AI ใน DevOps: การปรับกระบวนการวางซอฟต์แวร์และการดำเนินงาน

เช่นเดียวกับเครื่องจักรที่ได้รับการบำรุงรักษาอย่างดี องค์กรของคุณกำลังจะเข้าสู่การวางซอฟต์แวร์ที่สำคัญ คุณได้ลงทุนอย่างมากในการแก้ปัญหา AI ที่ทันสมัย ยุทธศาสตร์การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของคุณได้รับการกำหนดไว้ และเป้าหมายของคุณมุ่งเน้นไปที่อนาคต แต่คำถามยังคงอยู่ – คุณสามารถใช้พลังของ AI เพื่อปรับกระบวนการวางซอฟต์แวร์และการดำเนินงานของคุณได้หรือไม่?

ในโลกที่ตลาดการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลทั่วโลกกำลังเคลื่อนไปสู่มูลค่า 1,548.9 พันล้านดอลลาร์ โดยปี 2027 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีเท่ากับ 21.1% คุณไม่สามารถหยุดนิ่งได้

เทรนด์ DevOps ที่เกิดขึ้นใหม่ DevOps กำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการวางซอฟต์แวร์ โดยให้ความสามารถที่ทันสมัยเพื่อเร่งการนำ AI ไปใช้ ดังนั้น คุณจึงต้องใช้ AI และ DevOps เพื่อให้สามารถแข่งขันได้และยังคงอยู่ในตลาด

บทความนี้จะพูดถึงการทำงานร่วมกันระหว่าง AI และ DevOps และจะสำรวจว่าการทำงานร่วมกันนี้สามารถเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของคุณให้สามารถปรับขนาดและพร้อมสำหรับอนาคตได้อย่างไร

DevOps ช่วยให้ AI เร็วขึ้นได้อย่างไร?

โดยการใช้ AI สำหรับการเรียนรู้ข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ทีม DevOps สามารถเร่งกระบวนการวางซอฟต์แวร์และปรับปรุงคุณภาพได้ ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถนำโซลูชันที่ทันสมัยมาใช้ได้ และแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การรวม AI และ DevOps จะให้ประโยชน์หลายอย่าง เช่น

• ทำให้กระบวนการทั้งหมดเร็วขึ้น: การนำ AI มาใช้ในกระบวนการดำเนินงานยังคงเป็นเรื่องที่ใหม่สำหรับหลายๆ องค์กร เนื่องจากต้องสร้างสภาพแวดล้อมทดสอบที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการนำ AI มาใช้ และการนำโค้ดไปใช้กับซอฟต์แวร์ก็ยังเป็นเรื่องที่ยุ่งยากและใช้เวลานาน แต่ด้วย DevOps จะไม่ต้องทำสิ่งเหล่านี้ ทำให้สามารถเร่งการวางซอฟต์แวร์ได้

• ปรับปรุงคุณภาพ: ประสิทธิภาพของ AI ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการประมวลผล การฝึกอบรม AI ด้วยข้อมูลที่ไม่ดีสามารถทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ได้ เมื่อข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างปรากฏขึ้นระหว่างการพัฒนา AI กระบวนการ DevOps มีบทบาทสำคัญในการทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพของโมเดลทั้งหมด
• ปรับปรุงคุณภาพ AI: ประสิทธิภาพของระบบ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล DevOps ช่วยในการทำความสะอาดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างระหว่างการพัฒนา ทำให้คุณภาพของโมเดลดีขึ้น
• การปรับขนาด AI: การจัดการบทบาทและกระบวนการที่ซับซ้อนของ AI เป็นเรื่องที่ท้าทาย DevOps ช่วยให้สามารถเร่งการนำไปใช้ได้ ลดการทำงานที่ซ้ำซ้อน และช่วยให้ทีมสามารถมุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนการพัฒนาต่อไป
• การรับรองความเสถียรของ AI: DevOps โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรวมต่อเนื่อง ช่วยป้องกันไม่ให้ผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องออกสู่ตลาด รับประกันว่าโมเดลจะไม่มีข้อผิดพลาด ซึ่งจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและเสถียรภาพของระบบ AI

วัฒนธรรม DevOps จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ได้อย่างไร?

โซลูชันที่ใช้ AI ได้เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานทางธุรกิจไปอย่างมากโดยการให้ฟังก์ชันที่สมบูรณ์แบบ แต่ยังคงมีบางสิ่งที่ AI ต้องเผชิญ เช่น ต้องการความพยายามและเทคโนโลยีที่ทันสมัยเพื่อเอาชนะข้อจำกัดเหล่านั้น ดังนั้น การได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจึงเป็นเรื่องที่ซับซ้อน

ธุรกิจต่างๆ ต้องสร้างวัฒนธรรม DevOps เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี วิธีนี้จะช่วยให้การพัฒนา การรวมตัว และกระบวนการทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ด้านล่างนี้คือขั้นตอนในการทำให้กระบวนการ AI สามารถปรับให้เข้ากับวัฒนธรรม DevOps ได้:

• การเตรียมข้อมูล

เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีคุณภาพ คุณต้องเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีค่าผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง การเตรียมข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล การแปลงข้อมูล และการเก็บข้อมูล ซึ่งอาจใช้เวลานานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การรวม DevOps เข้ากับการประมวลผลข้อมูลเกี่ยวข้องกับการทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติและปรับให้เหมาะสม ซึ่งเรียกว่า “DevOps สำหรับข้อมูล” หรือ “DataOps”

DataOps ใช้เทคโนโลยีเพื่อทำให้การส่งมอบข้อมูลเป็นอัตโนมัติ โดยรับประกันคุณภาพและความสม่ำเสมอ การปฏิบัติ DevOps ช่วยปรับปรุงการทำงานร่วมกันของทีมและประสิทธิภาพของกระบวนการ

• การพัฒนาโมเดล

การพัฒนาและวางโมเดลที่มีประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในด้านที่สำคัญและยากของการพัฒนา AI/ML ทีมพัฒนาควรทำให้การพัฒนา การทดสอบ และการควบคุมเวอร์ชันของโมเดลเป็นอัตโนมัติ

โครงการ AI และ ML ต้องการการปรับปรุงและรวมเข้ากับการผลิตอย่างต่อเนื่อง โดยใช้แนวทาง CI/CD

เนื่องจากการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI และ ML ใช้เวลานาน จึงควรตั้งเวลาแยกสำหรับขั้นตอนเหล่านี้

การพัฒนา AI/ML เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง โดยมุ่งเน้นในการส่งมอบคุณค่าโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ การทำงานร่วมกันของทีมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและการตรวจสอบข้อผิดพลาด ซึ่งจะช่วยปรับปรุงวงจรชีวิตและความก้าวหน้าของโมเดล AI

• การวางโมเดล

DevOps ทำให้การจัดการข้อมูลในแบบเรียลไทม์เป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น โดยการทำให้โมเดล AI มีขนาดเล็กบนแพลตฟอร์มที่กระจายอย่างกว้าง แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI ได้ แต่ก็อาจนำไปสู่ความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน:

• การค้นหาโมเดลที่ง่าย
• การรักษาความสามารถในการติดตาม
• การบันทึกการทดลองและการวิจัย
• การแสดงผลการทำงานของโมเดล
  

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ทีม DevOps ทีม IT และผู้เชี่ยวชาญ ML ต้องทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด การปฏิบัติ MLOps (Machine Learning Operations) ทำให้สามารถวางโมเดล AI/ML ได้อย่างอัตโนมัติ และจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้ทีมงานสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น

• การตรวจสอบและเรียนรู้ของโมเดล

DevOps ทำให้กระบวนการวางซอฟต์แวร์เร็วขึ้น และช่วยให้สามารถวางซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้น โมเดล AI/ML อาจเปลี่ยนแปลงไปจากพารามิเตอร์เดิม ซึ่งต้องการการดำเนินการแก้ไขเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการคาดการณ์ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญใน DevOps สำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

เพื่อให้ได้การปรับปรุงและเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง:

• รวบรวมข้อเสนอแนะจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• กำหนดวัตถุประสงค์สำหรับบทบาท AI
• กำหนดวัตถุประสงค์สำหรับทีม DevOps
• รับรองการเข้าถึงทรัพยากรที่จำเป็น

การวาง AI ควรเป็นอัตโนมัติและปรับให้เหมาะสม เพื่อส่งมอบคุณค่าสูงสุดให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

การเร่งการพัฒนา AI ด้วยการรวมต่อเนื่อง

ในกระบวนการวางซอฟต์แวร์และการนำไปใช้ องค์กรหลายแห่งมักจะผ่านขั้นตอนการทำซ้ำ โดยหยุดการปรับปรุงชั่วคราวเพื่อให้ทีมอื่นๆ สามารถตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคที่จำเป็นได้ ซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ หลังจากนั้นเวอร์ชันที่อัปเดตจะถูกเผยแพร่

ปัญหาสำหรับหลายองค์กรคือการหยุดพัฒนา AI ของตนเองและเสียเปรียบคู่แข่งที่ให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีที่สามารถปรับขนาดและวัฒนธรรมที่ดี

องค์กรสามารถสร้างโมเดล AI ที่เป็นอัตโนมัติได้โดยการรวมวัฒนธรรม DevOps และเทคโนโลยีที่ทันสมัย การระบุและใช้โอกาสในการทำให้เป็นอัตโนมัติสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิตได้อย่างมาก

นักพัฒนาต้องรวมการทดสอบอัตโนมัติที่ทันสมัยเข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน IT ของตน ในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการพัฒนา AI ของตน การส่งมอบอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญ ช่วยให้สามารถเร่งการเปิดตัวโซลูชันและบริการที่มีคุณภาพสูง

ภายในกรอบนี้ ทีมพัฒนาสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในการพัฒนาและประสิทธิภาพ

การปิดท้าย

การรวม AI ใน DevOps กำลังปฏิวัติกระบวนการวางซอฟต์แวร์และการดำเนินงาน โดยเพิ่มประสิทธิภาพ ความน่าเชื่อถือ และการทำงานร่วมกันระหว่างทีมพัฒนาและทีมดำเนินงาน เมื่อเทคโนโลยีดำเนินไป การนำ AI มาใช้ใน DevOps จะช่วยเร่งการเตรียมข้อมูลและการก่อสร้างโมเดล และรับประกันการดำเนินงาน AI ที่มีประสิทธิภาพ ดังนั้น องค์กรควรพิจารณาทำให้การปฏิบัติงาน AI เป็นหนึ่งในวัตถุประสงค์หลักทางธุรกิจ