AI i DevOps: Effektivisering av programvarudistribution och drift

Som en väloljad maskin står din organisation på randen av en betydande programvaruinstallation. Du har investerat mycket i banbrytande AI-lösningar, din digitala transformationsstrategi är inställd och dina sikte är fast fixerade på framtiden. Ändå väcker frågan – kan du verkligen utnyttja kraften i AI för att effektivisera din programvarudistribution och drift?

I en värld där den globala digitala transformationsmarknaden rusar mot en svindlande $ 1,548.9 miljarder år 2027 med en CAGR på 21.1 % har du inte råd att bara trampa vatten. 

Som framväxande DevOps-trender omdefinierar mjukvaruutveckling, företag utnyttjar avancerade funktioner för att påskynda deras AI-antagande. Det är därför du måste anamma den dynamiska duon AI och DevOps för att förbli konkurrenskraftig och vara relevant.

Den här artikeln går djupt in i den transformativa synergin mellan artificiell intelligens och DevOps, och utforskar hur detta partnerskap kan omdefiniera din verksamhet, göra dem skalbara och framtidsredo. 

Hur påskyndar DevOps AI?

Genom att utnyttja kraften i AI för datainlärning och erbjuda rika insikter kan DevOps-team påskynda sin utvecklingsprocess och förbättra genom kvalitetssäkring. Detta driver dem mot antagandet av innovativa lösningar samtidigt som de står inför kritiska problem. 

Att integrera kombinationen av AI och DevOps resulterar i flera fördelar:

• Gör hela processen snabbare: Att implementera artificiell intelligens i verksamheten är fortfarande något nytt för de flesta företag. Eftersom man behöver skapa en dedikerad testmiljö för en smidigare AI-implementering. Att distribuera koden till programvara är också lite knepigt och tidskrävande. Med DevOps finns det inget behov av att göra sådana uppgifter, vilket så småningom påskyndar marknadstiden.

• Förbättrar kvaliteten: Effektiviteten hos AI påverkas avsevärt av kvaliteten på de data som den bearbetar. Att träna AI-modeller med underordnade data kan leda till partiska svar och oönskade resultat. När ostrukturerad data dyker upp under AI-utveckling spelar DevOps-processen en avgörande roll i datarensningen, vilket i slutändan förbättrar den övergripande modellkvaliteten.
• Förbättra AI-kvalitet: AI-systemets effektivitet beror på datakvalitet. Dålig data kan förvränga AI-svar. DevOps hjälper till att rensa ostrukturerad data under utveckling, vilket förbättrar modellkvaliteten.
• Skala AI: Att hantera AI:s komplexa roller och processer är utmanande. DevOps accelererar leveransen, minskar repetitivt arbete och låter team fokusera på senare utvecklingsstadier.
• Säkerställa AI-stabilitet: DevOps, särskilt kontinuerlig integration, förhindrar felaktiga produktsläpp. Det garanterar felfria modeller, vilket ökar AI-systemets tillförlitlighet och stabilitet.

Hur kommer DevOps-kulturen att öka AI-prestandan?

AI-aktiverade lösningar har revolutionerat affärsverksamheten i stor utsträckning genom att leverera oklanderliga funktioner. Men ändå står artificiell intelligens inför ett par utmaningar eftersom det kräver enorma ansträngningar och innovativ teknik för att övervinna dem. Därför blir det komplicerat att skaffa en kvalitetsdatauppsättning och förutsäga korrekta resultat.

Företag måste odla en DevOps-kultur för att uppnå exceptionella resultat. Ett sådant tillvägagångssätt kommer att resultera i effektiv utveckling, integration och processpipeline.

Nedan följer faserna för att göra AI-processer anpassningsbara till DevOps-kulturen: 

• Dataförberedelse 

För att skapa en datauppsättning av hög kvalitet måste du konvertera rådata till värdefulla insikter genom maskininlärning. Dataförberedelse innefattar steg som att samla in, rengöra, transformera och lagra data, vilket kan vara tidskrävande för datavetare. 

Att integrera DevOps i databehandling innebär att automatisera och effektivisera processen, känd som "DevOps for Data" eller "DataOps".

DataOps använder teknik för att automatisera dataleverans, vilket säkerställer kvalitet och konsekvens. DevOps-praxis förbättrar teamsamarbete och arbetsflödeseffektivitet.

• Modellutveckling

Effektiv utveckling och implementering är en av de viktiga men ändå svåra aspekterna av AI/ML-utveckling. Utvecklingsteamet bör automatisera pipeline för samtidig utveckling, testning och modellversionskontroll.

AI- och ML-projekt kräver frekventa inkrementella iterationer och sömlös integrering i produktionen, efter en CI / CD närma sig.

Med tanke på den tidskrävande karaktären av utveckling och testning av AI- och ML-modeller, är det tillrådligt att fastställa separata tidslinjer för dessa stadier.

AI/ML-utveckling är en pågående process fokuserad på att leverera värde utan att kompromissa med kvaliteten. Teamsamarbete är avgörande för ständiga förbättringar och felkontroller, vilket förbättrar AI-modellens livscykel och framsteg.

• Modelldistribution

DevOps gör det enklare att hantera dataströmmar i realtid genom att göra AI-modeller mindre över mycket distribuerade plattformar. Även om sådana modeller kan stärka AI-verksamheten, kan det också innebära några kritiska utmaningar:

• Gör modeller lätta sökbara
• Upprätthålla spårbarhet
• Inspelning av försök och forskning
• Visualisera modellens prestanda
  

För att möta dessa utmaningar måste DevOps, IT-team och ML-specialister samarbeta för sömlöst lagarbete. Machine Learning Operations (MLOps) automatiserar driftsättning, övervakning och hantering av AI/ML-modeller, vilket underlättar effektivt samarbete mellan mjukvaruutvecklingsteam.

• Modellövervakning och lärande

DevOps effektiviserar mjukvaruutvecklingen, vilket möjliggör snabbare releaser. AI/ML-modeller kan avvika från sina initiala parametrar, vilket motiverar korrigerande åtgärder för att optimera prediktiv prestanda. Kontinuerligt lärande är avgörande i DevOps för ständiga förbättringar.

För att uppnå ständiga förbättringar och lärande:

• Samla in feedback från dataforskare.
• Sätt utbildningsmål för AI-roller.
• Definiera mål för DevOps-team.
• Säkerställ tillgång till viktiga resurser.

Implementeringen av AI bör vara automationsdriven och anpassningsbar, vilket ger maximalt värde för att anpassas till affärsmålen.

Påskyndar AI-modellering med kontinuerlig integration

I produktutveckling och implementering går företag ofta igenom iterativa faser, och stoppar kort ytterligare modifieringar för att tillåta ett separat team att sätta upp den nödvändiga tekniska infrastrukturen. Detta tar vanligtvis några veckor, varefter den uppdaterade versionen distribueras.

Problemet för många företag är att i förtid överge sina AI-utvecklingsinsatser och förlora mot konkurrenter som värdesätter skalbar teknologi och kulturella metoder.

Organisationer kan bygga en helt automatiserad AI-modell genom att slå samman DevOps-kulturen och avancerad teknik. Att identifiera och dra nytta av lukrativa automationsmöjligheter kan avsevärt förbättra effektiviteten och produktiviteten.

Utvecklare måste införliva avancerad automatiserad testning i sina IT-arkitekturer. För att förändra deras AI-utvecklingsarbetsflöden är kontinuerlig leverans väsentlig, vilket påskyndar lanseringen av högkvalitativa lösningar och tjänster.

Inom detta ramverk kan utvecklingsteam snabbt få insikter från data för att fatta välgrundade beslut som påverkar utveckling och prestanda.

Loggar ut

Integrationen av AI i DevOps revolutionerar programvarudistribution och drift. Det förbättrar effektiviteten, tillförlitligheten och samarbetet mellan utvecklings- och driftteam. Allt eftersom tekniken går framåt, omfamnar AI i DevOps snabbare databeredning och modellkonstruktion och säkerställer effektiv AI-skalning. Så företag bör överväga att göra AI operationalisering till ett av sina kärnverksamhetsmål.