Comments 4
Ну то есть основное отличие AIOps от MLOps в том, что первые готовоят и автоматизируют ML для улучшения процессов, а вторые для продукта?
В таком случае я честно не вижу никакого особого смысла их разделять.
Что один, что второй поддерживают и автоматизируют ML
Половина задач AIops, как я понял, для data инженера и аналитика данных. Подготовка данных и всяческие даталейки явно для слоников.
В принципе, если постараться можно остальное спокойно отдать на MLops и местных девупсов и sre
Ну реально, может хватит плодить сущности на ровном месте? Вот лично я не вижу ровно никаких причин, чтобы выделять еще один опс. И так уже тяжело искать работу, когда ищешь мл опса, например, а его спокойно могут обозвать "девопс (в мл)"
Согласен, неожиданно появилась еще одна сущность и не ясно зачем.
А так казалось бы mlops это подмножество aiops, но из статьи я понял, что это не так.
По-моему все очень понятно.
Надо продать рекламу вакансий в Корп блоге.
Генеришь бессмысленную стать непонятно о чем и вуаля. 5 минут работы и реклама продана.
Вы можете заметить что практически единственное что не было сгенерировано в статье это последняя часть про рекламу.
В остальном в статье обычная вода из сео статей
О, ещё один SHITOps!
О профессии AIOps: модно-молодежно, денежно, но пока на нее не учат