在实际工作中，MLOps（Machine Learning Operations，机器学习工程运维） 和 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维） 是两个极为关键但经常被混用的概念。本文将从体系定位、核心目标、关键技术和应用场景四个维度，系统梳理二者的区别与联系。
核心定义与体系定位
下面的表格对比了 MLOps 和 AIOps 的基本定义、目标及核心问题，帮助你快速建立整体认知。
| 概念 | 全称 | 目标 | 核心问题 |
| MLOps | Machine Learning Operations | 让机器学习模型“工程化落地” | 如何让模型更快、更稳地上线与更新 |
| AIOps | Artificial Intelligence for IT Operations | 用 AI 技术“智能化运维” | 如何让系统更自动、更高效地运维与决策 |
表 1: MLOps 与 AIOps 的核心定义对比
简单来说：
- MLOps 是 AI 的工程化体系，关注如何让 AI 模型高效、可靠地上线与迭代。
- AIOps 是运维的智能化体系，关注如何用 AI 技术提升 IT 系统的自动化和智能决策能力。
侧重点对比
为了进一步厘清二者的不同，下表从目标对象、关注阶段、技术栈、参与角色、价值导向和典型输出等维度进行详细对比。
| 对比维度 | MLOps | AIOps |
| 目标对象 | 机器学习（ML, Machine Learning）模型生命周期 | IT 运维与监控系统 |
| 关注阶段 | 数据准备 → 训练 → 部署 → 监控 → 反馈 | 数据采集 → 异常检测 → 预测分析 → 自动化修复 |
| 技术栈 | Kubeflow、MLflow、KServe、Airflow、Argo、Feature Store | Prometheus、Elasticsearch、Grafana、OpenTelemetry、LLM/AI Agents |
| 角色参与者 | 数据科学家、机器学习工程师、平台工程师 | SRE、DevOps、IT 运维工程师 |
| 价值导向 | 提高模型上线效率与可复现性 | 降低系统运维复杂度与人力成本 |
| 典型输出 | “模型上线平台” | “智能运维平台” |
表 2: MLOps 与 AIOps 的侧重点对比
体系结构对比
本节通过流程图直观展示 MLOps 和 AIOps 的典型体系结构，帮助理解其核心闭环。
MLOps 生命周期
下方流程图展示了 MLOps 的典型生命周期闭环，包括数据采集、特征工程、模型训练、评估、部署、监控与反馈等环节。
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图 1: MLOps 生命周期流程
流程说明：
- 数据流入并预处理，经过特征工程后进入模型训练。
- 训练完成后进行评估，合格模型部署上线。
- 上线后持续监控，反馈触发自动再训练，形成闭环。
AIOps 智能运维闭环
下图展示了 AIOps 在 IT 运维场景下的智能化闭环，包括数据采集、聚合、智能分析、异常检测、自动修复与自学习反馈。
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图 2: AIOps 智能运维闭环
流程说明：
- 多源数据采集后聚合清洗，提取特征输入 AI 模型。
- 智能分析模型完成异常检测与根因分析，触发自动告警与决策。
- 自动执行修复策略，结果反馈回数据聚合环节，形成自学习闭环。
云原生背景下的融合趋势
在云原生（Cloud Native）基础设施快速发展的背景下，MLOps 和 AIOps 正在逐步融合，形成一体化的智能平台工程体系。下表总结了各层级的融合方式及典型实践。
| 视角 | 融合方式 | 典型实践 |
| 云原生基础设施层 | 统一用 Kubernetes 进行模型与监控服务调度 | Volcano / KServe / Prometheus Operator |
| 数据与特征层 | 将监控数据转化为 AI 模型的输入 | AIOps 模型用 MLOps 的训练管线管理 |
| 平台工程层 | 把模型治理和系统治理统一到 DevOps 流程 | GitOps + MLflow + Argo CD |
| 智能决策层 | AIOps 的决策引擎由 MLOps 模型训练产出 | LLM Agent 自动根因分析与告警修复 |
表 3: 云原生背景下 MLOps 与 AIOps 的融合趋势
可以这样理解：
- MLOps 提供了让 AI 上线的流水线，实现模型的自动化交付与治理。
- AIOps 提供了让系统自我优化的反馈环，实现运维的智能化与闭环。
在 AI Infra 中的实践路径
结合当前 AI 原生基础设施（AI-Native Infra）的发展趋势，MLOps 与 AIOps 的融合实践可分为以下三个层次：
- 底层：云原生支撑
- 采用 Kubernetes、GPU Operator、Argo、KEDA、OpenTelemetry 等组件，构建弹性可扩展的 AI 基础设施。
- 中层：平台层
- 部署 MLOps 平台（如 Kubeflow、KServe）实现模型全生命周期管理。
- 构建基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的 AIOps 平台，实现智能化运维自动化。
- 上层：AI 智能体
- 利用 LangChain、LangGraph 等工具构建智能分析与决策 Agent，将模型能力与系统监控深度结合，形成自学习与自优化体系。
总结
MLOps 是让 AI 系统跑起来的工程体系，AIOps 则是让工程系统变聪明的 AI 应用。两者最终的汇合点——一个既能高效部署 AI，又能被 AI 驱动自我优化的基础设施体系。
