MLOps（機械学習基盤）

「Machine Learning」と「Operations」の造語。
MLOpsとは、「機械学習チーム（Machine Learning）／開発チーム」と「運用チーム（Operations）」がお互いに協調し合うことで、機械学習モデルの実装から運用までのライフサイクルを円滑に進めるための管理体制（機械学習基盤）を築くこと、またはその概念全体を指す。
AIOps（Algorithmic IT Operations、もしくはArtificial Intelligence for IT Operations：人工知能によるIT運用）とは、ITの運用プロセスの一部にAI（人工知能）を適用することで、さらなる自動化や効率化を図ることである。ガートナーによって、2018年ごろから提唱されている概念である。
MLOpsとは、ディープラーニングなどの機械学習のライフサイクルを管理するための、データサイエンティスト、エンジニア、保守運用担当者のコラボレーションおよびコミュニケーションに関する実践手法。機械学習 Machine Learning (ML) と、ソフトウェア分野での継続的な開発手法であるDevOpsを組み合わせた造語である。
DevOpsは開発（Development）チームと運用（Operations）チームが互いに協力することで、システムやソフトウェアのビジネス的な価値を高めることを目的とした一連の概念のことを指します。
MLOpsは、DevOpsの考え方を、機械学習の開発・運用、そこで取り扱われるデータの扱いにまで拡張させたものです。
AIOpsは、米国の調査会社であるガートナーが2016年に提唱した概念で、「Artificial Intelligence for IT Operations」、すなわち「IT運用のための人工知能」
SAPソリューションとしてはSAP Data Intelligenceが該当する。