AI di DevOps: Memperlancar Pengembangan dan Operasional Perangkat Lunak

Seperti mesin yang terpelihara dengan baik, organisasi Anda berada di ambang pengembangan perangkat lunak yang signifikan. Anda telah berinvestasi besar-besaran dalam solusi AI canggih, strategi transformasi digital Anda telah ditetapkan, dan pandangan Anda tetap fokus pada masa depan. Namun, pertanyaan masih menggantung – apakah Anda benar-benar dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk memperlancar pengembangan dan operasional perangkat lunak Anda?

Di dunia di mana pasar transformasi digital global menuju angka yang mengagumkan $1.548,9 miliar pada tahun 2027 dengan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 21,1%, Anda tidak bisa hanya berdiam diri.

Sebagai tren DevOps yang muncul, perusahaan memanfaatkan kemampuan canggih untuk mempercepat adopsi AI mereka. Itulah mengapa Anda perlu menerima duo dinamis AI dan DevOps untuk tetap kompetitif dan relevan.

Artikel ini membahas secara mendalam tentang sinergi transformasional antara kecerdasan buatan dan DevOps, menjelajahi bagaimana kemitraan ini dapat mendefinisikan ulang operasional Anda, membuatnya dapat diskalakan dan siap untuk masa depan.

Bagaimana DevOps Mempercepat AI?

Dengan memanfaatkan kekuatan AI untuk pembelajaran data dan menawarkan wawasan yang kaya, tim DevOps dapat mempercepat proses pengembangan mereka dan meningkatkan kualitas melalui pengujian. Ini mendorong mereka untuk mengadopsi solusi inovatif saat menghadapi masalah kritis.

Mengintegrasikan kombinasi AI dan DevOps menghasilkan beberapa manfaat:

• Membuat proses secara keseluruhan lebih cepat: Mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam operasional masih merupakan hal baru bagi sebagian besar perusahaan. Karena satu perlu membuat lingkungan pengujian khusus untuk implementasi AI yang lebih lancar. Juga, mengirimkan kode ke perangkat lunak sedikit rumit dan memakan waktu. Dengan DevOps, tidak perlu melakukan tugas-tugas tersebut, sehingga mempercepat waktu pasar.

• Meningkatkan kualitas: Efektivitas AI sangat dipengaruhi oleh kualitas data yang diproses. Melatih model AI dengan data yang kurang baik dapat menyebabkan respons yang bias dan hasil yang tidak diinginkan. Ketika data yang tidak terstruktur muncul selama pengembangan AI, proses DevOps memainkan peran penting dalam pembersihan data, sehingga meningkatkan kualitas model secara keseluruhan.
• Meningkatkan kualitas AI: Efektivitas sistem AI bergantung pada kualitas data. Data yang buruk dapat mengganggu respons AI. DevOps membantu membersihkan data yang tidak terstruktur selama pengembangan, sehingga meningkatkan kualitas model.
• Menskalakan AI: Mengelola peran dan proses AI yang kompleks sangat menantang. DevOps mempercepat pengiriman, mengurangi pekerjaan berulang, dan memungkinkan tim untuk fokus pada tahap pengembangan selanjutnya.
• Menjamin stabilitas AI: DevOps, terutama integrasi berkelanjutan, mencegah rilis produk yang rusak. Ini menjamin model yang bebas dari kesalahan, sehingga meningkatkan keandalan dan stabilitas sistem AI.

Bagaimana Budaya DevOps Meningkatkan Kinerja AI?

Solusi yang ditenagai AI telah merevolusi operasional bisnis hingga tingkat yang sangat baik dengan menyediakan fungsi yang tak ternilai. Namun, AI masih menghadapi beberapa tantangan karena memerlukan upaya besar dan teknologi inovatif untuk mengatasi tantangan tersebut. Oleh karena itu, mendapatkan dataset yang berkualitas dan memprediksi hasil yang akurat menjadi rumit.

Perusahaan perlu mengembangkan budaya DevOps untuk mencapai hasil yang luar biasa. Pendekatan ini akan menghasilkan pengembangan, integrasi, dan pipeline proses yang efektif.

Berikut adalah tahap-tahap untuk membuat proses AI yang dapat disesuaikan dengan budaya DevOps:

• Persiapan Data

Untuk membuat dataset yang berkualitas, Anda perlu mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga melalui pembelajaran mesin. Persiapan data melibatkan langkah-langkah seperti mengumpulkan, membersihkan, mengubah, dan menyimpan data, yang dapat memakan waktu lama bagi ilmuwan data.

Mengintegrasikan DevOps ke dalam pemrosesan data melibatkan otomatisasi dan penyederhanaan proses, yang dikenal sebagai “DevOps untuk Data” atau “DataOps.”

DataOps menggunakan teknologi untuk mengotomatisasi pengiriman data, memastikan kualitas dan konsistensi. Praktik DevOps meningkatkan kolaborasi tim dan efisiensi alur kerja.

• Pengembangan Model

Pengembangan dan penerapan yang efisien adalah salah satu aspek yang penting namun berisiko dalam pengembangan AI/ML. Tim pengembangan harus mengotomatisasi pipeline pengembangan, pengujian, dan kontrol versi model secara bersamaan.

Proyek AI dan ML memerlukan iterasi inkremental yang sering dan integrasi yang mulus ke produksi, mengikuti pendekatan CI/CD.

Mengingat sifat pengembangan dan pengujian model AI/ML yang memakan waktu, disarankan untuk menetapkan timeline terpisah untuk tahap-tahap tersebut.

Pengembangan AI/ML adalah proses yang berkelanjutan yang fokus pada menyampaikan nilai tanpa mengorbankan kualitas. Kolaborasi tim sangat penting untuk perbaikan berkelanjutan dan pemeriksaan kesalahan, meningkatkan siklus hidup model AI dan kemajuan.

• Penerapan Model

DevOps membuat pengelolaan aliran data dalam waktu nyata lebih mudah dengan membuat model AI yang lebih kecil di platform yang sangat terdistribusi. Meskipun model seperti itu dapat meningkatkan operasional AI, itu juga dapat menimbulkan beberapa tantangan kritis:

• Membuat model yang mudah dicari
• Memelihara jejak
• Mencatat percobaan dan penelitian
• Visualisasi kinerja model
  

Untuk mengatasi tantangan tersebut, DevOps, tim IT, dan spesialis ML harus bekerja sama untuk kolaborasi yang lancar. Operasi Mesin Pembelajaran (MLOps) mengotomatisasi penerapan, pemantauan, dan pengelolaan model AI/ML, memfasilitasi kolaborasi yang efisien di antara tim pengembangan perangkat lunak.

• Pemantauan dan Pembelajaran Model

DevOps memperlancar pengembangan perangkat lunak, memungkinkan rilis yang lebih cepat. Model AI/ML dapat bergeser dari parameter awalnya, memerlukan tindakan korektif untuk mengoptimalkan kinerja prediktif. Pembelajaran berkelanjutan sangat penting dalam DevOps untuk perbaikan berkelanjutan.

Untuk mencapai perbaikan dan pembelajaran berkelanjutan:

• Mengumpulkan umpan balik dari ilmuwan data.
• Menetapkan tujuan pelatihan untuk peran AI.
• Menetapkan tujuan untuk tim DevOps.
• Memastikan akses ke sumber daya yang penting.

Penerapan AI harus didorong oleh otomatisasi dan adaptif, menyampaikan nilai maksimal untuk selaras dengan tujuan bisnis.

Mempercepat Pemodelan AI dengan Integrasi Berkelanjutan

Dalam pengembangan dan implementasi produk, perusahaan sering melewati fase iteratif, menghentikan sementara modifikasi lebih lanjut untuk memungkinkan tim terpisah mengatur infrastruktur teknologi yang diperlukan. Ini biasanya memakan waktu beberapa minggu, setelah itu versi yang diperbarui didistribusikan.

Masalah bagi banyak perusahaan adalah menghentikan upaya pengembangan AI mereka terlalu dini dan kehilangan kesempatan kepada pesaing yang menghargai teknologi yang dapat diskalakan dan praktik budaya.

Organisasi dapat membangun model AI yang sepenuhnya otomatis dengan menggabungkan budaya DevOps dan teknologi canggih. Mengidentifikasi dan memanfaatkan kesempatan otomatisasi yang menguntungkan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas secara signifikan.

Pengembang harus mengintegrasikan pengujian otomatis yang canggih ke dalam arsitektur IT mereka. Dalam mengubah alur kerja pengembangan AI, pengiriman berkelanjutan sangat penting, mempercepat peluncuran solusi dan layanan berkualitas tinggi.

Dalam kerangka ini, tim pengembangan dapat dengan cepat memperoleh wawasan dari data untuk membuat keputusan yang tepat yang mempengaruhi pengembangan dan kinerja.

Penutup

Integrasi AI dalam DevOps merevolusi pengembangan dan operasional perangkat lunak. Ini meningkatkan efisiensi, keandalan, dan kolaborasi di antara tim pengembangan dan operasional. Ketika teknologi berkembang, menerima AI dalam DevOps mempercepat persiapan data dan konstruksi model serta memastikan operasional AI yang efisien. Oleh karena itu, perusahaan harus mempertimbangkan membuat operasionalisasi AI sebagai salah satu tujuan bisnis inti mereka.