DevOps, DataOps, MLOps y AIOps
DevOps, DataOps, MLOps y AIOps son cuatro enfoques clave en operaciones de TI (Tecnologías de la Información) que buscan automatizar y mejorar la entrega de productos y servicios.
DevOps
- Enfoque: Colaboración entre desarrollo y operaciones para mejorar la entrega de software.
- Herramientas: Jenkins, Docker, Kubernetes.
- Principios: CI/CD, colaboración y automatización de procesos.
- Casos de uso:
- Microservicios
- Contenedorización
- CI/CD (Integración continua / Entrega continua)
- Desarrollo colaborativo
DataOps
- Enfoque: Calidad de datos, colaboración y análisis.
- Herramientas: Apache Airflow, Databricks.
- Principios: Automatización de pipelines de datos, control de versiones.
- Casos de uso:
- Ingestión de datos
- Procesamiento y transformación de datos
- Extracción de datos en otras plataformas
MLOps
- Enfoque: Implementación eficiente de modelos de machine learning.
- Herramientas: TensorFlow, PyTorch.
- Principios: Colaboración entre científicos de datos y operaciones, monitoreo continuo.
- Casos de uso:
- ML (Aprendizaje automático)
- Ciencia de datos para análisis predictivo e inteligencia artificial
AIOps
- Enfoque: Automatización de operaciones IT mediante AI (Inteligencia artificial) y ML (machine learning).
- Herramientas: Algoritmos de AI, herramientas de Big Data.
- Principios: Análisis automático, resolución proactiva de problemas.
- Casos de uso:
- Operaciones de IT con inteligencia artificial para mejora de redes, sistemas e infraestructura
Referencias
