引言

近年来，“Ops”一词在 IT 运维领域的使用迅速增加。IT 运维正在向自动化过程转变，以改善客户交付。传统的应用程序开发采用 DevOps 实施持续集成（CI）和持续部署（CD）。但对于数据密集型的机器学习和人工智能（AI）应用，精确的交付和部署过程可能并不适用。

本文将定义不同的“Ops”并解释以下几种：DevOps、DataOps、MLOps 和 AIOps 的工作原理。

DevOps

这一实践自动化了开发（Dev）和运营（Ops）之间的合作。主要目标是更快、更可靠地交付软件产品，并持续提供软件质量。DevOps 补充了敏捷软件开发过程/敏捷工作方式。

DataOps

DataOps 是一种实践或技术，结合了集成的、面向流程的数据与自动化，以提高数据质量、协作和分析。

它主要涉及数据科学家、数据工程师和其他数据专业人员之间的合作。DataOps 与 DevOps 的比较。

MLOps

MLOps 是一种实践或技术，可靠且高效地开发和部署机器学习模型。

MLOps 是 DevOps、ML 和数据工程交集处的一套实践。

AIOps

AIOps 是自动化和简化自然语言处理和机器学习模型的运营工作流的过程。机器学习和大数据是 AIOps 的主要方面，因为 AI 需要来自不同系统和过程的数据，并使用 ML 模型。AI 通过机器学习模型创建、部署、训练并分析数据以获得准确结果。

根据 IBM Developer 的说法，以下是典型的“Ops”如何协同工作：Ops 协同工作。

图片来源：IBM

综合比较

下表描述了 DevOps、DataOps、MLOps 和 AIOps 之间的比较：

方面	DEVOPS	DATAOPS	MLOPS	AIOPS
焦点	IT 运维和敏捷方式的软件开发	数据质量、协作和分析	机器学习模型	IT 运维
关键技术/工具	Jenkins, JIRA, Slack, Ansible, Docker, Git, Kubernetes, Chef	Apache DolphinScheduler , Databricks, Data Kitchen, Apache SeaTunnel	Python, TensorFlow, PyTorch, Jupyter, Notebooks	机器学习, AI 算法, 大数据, 监控工具
关键原则	IT 流程自动化、团队协作与沟通、持续集成和持续交付 (CI/CD)	数据协作、数据管道自动化与优化、数据构件的版本控制	机器学习模型、版本控制、持续监控与反馈	IT 事件的自动化分析与响应、主动问题解决、IT 管理工具集成、通过反馈持续改进
主要用户	软件和 DevOps 工程师	数据和 DataOps 工程师	数据科学家和 MLOps 工程师	数据科学家、大数据科学家和 AIOps 工程师
用例	微服务、容器化、CI/CD、协作开发	数据摄取、处理转换数据、数据提取到其他平台	用于预测分析和 AI 的机器学习 (ML) 和数据科学项目	IT AI 运维以增强网络、系统和基础设施

总结

总之，由于业务流程变得越来越复杂，IT 系统随着新技术的动态变化，单一项目团队管理系统的时代已经结束。详细的实施涉及协作实践、自动化、监控的结合，以及作为 DevOps、DataOps、MLOps 和 AIOps 过程的一部分的持续改进的重点。

DevOps 主要关注 IT 流程和软件开发，而 DataOps 和 MLOps 方法则关注改进 IT 和业务的协作以及组织中的整体数据使用。DataOps 工作流程利用 DevOps 原则来管理数据工作流。

原文链接来自于：https://dzone.com/articles/comparison-of-all-ops

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