitspferd‘ für die meisten Softwareentwicklungsprozesse, und seine Prinzipien wurden von Technologiegiganten wie Amazon, Microsoft, Google, IBM und Oracle übernommen.
MLOps
Um die Frage zu beantworten, was MLOps ist, sollten wir Folgendes betrachten. Obwohl es manchmal als vollständig separate Methodik bezeichnet wird, ist MLOps tatsächlich eine erweiterte Erweiterung von DevOps, die speziell für den Machine-Learning-Entwicklungslebenszyklus zugeschnitten ist. Mit anderen Worten: In Situationen, in denen DevOps aufgrund von Entwicklungs- und Betriebsspezifika (wie in ML-basierten Projekten) nicht angewendet werden kann, rettet MLOps den Tag.
Während sich DevOps auf Standardphasen wie Prototyping, Entwicklung und QA konzentriert, betrachtet MLOps auch Prozesse des Modelltrainings, der -bereitstellung und der Leistungsüberwachung.
Im Wesentlichen ist die Anzahl der MLOps-Lebenszyklusphasen immer noch nicht klar definiert und liegt zwischen 5 und 8 grundlegenden Schritten. Die üblichen MLOps-Schritte sind:
- Datensammlung und -vorbereitung;
- Modellentwicklung;
- Modelltraining;
- Modellbereitstellung;
- Modelloptimierung.
Zu diesen Schritten können wir Modelltests, Feinabstimmung und Leistungsüberwachung hinzufügen.
Wie bei DevOps liegt der Hauptvorteil der MLOps-Nutzung in der reduzierten Zeit für die Ideenumsetzung. Dies wird in erster Linie durch die Möglichkeit geschaffen, wiederverwendbare Komponenten (z.B. Modelltrainingsskripte) und einsatzbereite Infrastruktur zu erstellen, die in verschiedenen Projekten verwendet werden können.
MLOps erfordert jedoch ein ordnungsgemäßes Management von Ressourcen, insbesondere bei der Datenvorbereitung und dem Training, während Spezialisten ein bestimmtes Maß an Expertise benötigen, um damit zu arbeiten. Dennoch ist das Framework unverzichtbar bei der Arbeit an ML-basierten und KI-implementierten Produkten.
AIOps
AIOps ist ein Framework, das KI-Fähigkeiten nutzt, um IT-Entwicklungsoperationen zu automatisieren und zu optimieren.
Automatisierung und Optimierung beziehen sich in erster Linie auf Überwachung und tiefgreifende operative Analyse auf Basis von Advanced Analytics.
Im Wesentlichen konzentriert sich AIOps auf intelligente Datenverarbeitung, bei der verschiedene Daten zu IT-Operationen permanent gesammelt und analysiert werden. Diese KI-basierte Analyse ermöglicht es, Warnungen zu verfolgen und Vorfälle vorherzusagen, das Team zu benachrichtigen oder direkt mit dem Problem umzugehen.
Die Hauptherausforderungen bei der Nutzung von KI in der IT-Betriebsüberwachung beziehen sich auf ihre Abhängigkeit von hochwertigen Daten (die nicht immer bereitgestellt werden können) und Integrationsprobleme, da die KI-Integration übermäßige Ressourcen verbrauchen kann.
AIOps ist jedoch eine der am schnellsten wachsenden Methodiken in Bezug auf Marktgröße und Geschäftsadaption. Es ist bemerkenswert, dass es seit 2023 eine Tendenz unter Unternehmen auf dem AIOps-Markt gibt, zusammenzuarbeiten und strategische Partnerschaften aufzubauen, anstatt zu konkurrieren. Beispielsweise haben IBM Consulting und der US-amerikanische datenzentrierte Plattformanbieter eine strategische Partnerschaft aufgebaut mit dem Ziel, Kunden dabei zu helfen, IT-Betriebs-Anwendungsfälle der nächsten Generation auszuführen, indem sie Daten, KI und Automatisierung vereinheitlichen und unternehmensweite Beobachtbarkeit, In-Place-Suche-Funktionen und Asset-Intelligence-Analytik ermöglichen.
Vergleichender Überblick: DevOps, MLOps, AIOps
Die oben genannten Informationen sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:
| Aspekt | DevOps | MLOps | AIOps |
|---|---|---|---|
| Primäres Ziel | Beschleunigt die Softwarebereitstellung durch Automatisierung, Kollaboration und CI/CD-Pipelines | Optimiert ML-Modellentwicklung, -bereitstellung und -überwachung | Verbessert IT-Operationen mit KI-gestützter Analytik und Automatisierung |
| Schlüsselpraktiken | - IaC (Infrastructure as Code) - CI/CD-Pipelines - Automatisierte Tests - Team-Kollaboration | - Daten-Versionierung - Automatisiertes Modelltraining - Modellüberwachung - Reproduzierbare Pipelines | - KI-gestützte Anomalieerkennung - Predictive Incident Management - Log-/Event-Korrelation |
| Automatisierungsschwerpunkt | Infrastruktur, Tests, Bereitstellung | Datenpipelines, Modelltraining, Modellbereitstellung | Vorhersage von Vorfällen, Root-Cause-Analyse |
| Wichtige Vorteile | - Schnellere Releases - Reduzierte manuelle Fehler - Selbstdokumentierende Systeme | - Wiederverwendbare ML-Komponenten - Schnellere Modelliteration - Skalierbare ML-Workflows | - Proaktive Vorfallsbehebung - Reduzierte Ausfallzeiten - Verbesserte Observability |
| Herausforderungen | - Sicherheitsrisiken bei Fehlkonfiguration - Nicht für KI/ML-Workflows optimiert | - Hohe Ressourcenanforderungen (GPUs, Daten) - Erfordert ML-Expertise | - Abhängigkeit von hochwertigen Daten - Komplexe Integration |
| Verbreitung | Weit verbreitet (Amazon, Google, Microsoft und viele andere) | Wachsend in KI/ML-getriebenen Unternehmen | Schnell expandierend (IBM, Splunk, Dynatrace) |
Wie wir ganz am Anfang sagten, eignet sich jedes Framework am besten für bestimmte Entwicklungspraktiken und -ziele. Die Wahl der richtigen operativen Methodik erfordert ein klares Verständnis Ihrer Projektziele und geschätzten Ergebnisse. Silk Data verfügt über umfangreiche Expertise im Umgang mit IT-Projekten und -Operationen. Wenn Sie also die beste Lösung für die Aufrechterhaltung Ihrer IT-, ML- und KI-Entwicklungs-Workflows finden möchten, können Sie sich umfassende IT- und KI-Beratung einholen.
Fazit
Die Entwicklung von DevOps, MLOps und AIOps spiegelt die wachsende Komplexität moderner Softwareentwicklung wider, bei der Automatisierung, Kollaboration und intelligente Operationen nicht mehr optional sind – sie sind essenziell. Während DevOps das Rückgrat der CI/CD-gesteuerten Softwarebereitstellung bleibt, hat sich MLOps als das Framework für das Management des Machine-Learning-Lebenszyklus etabliert, und AIOps definiert IT-Operationen mit Predictive Analytics und selbstheilenden Systemen neu.
Das beste operative Framework ist nicht das beliebteste – es ist dasjenige, das mit den Zielen Ihres Projekts übereinstimmt. Ob Sie Code bereitstellen, Modelle trainieren oder IT-Infrastruktur optimieren – die richtige Methodik wird die Lücke zwischen Innovation und praktischer Implementierung schließen.
Unsere Lösungen
Wir arbeiten in verschiedenen Richtungen und bieten eine breite Palette von IT- und KI-Dienstleistungen an. Darüber hinaus können wir bei jeder Aufgabe Produkte unterschiedlicher Komplexität und Ausarbeitung bereitstellen, einschließlich Proof of Concept, Minimum Viable Product oder Full Product Development.
