AI DevOpsis: tarkvara juurutamise ja toimingute sujuvamaks muutmine

Nagu hästi õlitatud masin, on teie organisatsioon olulise tarkvara juurutamise äärel. Olete investeerinud palju tipptasemel tehisintellektilahendustesse, teie digitaalse ümberkujundamise strateegia on paika pandud ja teie pilgud on kindlalt tulevikule suunatud. Siiski kerkib esile küsimus – kas saate tõesti kasutada AI jõudu oma tarkvara juurutamise ja toimingute sujuvamaks muutmiseks?

Maailmas, kus ülemaailmne digitaalse ümberkujundamise turg liigub vapustavalt $ 1,548.9 miljardit aastaks 2027 CAGR-iga 21.1%, ei saa te endale lubada lihtsalt vett tallamist. 

Nagu tekkimas DevOpsi suundumused Tarkvaraarendust uuesti määratledes kasutavad ettevõtted tehisintellekti kasutuselevõtu kiirendamiseks täiustatud võimalusi. Seetõttu peate konkurentsis püsimiseks ja asjakohaseks jäämiseks omaks võtma AI ja DevOpsi dünaamilise duo.

Selles artiklis käsitletakse tehisintellekti ja DevOpsi muutlikku sünergiat ning uuritakse, kuidas see partnerlus saab teie tegevusi ümber määratleda, muutes need skaleeritavaks ja tulevikuks valmis. 

Kuidas DevOps AI-d kiirendab?

Kasutades tehisintellekti võimsust andmete õppimiseks ja pakkudes rikkalikke teadmisi, saavad DevOpsi meeskonnad oma arendusprotsessi kiirendada ja kvaliteedi tagamise kaudu täiustada. See sunnib neid kriitiliste probleemidega silmitsi seistes võtma kasutusele uuenduslikud lahendused. 

AI ja DevOpsi kombinatsiooni integreerimine toob kaasa mitmeid eeliseid:

• Muutke kogu protsess kiiremaks: Tehisintellekti kasutuselevõtt operatsioonides on enamiku ettevõtete jaoks endiselt midagi uut. Sest AI sujuvamaks rakendamiseks tuleb luua spetsiaalne testimiskeskkond. Samuti on koodi juurutamine tarkvarasse veidi keeruline ja aeganõudev. DevOpsiga pole selliseid ülesandeid vaja teha, mis lõpuks kiirendab turu aega.

• Parandab kvaliteeti: AI tõhusust mõjutab oluliselt selle poolt töödeldavate andmete kvaliteet. Tehisintellekti mudelite koolitamine väiksemate andmetega võib põhjustada kallutatud vastuseid ja soovimatuid tulemusi. Kui tehisintellekti arendamise ajal ilmuvad pinnale struktureerimata andmed, mängib DevOpsi protsess andmete puhastamisel otsustavat rolli, parandades lõpuks mudeli üldist kvaliteeti.
• AI kvaliteedi parandamine: AI-süsteemi tõhusus sõltub andmete kvaliteedist. Kehvad andmed võivad AI vastuseid moonutada. DevOps aitab arenduse ajal puhastada struktureerimata andmeid, parandades mudeli kvaliteeti.
• AI skaleerimine: AI keeruliste rollide ja protsesside haldamine on keeruline. DevOps kiirendab kohaletoimetamist, vähendab korduvat tööd ja võimaldab meeskondadel keskenduda hilisematele arendusetappidele.
• AI stabiilsuse tagamine: DevOps, eriti pidev integreerimine, hoiab ära vigased tooteväljaanded. See tagab veavabad mudelid, suurendades tehisintellektisüsteemi töökindlust ja stabiilsust.

Kuidas DevOpsi kultuur AI jõudlust suurendab?

AI-toega lahendused on laitmatute funktsioonide pakkumisega äritegevust suurel määral muutnud. Kuid siiski seisab tehisintellekt silmitsi paari väljakutsega, kuna nende ületamiseks on vaja tohutuid jõupingutusi ja uuenduslikke tehnoloogiaid. Seetõttu muutub kvaliteetse andmekogumi hankimine ja täpsete tulemuste ennustamine keeruliseks.

Ettevõtted peavad erakordsete tulemuste saavutamiseks arendama DevOpsi kultuuri. Sellise lähenemisviisi tulemuseks on tõhus arendus, integreerimine ja protsesside juhtimine.

Allpool on toodud etapid AI protsesside kohandamiseks DevOpsi kultuuriga: 

• Andmete ettevalmistamine 

Kvaliteetse andmestiku loomiseks peate toorandmed masinõppe abil väärtuslikeks teadmisteks teisendama. Andmete ettevalmistamine hõlmab selliseid samme nagu andmete kogumine, puhastamine, teisendamine ja salvestamine, mis võib andmeteadlaste jaoks olla aeganõudev. 

DevOpsi integreerimine andmetöötlusse hõlmab protsessi automatiseerimist ja sujuvamaks muutmist, mida nimetatakse "DevOps for Data" või "DataOps".

DataOps kasutab andmete edastamise automatiseerimiseks tehnoloogiat, tagades kvaliteedi ja järjepidevuse. DevOpsi tavad parandavad meeskonna koostööd ja töövoo tõhusust.

• Mudeli väljatöötamine

Tõhus arendus ja juurutamine on tehisintellekti/ML-i arendamise üks olulisi, kuid segaseid aspekte. Arendusmeeskond peaks automatiseerima samaaegse arendus-, testimis- ja mudeliversioonikontrolli konveieri.

AI- ja ML-projektid nõuavad sagedasi järkjärgulisi iteratsioone ja sujuvat integreerimist tootmisse, järgides a CI / CD lähenemist.

Arvestades AI- ja ML-mudelite arendamise ja testimise aeganõudvat olemust, on soovitatav nende etappide jaoks kehtestada eraldi ajakava.

AI/ML arendus on pidev protsess, mis keskendub väärtuse pakkumisele kvaliteeti kahjustamata. Meeskonna koostöö on pidevaks täiustamiseks ja vigade kontrollimiseks hädavajalik, et täiustada tehisintellekti mudeli elutsüklit ja edenemist.

• Mudeli juurutamine

DevOps muudab andmevoogude haldamise reaalajas lihtsamaks, muutes tehisintellekti mudelid laiemalt hajutatud platvormidel väiksemaks. Kuigi sellised mudelid võivad AI toiminguid tõhustada, võib see tekitada ka mõningaid kriitilisi väljakutseid:

• Muutes mudelid hõlpsasti otsitavaks
• Jälgitavuse säilitamine
• Katsete ja uuringute salvestamine
• Mudeli jõudluse visualiseerimine
  

Nende väljakutsetega toimetulemiseks peavad DevOps, IT-meeskonnad ja ML-spetsialistid tegema koostööd sujuva meeskonnatöö nimel. Masinõppetoimingud (MLOps) automatiseerivad AI/ML mudelite juurutamist, jälgimist ja haldamist, hõlbustades tõhusat koostööd tarkvaraarenduse meeskond.

• Mudeli jälgimine ja õppimine

DevOps lihtsustab tarkvaraarendust, võimaldades kiiremaid väljalaseid. AI/ML-mudelid võivad oma esialgsetest parameetritest kõrvale kalduda, mis nõuab parandusmeetmeid prognoositava jõudluse optimeerimiseks. Pidev õppimine on DevOpsis pideva täiustamise jaoks ülioluline.

Pideva täiustamise ja õppimise saavutamiseks:

• Koguge andmeteadlastelt tagasisidet.
• Määrake tehisintellekti rollide jaoks koolituseesmärgid.
• Määrake DevOpsi meeskondade eesmärgid.
• Tagada juurdepääs olulistele ressurssidele.

AI juurutamine peaks olema automatiseerimisel põhinev ja kohandatav, pakkudes maksimaalset väärtust, et viia see vastavusse ärieesmärkidega.

AI modelleerimise kiirendamine pideva integreerimisega

Tootearenduses ja juurutamises läbivad ettevõtted sageli iteratiivseid faase, peatades korraks edasised muudatused, et võimaldada eraldi meeskonnal vajaliku tehnoloogilise taristu üles seada. Tavaliselt kulub selleks paar nädalat, pärast mida levitatakse värskendatud versiooni.

Paljude ettevõtete probleemiks on tehisintellekti arendamise jõupingutuste enneaegne loobumine ja kaotamine konkurentidele, kes hindavad skaleeritavat tehnoloogiat ja kultuurilisi tavasid.

Organisatsioonid saavad luua täielikult automatiseeritud tehisintellekti mudeli, ühendades DevOpsi kultuuri ja täiustatud tehnoloogiad. Tulusate automatiseerimisvõimaluste tuvastamine ja ärakasutamine võib oluliselt suurendada tõhusust ja tootlikkust.

Arendajad peavad lisama oma IT-arhitektuuridesse täiustatud automatiseeritud testimise. Nende tehisintellekti arendamise töövoogude muutmisel on pidev tarnimine hädavajalik, mis kiirendab kvaliteetsete lahenduste ja teenuste turuletoomist.

Selles raamistikus saavad arendusmeeskonnad andmete põhjal kiiresti teadmisi saada, et teha teadlikke otsuseid, mis mõjutavad arengut ja toimivust.

Login välja

AI integreerimine DevOpsi muudab revolutsiooniliseks tarkvara juurutamise ja toimimise. See suurendab tõhusust, usaldusväärsust ja koostööd arendus- ja operatsioonimeeskondade vahel. Tehnoloogia arenedes kiirendab tehisintellekti kasutuselevõtt DevOpsis andmete ettevalmistamist ja mudelite koostamist ning tagab tõhusa tehisintellekti skaleerimise. Seega peaksid ettevõtted kaaluma tehisintellekti kasutuselevõtmist üheks oma äritegevuse põhieesmärgiks.