AI 在 DevOps 中：简化软件部署和运营

像一台运转良好的机器，您的组织即将进行一次重大软件部署。您已经大量投资于最先进的 AI 解决方案，您的数字转型战略已经制定，您的目标牢牢地盯着未来。然而，一个问题仍然存在 – 您是否真正能够利用 AI 的力量来简化您的软件部署和运营？

在一个全球数字转型市场以 21.1% 的复合年增长率迅速增长，预计到 2027 年将达到 1,548.9 亿美元 的情况下，您不能只是原地踏步。

随着新兴的 DevOps 趋势 重定义软件开发，公司利用先进的能力加速他们的 AI 采用。因此，您需要接受 AI 和 DevOps 的动态组合，以保持竞争力和相关性。

本文深入探讨了人工智能和 DevOps 的变革性协同作用，探索了这种合作伙伴关系如何重新定义您的运营，使其变得可扩展和面向未来。

DevOps 如何加速 AI？

通过利用 AI 的力量进行数据学习和提供丰富的见解，DevOps 团队可以加速他们的开发过程并通过质量保证进行改进。这推动他们向采用创新解决方案和面对关键问题的方向发展。

将 AI 和 DevOps 的组合集成到一起会带来以下几点好处：

• 使整个过程更快： 将人工智能部署到运营中对于大多数公司来说仍然是新鲜事物。因为需要为更顺畅的 AI 实现创建一个专用的测试环境。另外，将代码部署到软件上有点棘手且耗时。有了 DevOps，就不需要执行这些任务，从而加速了上市时间。

• 提高质量： AI 的有效性在很大程度上取决于它处理的数据质量。用次标准的数据训练 AI 模型可能会导致偏见的响应和不良的结果。当 AI 开发过程中出现非结构化数据时，DevOps 过程在数据清洗方面发挥着至关重要的作用，最终提高了整个模型的质量。
• 提高 AI 质量： AI 系统的有效性取决于数据质量。差的数据可能会扭曲 AI 的响应。DevOps 有助于在开发过程中清理非结构化数据，从而提高模型质量。
• 扩展 AI： 管理 AI 的复杂角色和过程具有挑战性。DevOps 加速了交付，减少了重复的工作，并让团队专注于后期的开发阶段。
• 确保 AI 稳定性： DevOps，特别是持续集成，防止有缺陷的产品发布。它保证了无错误的模型，提高了 AI 系统的可靠性和稳定性。

DevOps 文化如何提高 AI 性能？

AI 启用的解决方案已经在很大程度上通过提供无可挑剔的功能来革新了业务运营。但是，人工智能仍然面临几个挑战，因为它需要巨大的努力和创新技术来克服它们。因此，获得高质量的数据集并预测准确的结果变得复杂。

企业需要培养 DevOps 文化来实现异常的结果。这种方法将导致有效的开发、集成和流程管道。

以下是使 AI 过程适应 DevOps 文化的阶段：

• 数据准备

为了创建一个高质量的数据集，您需要通过机器学习将原始数据转换为有价值的见解。数据准备涉及收集、清理、转换和存储数据的步骤，对于数据科学家来说可能非常耗时。

将 DevOps 集成到数据处理中涉及自动化和简化该过程，称为“DevOps for Data”或“DataOps”。

DataOps 使用技术来自动化数据交付，确保质量和一致性。DevOps 实践提高了团队的协作和工作流效率。

• 模型开发

高效的开发和部署是 AI/ML 开发中一个重要但棘手的方面。开发团队应该自动化并发开发、测试和模型版本控制管道。

AI 和 ML 项目需要频繁的增量迭代和无缝集成到生产中，遵循 CI/CD 方法。

鉴于 AI 和 ML 模型开发和测试的耗时性质，建议为这些阶段建立单独的时间表。

AI/ML 开发是一个持续的过程，专注于在不损害质量的情况下交付价值。团队合作对于持续改进和错误检查至关重要，提高了 AI 模型的生命周期和进度。

• 模型部署

DevOps 使得在实时处理数据流变得更容易，通过在高度分布式平台上使 AI 模型更小。虽然这些模型可以提高 AI 运营，但也可能带来一些关键挑战：

• 使模型容易被搜索
• 维护可追溯性
• 记录试验和研究
• 可视化模型性能

为了解决这些挑战，DevOps、IT 团队和 ML 专家必须合作以实现无缝的团队合作。机器学习运营 (MLOps) 自动化了 AI/ML 模型的部署、监控和管理，促进了 软件开发团队 之间的高效合作。

• 模型监控和学习

DevOps 简化了软件开发，使得发布速度更快。AI/ML 模型可能会偏离其初始参数，需要采取纠正措施来优化预测性能。持续学习对于 DevOps 中的持续改进至关重要。

要实现持续改进和学习：

• 从数据科学家那里收集反馈。
• 为 AI 角色设置培训目标。
• 为 DevOps 团队定义目标。
• 确保访问必要的资源。

AI 部署应该是自动化驱动和适应性强的，提供最大价值以符合业务目标。

通过持续集成加速 AI 建模

在产品开发和实施中，公司通常会经历迭代阶段，暂时停止进一步的修改，以允许一个单独的团队设置必要的技术基础设施。这通常需要几周时间，然后更新的版本被分发。

许多公司面临的问题是过早地放弃他们的 AI 开发工作，并输给了那些重视可扩展技术和文化实践的竞争对手。

组织可以通过融合 DevOps 文化和先进技术来构建一个完全自动化的 AI 模型。识别和利用有利的自动化机会可以显著提高效率和生产力。

开发人员必须将高级自动化测试集成到他们的 IT 架构中。在转变他们的 AI 开发工作流中，持续交付至关重要，加速了高质量解决方案和服务的推出。

在这个框架内，开发团队可以快速从数据中获得见解，以做出影响开发和性能的明智决策。

结束语

AI 在 DevOps 中的集成正在革新软件部署和运营。它提高了效率、可靠性和开发团队与运营团队之间的协作。随着技术的进步，接受 AI 在 DevOps 中的应用可以加速数据准备和模型构建，并确保高效的 AI 扩展运营。因此，公司应该考虑将 AI 运营化作为他们的核心业务目标之一。