Auf einen Blick: AIOps, MLOps, DevOps, ITOps und Observability sind unterschiedliche IT-Praktiken, die entscheidend für die Verbesserung von Abläufen und Entwicklung sind. Jede Praxis erfüllt einzigartige Funktionen und ist gleichzeitig miteinander verbunden, um die Gesamteffizienz zu steigern.
- AIOps automatisiert das IT-Management mithilfe von KI.
- MLOps optimiert maschinelles Lernen.
- DevOps integriert Softwareentwicklung und IT-Operationen.
- Beobachtbarkeit liefert Einblicke in die Zustände von IT-Systemen.
IT-Abläufe und -Sicherheit verändern sich schnell.
Mit der Entwicklung technischer Architektur, Anforderungen und Bedrohungen entstehen eine Vielzahl neuer Konzepte und Praktiken, um diese zu erfüllen.
Leider sind diese Begriffe oft schwer durchzuhalten, da viele ähnlich aussehen und klingen. In diesem Blog werden wir etwaige Verwirrung über die gebräuchlichsten dieser Begriffe klären, darunter AIOps, MLOps, DevOps, ITOps und Observability.
Wir werden:
- Geben Sie ein übergeordnetes Verständnis jedes Begriffs
- Heben Sie viele ihrer Unterschiede hervor
- Entdecken Sie, wie sie zusammenarbeiten
Fangen wir an.
AIOps erklärt
Künstliche Intelligenz für IT-Betrieb (AIOps) nutzt KI, um viele IT-Abläufe zu automatisieren. Konkret konzentriert sich AIOps auf die Automatisierung der Wartung und Verwaltung der IT-Infrastruktur. Dazu gehört die Automatisierung einer Vielzahl von Aufgaben wie das Anbringen von Patches und Updates, die Aufrechterhaltung der allgemeinen IT-Hygiene sowie die Untersuchung von IT-Sicherheits- und Betriebsvorfällen.
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MLOps erklärt
Maschinelles Lernen für IT-Betrieb (MLOps) konzentriert sich darauf, ML-Modelle in jedem Lebensabschnitt zu automatisieren, zu vereinfachen und zu optimieren sowie Arbeitsabläufe zu verbessern, um sie schneller und einfacher zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Dazu gehören die Standardisierung von Prozessen, die Erhöhung von Sichtbarkeit und Zusammenarbeit sowie die Automatisierung von DevOps-Aufgaben.
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DevOps erklärt
DevOps verbindet Softwareentwicklung mit IT-Betrieb (ITOps) und integriert die beiden Teams, ihre Arbeitsabläufe und ihre Ziele in einem Prozess. Es beschleunigt den Softwareentwicklungsprozess, erhöht die Zusammenarbeit und gewährleistet die Qualität der Anwendung. DevOps umfasst die Automatisierung von Aufgaben und die Standardisierung von Bibliotheken, konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf die Verbesserung menschlicher Praktiken.
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ITOps erklärt
ITOps ist ein breiter Begriff, der die Vielzahl von Praktiken umfasst, die mit der Verwaltung von IT-Infrastruktur und -Dienstleistungen verbunden sind. Es ist eine Kernfunktion innerhalb der IT, die auch alle anderen Funktionen innerhalb der Organisation betrifft. Sie kann alles umfassen – von der Bereitstellung von Laptops über die Bereitstellung physischer und virtueller Infrastruktur bis hin zur Lösung von IT-Support-Tickets.
Observabilität erklärt
Beobachtbarkeit ist die Fähigkeit, zu wissen, was in einem IT-Gerät, einer Anwendung, einem technischen Prozess oder allem anderen im IT-Stack enthalten ist, vor sich geht. Beobachtbarkeit ist eine Eigenschaft. Ein Vermögenswert besitzt Beobachtbarkeit (man kann seinen Zustand kennen) oder auch nicht. Sie ist für alles erforderlich, von der Vorfalluntersuchung über das Risikomanagement bis hin zur Leistungsverbesserung.
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Verständnis der Unterschiede
Viele dieser Begriffe werden austauschbar verwendet – selbst wenn sie sich auf grundlegend unterschiedliche Prozesse, Anliegen oder Funktionen beziehen. Schauen wir uns einige der verwirrendsten Kombinationen an und was sie unterscheidet.
AIOps vs. MLOps
AIOps und MLOps werden oft verwechselt. Das liegt höchstwahrscheinlich daran, dass AIOps KI beinhaltet, MLOps ML, und KI und ML oft als sehr ähnlich, wenn nicht sogar dasselbe angesehen werden.
Allerdings beziehen sich AIOps und MLOps auf grundlegend unterschiedliche Funktionen. AIOps bezeichnet die Nutzung von KI und Automatisierung zur Optimierung des Managements der IT-Infrastruktur, während MLOps die Nutzung mehrerer Praktiken zur Optimierung und Verbesserung des Managements von ML-Pipelines bezeichnet.
AIOps vs. DevOps
Ähnlich wie AIOps vs. MLOps sind AIOps und DevOps unterschiedliche Funktionen. AIOps konzentriert sich darauf, den IT-Stack effizienter und effektiver zu verwalten, während DevOps sich auf die Verbesserung von Softwareentwicklungsprozessen konzentriert.
Es gibt einige Überschneidungen. DevOps beinhaltet die Integration von ITOps in den Softwareentwicklungszyklus (SDLC) und betrifft bestimmte Komponenten von AIOps. Insgesamt sind dies jedoch zwei getrennte Praxisbereiche mit unterschiedlichen Prozessen und Zielen und nur wenigen gemeinsamen Teams und Mitgliedern.
ITOps vs. AIOps
ITOps und AIOps haben viel gemeinsam. Beide kümmern sich um die Wartung der IT-Infrastruktur der Organisation und umfassen viele der gleichen Teams, doch es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen ihnen.
ITOps bezeichnet das vollständige Spektrum der Aufgaben, die mit der Bereitstellung, Verwaltung und Wartung der IT-Infrastruktur verbunden sind, während AIOps eine kleine Reihe von Praktiken zur Automatisierung vieler dieser Aufgaben bezeichnet. Daher kann man AIOps als eine Teilmenge von ITOps betrachten, die unter das größere Spektrum von ITOps fällt.
AIOps vs. Beobachtbarkeit
AIOps und Observabilität sind zwei verschiedene Dinge, auch wenn sie sich auf positive Weise gegenseitig beeinflussen. AIOps pflegt IT-Assets, während die Erstellung von Observability dir Einblick in den Zustand dieser Assets verschafft.
Diese beiden Praktiken gehen Hand in Hand. Observability stellt sicher, dass AIOps die Daten hat, die es benötigt, um Probleme genau zu erkennen, zu untersuchen, deren Ursache zu identifizieren und diese effektiv zu lösen. Die Gründung einer AIOps-Praxis wird zudem die Datenerhebung erhöhen und somit die Beobachtbarkeit verbessern.
MLOps vs. DevOps
MLOps und DevOps sind eigenständige, aber verwandte Begriffe. DevOps bezeichnet eine Vielzahl von Praktiken, die an der Weiterentwicklung des Softwareentwicklungsprozesses beteiligt sind, während MLOps lediglich die Verbesserung von ML-Pipelines bezeichnet.
MLOps und DevOps können jedoch genauso korreliert werden wie AIOps und ITOps. MLOps kann als Teilmenge von DevOps gesehen werden, die bei der Erstellung, Bereitstellung und Verbesserung von Anwendungen verwendet wird, die ML-Algorithmen enthalten (was heutzutage praktisch alle Software ist).
DataOps vs. MLOps
DataOps bezieht sich auf die Menschen, Praktiken und Werkzeuge, die am Management des Datenlebenszyklus beteiligt sind. Dies umfasst alles von der Datengenerierung über Datenerhebung und -transformation bis hin zur Datenüberwachung und -analyse.
MLOps und DataOps verfolgen einen ähnlichen Ansatz, gelten aber für verschiedene Bereiche – MLOps für ML, DataOps für alles, was mit Daten zu tun hat. Während DataOps die in ML-Modelle eingespeisten Daten einbezieht, beinhaltet es die Verbesserung aller Daten im Unternehmen – und nicht nur die, die im ML verwendet werden.
ITOps vs. DevOps
ITOps steht nicht direkt im Zusammenhang mit DevOps. Es umfasst alles, was mit der Verwaltung der IT-Betriebsarchitektur und -Services im Full Stack zu tun hat, während DevOps sich auf die Verbesserung der Softwareentwicklung konzentriert.
Es gibt einige Überschneidungen. DevOps kombiniert einige ITOps-Teammitglieder und -Assets mit der Softwareentwicklung. Und die Verbesserung der IT-Architektur und -Services innerhalb von ITOps wird die DevOps-Prozesse und die Gesamtleistung der Anwendungen verbessern. Doch das sind zwei wesentlich unterschiedliche Praktiken.
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Telemetrie vs. Beobachtbarkeit
Telemetrie bezieht sich entweder auf den Prozess der Datenerhebung von Vermögenswerten innerhalb des IT-Bestands oder auf die tatsächlichen Daten selbst. Observabilität bezieht sich auf die Fähigkeit, diese Vermögenswerte aufgrund der gesammelten Telemetrie zu verstehen.
Beobachtbarkeit verwendet hauptsächlich drei Formen der Telemetrie – Protokolle, Spuren und Ereignisse. Daher gibt es keine Beobachtbarkeit ohne Telemetrie. Dennoch kann eine Organisation eine breite Palette von Telemetrie sammeln, ohne sie zu einer sinnvollen Beobachtbarkeitspraxis zusammenzusetzen.
Datenbeobachtbarkeit vs. Datenqualität
Datenbeobachtbarkeit ist ein Teilbereich der Beobachtbarkeit, der sich darauf konzentriert, den bekannten Zustand von Daten und Datenpipelines innerhalb des IT-Stacks aufzuzeigen. Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz dieser Daten.
Daten-Observabilität und Datenqualität stehen in engem Zusammenhang. Eine Organisation benötigt Daten-Observabilität, um zu wissen, ob sie hochwertige Daten sammelt oder nicht. Und wenn ein Problem erkannt wird, kann Daten-Observabilität anzeigen, wo in der Pipeline Daten gesammelt, transformiert oder falsch analysiert werden.
APM vs. Beobachtbarkeit
Application Performance Monitoring (APM) bezieht sich auf das Sammeln von Leistungsdaten von Anwendungen, das Festlegen von Schwellenwerten, die bestimmen, ob die Anwendung leistungsfähig ist, und das Versenden von Warnungen, wenn diese Schwellenwerte überschritten werden.
APM und Observability sind oft falsch. APM ist eine Maßnahme, bei der eine Organisation einfache, statische Leistungsregeln für eine Anwendung überprüfen muss, während Observability eine tiefergehende, umfassendere und ganzheitlichere Untersuchung ermöglicht, die über bekannte Leistungsstandards und -probleme hinausgeht.
Sie alle zusammenbringen
Letztlich beziehen sich diese Begriffe zwar auf unterschiedliche Praktiken und Funktionen, aber sie haben eines gemeinsam – sie sind alle erforderlich, um Technologie im modernen Unternehmen zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten. Und da der moderne IT-Stack jede Ecke des Unternehmens berührt, sind diese Begriffe oft miteinander verbunden und hängen auf überraschende Weise voneinander ab.
- AIOps erleichtert DevOps und spart Entwicklern Zeit, die sich nicht mehr um die Verwaltung der IT-Infrastruktur kümmern müssen, die sie berühren.
- AIOps wird immer mehr Teil von ITOps, da mehr Kernfunktionen der IT-Infrastruktur automatisiert werden können.
- AIOps und Observability sind eng miteinander verbunden, sodass einige Plattformen beginnen, beides in einer einzigen Lösung zu integrieren.
- MLOps wendet DevOps-Prinzipien auf ML-Algorithmen an und wird in der gesamten Softwareentwicklung immer wichtiger.
- DataOps bringt DevOps-Prinzipien in die Entwicklung, das Management und die kontinuierliche Verbesserung von Datenpipelines ein.
Die Liste ließe sich fortsetzen. Jede Organisation beseitigt ihre Silos, steigert die Zusammenarbeit zwischen Systemen und Teams und schafft ein ganzheitlicheres IT- und Geschäftsökosystem.
Zusammengefasst: Zu wissen, wie man all diese Praktiken umsetzt – so, dass sie miteinander verbunden sind und nicht konkurrieren – ist heute ein entscheidender Bestandteil für jeden modernen Technologieführer.
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.