XOps 간 비교(DevOps, DataOps, MLOps, AIOps)

XOps 간 비교

	DevOps	DataOps	MLOps	AIOps
개요	개발(Development)과 운영(Operations) 팀 간의 협력을 촉진하는 문화와 방법론	데이터의 품질과 프로세스를 개선하기 위한 방법론	기계 학습 모델의 전체 라이프 사이클을 관리하는 방법론	인공 지능(AI) 기술을 사용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 방법론
목표와 예시	더 빠르고 효율적인 소프트웨어 개발과 배포  - 지속적인 통합(CI) 및 지속적인 배포(CD)와 같은 자동화된 프로세스	데이터 관리 및 분석을 더 효과적이고 신속하게 만드는 것  - 데이터 정제, 변환, 로드 (ETL) 작업의 자동화	모델의 개발, 배포 및 모니터링을 개선하는 것  - 모델 튜닝, 자동화된 테스트 및 모니터링	시스템의 효율성과 성능을 높이는 것  - AI를 사용한 네트워크 모니터링, 이상 탐지
참여자 & 역할	개발자: 소프트웨어를 만들고 유지보수 운영팀: 시스템을 모니터링하고 관리 QA 팀: 품질을 검사하고 테스트	데이터 엔지니어: 데이터 파이프라인을 구축 및 유지보수 데이터 분석가: 데이터 분석 및 모델링 비즈니스 분석가: 데이터에서 통찰력을 추출	데이터 분석가: 모델을 설계하고 훈련 ML 엔지니어: 모델을 배포하고 유지보수 운영 팀: 인프라를 관리	IT 팀: IT 시스템을 관리 데이터 분석가: 데이터 분석 AI/ML 전문가: 모델 생성 및 구현
필요한 요소	문화: 협업과 소통을 중시하는 문화 도구: 자동화 도구 (예: Jenkins, Kubernetes) 프로세스: 지속적인 통합 및 배포	데이터 품질 관리: 표준화 및 정확도 기술: 데이터 처리 도구 (예: SQL, Spark, Dataflow etc) 보안: 데이터 접근 제어 및 규정 준수	모델 관리: 버전 및 모니터링 자동화: 테스트 및 배포 자동화 협력: 모델 개발에서 배포까지의 협력	기술: AI 및 ML 알고리즘 데이터: 품질이 좋은 데이터 통합: 다른 IT 시스템과의 통합