Sztuczna inteligencja w DevOps: usprawnienie wdrażania i operacji oprogramowania

Podobnie jak dobrze naoliwiona maszyna, Twoja organizacja jest o krok od znaczącego wdrożenia oprogramowania. Dużo zainwestowałeś w najnowocześniejsze rozwiązania AI, Twoja strategia transformacji cyfrowej jest gotowa, a Twoje cele są mocno skupione na przyszłości. Pojawia się jednak pytanie – czy naprawdę możesz wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby usprawnić wdrażanie oprogramowania i operacje?

W świecie, w którym globalny rynek transformacji cyfrowej pędzi w kierunku zawrotnego tempa $ 1,548.9 mld do 2027 r. przy CAGR na poziomie 21.1% nie można sobie pozwolić na samo stąpanie po wodzie. 

Jako wschodzące Trendy DevOps na nowo zdefiniować tworzenie oprogramowania, firmy wykorzystują zaawansowane możliwości, aby przyspieszyć wdrażanie sztucznej inteligencji. Dlatego musisz wykorzystać dynamiczny duet sztucznej inteligencji i DevOps, aby pozostać konkurencyjnym i aktualnym.

W tym artykule szczegółowo opisano transformacyjną synergię sztucznej inteligencji i DevOps, badając, w jaki sposób to partnerstwo może na nowo zdefiniować Twoje operacje, czyniąc je skalowalnymi i gotowymi na przyszłość. 

W jaki sposób DevOps przyspiesza sztuczną inteligencję?

Wykorzystując moc sztucznej inteligencji do uczenia się danych i oferując bogate spostrzeżenia, zespoły DevOps mogą przyspieszyć proces programowania i ulepszać poprzez zapewnienie jakości. To skłania ich do przyjmowania innowacyjnych rozwiązań w obliczu krytycznych problemów. 

Integracja kombinacji sztucznej inteligencji i DevOps daje kilka korzyści:

• Przyspiesz cały proces: Wdrażanie sztucznej inteligencji w operacjach jest wciąż czymś nowym dla większości firm. Ponieważ do płynniejszej implementacji AI potrzebne jest stworzenie dedykowanego środowiska testowego. Ponadto wdrażanie kodu w oprogramowaniu jest nieco trudne i czasochłonne. Dzięki DevOps nie ma potrzeby wykonywania takich zadań, co ostatecznie przyspiesza czas działania rynku.

• Poprawia jakość: Na skuteczność sztucznej inteligencji istotny wpływ ma jakość przetwarzanych przez nią danych. Trenowanie modeli sztucznej inteligencji przy użyciu kiepskich danych może prowadzić do stronniczych reakcji i niepożądanych wyników. Kiedy podczas opracowywania sztucznej inteligencji pojawiają się dane nieustrukturyzowane, proces DevOps odgrywa kluczową rolę w czyszczeniu danych, ostatecznie poprawiając ogólną jakość modelu.
• Poprawa jakości sztucznej inteligencji: Skuteczność systemu AI zależy od jakości danych. Słabe dane mogą zniekształcić reakcje AI. DevOps pomaga w czyszczeniu nieustrukturyzowanych danych podczas programowania, poprawiając jakość modelu.
• Skalowanie sztucznej inteligencji: Zarządzanie złożonymi rolami i procesami AI stanowi wyzwanie. DevOps przyspiesza dostarczanie, ogranicza powtarzalną pracę i pozwala zespołom skupić się na późniejszych etapach rozwoju.
• Zapewnienie stabilności AI: DevOps, zwłaszcza ciągła integracja, zapobiega błędnym wydaniom produktów. Gwarantuje bezbłędne modele, zwiększając niezawodność i stabilność systemu AI.

W jaki sposób kultura DevOps zwiększy wydajność AI?

Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję w dużym stopniu zrewolucjonizowały działalność biznesową, zapewniając nienaganną funkcjonalność. Jednak sztuczna inteligencja stoi przed kilkoma wyzwaniami, ponieważ ich pokonanie wymaga ogromnych wysiłków i innowacyjnych technologii. Dlatego uzyskanie wysokiej jakości zbioru danych i przewidywanie dokładnych wyników staje się skomplikowane.

Firmy muszą kultywować kulturę DevOps, aby osiągać wyjątkowe wyniki. Efektem takiego podejścia będzie efektywny rozwój, integracja i potok procesów.

Poniżej znajdują się etapy dostosowania procesów AI do kultury DevOps: 

• Przygotowywanie danych 

Aby utworzyć wysokiej jakości zbiór danych, musisz przekształcić surowe dane w cenne spostrzeżenia za pomocą uczenia maszynowego. Przygotowanie danych obejmuje takie etapy, jak zbieranie, czyszczenie, przekształcanie i przechowywanie danych, co może być czasochłonne dla analityków danych. 

Integracja DevOps z przetwarzaniem danych wiąże się z automatyzacją i usprawnieniem procesu, znanego jako „DevOps for Data” lub „DataOps”.

DataOps wykorzystuje technologię do automatyzacji dostarczania danych, zapewniając jakość i spójność. Praktyki DevOps poprawiają współpracę w zespole i efektywność przepływu pracy.

• Rozwój modelu

Efektywny rozwój i wdrażanie to jeden z ważnych, choć ryzykownych aspektów rozwoju AI/ML. Zespół programistów powinien zautomatyzować potok współbieżnego programowania, testowania i kontroli wersji modelu.

Projekty AI i ML wymagają częstych, przyrostowych iteracji i bezproblemowej integracji z produkcją, zgodnie z: CI / CD podejście.

Biorąc pod uwagę czasochłonny charakter opracowywania i testowania modeli AI i ML, zaleca się ustalenie odrębnych harmonogramów dla tych etapów.

Rozwój AI/ML to ciągły proces skupiający się na dostarczaniu wartości bez utraty jakości. Współpraca zespołowa jest niezbędna do ciągłego doskonalenia i sprawdzania błędów, poprawiając cykl życia i postęp modelu AI.

• Wdrożenie modelu

DevOps ułatwia zarządzanie strumieniami danych w czasie rzeczywistym, zmniejszając modele AI na wysoce rozproszonych platformach. Chociaż takie modele mogą usprawnić działanie sztucznej inteligencji, mogą również wiązać się z pewnymi krytycznymi wyzwaniami:

• Ułatwianie wyszukiwania modeli
• Utrzymanie identyfikowalności
• Rejestrowanie prób i badań
• Wizualizacja wydajności modelu
  

Aby sprostać tym wyzwaniom, DevOps, zespoły IT i specjaliści ML muszą współpracować, aby zapewnić płynną pracę zespołową. Machine Learning Operations (MLops) automatyzuje wdrażanie, monitorowanie i zarządzanie modelami AI/ML, ułatwiając efektywną współpracę między zespół programistów.

• Monitorowanie i uczenie się modeli

DevOps usprawnia tworzenie oprogramowania, umożliwiając szybsze jego wydawanie. Modele AI/ML mogą odbiegać od swoich początkowych parametrów, co uzasadnia podjęcie działań naprawczych w celu optymalizacji wydajności predykcyjnej. Ciągłe uczenie się jest niezbędne w DevOps dla ciągłego doskonalenia.

Aby osiągnąć ciągłe doskonalenie i uczenie się:

• Zbieraj opinie od analityków danych.
• Ustaw cele szkoleniowe dla ról AI.
• Zdefiniuj cele dla zespołów DevOps.
• Zapewnij dostęp do niezbędnych zasobów.

Wdrożenie sztucznej inteligencji powinno opierać się na automatyzacji i umożliwiać adaptację, zapewniając maksymalną wartość zgodną z celami biznesowymi.

Przyspieszenie modelowania AI dzięki ciągłej integracji

W procesie opracowywania i wdrażania produktów firmy często przechodzą przez etapy iteracyjne, na krótko wstrzymując dalsze modyfikacje, aby umożliwić oddzielnemu zespołowi utworzenie niezbędnej infrastruktury technologicznej. Zwykle zajmuje to kilka tygodni, po czym dystrybuowana jest zaktualizowana wersja.

Problemem wielu firm jest przedwczesne porzucanie wysiłków na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji i przegrywanie z konkurentami, którzy cenią skalowalną technologię i praktyki kulturowe.

Organizacje mogą zbudować w pełni zautomatyzowany model AI, łącząc kulturę DevOps i zaawansowane technologie. Identyfikacja i wykorzystanie lukratywnych możliwości automatyzacji może znacznie zwiększyć wydajność i produktywność.

Programiści muszą włączyć zaawansowane automatyczne testy do swoich architektur IT. Przy przekształcaniu przepływów pracy związanych z rozwojem sztucznej inteligencji niezbędne jest ciągłe dostarczanie, przyspieszające wprowadzanie wysokiej jakości rozwiązań i usług.

W tym kontekście zespoły programistów mogą szybko uzyskać wgląd w dane i podejmować świadome decyzje mające wpływ na rozwój i wydajność.

Wylogowanie

Integracja sztucznej inteligencji w DevOps rewolucjonizuje wdrażanie i operacje oprogramowania. Zwiększa wydajność, niezawodność i współpracę między zespołami programistycznymi i operacyjnymi. W miarę postępu technologii wykorzystanie sztucznej inteligencji w DevOps przyspiesza przygotowanie danych i budowę modelu oraz zapewnia wydajne operacje skalowania AI. Dlatego firmy powinny rozważyć uczynienie operacjonalizacji sztucznej inteligencji jednym ze swoich głównych celów biznesowych.