AI dalam DevOps: Menyederhanakan Penerapan dan Pengoperasian Perangkat Lunak

Seperti mesin yang berfungsi dengan baik, organisasi Anda berada di ambang penerapan perangkat lunak yang signifikan. Anda telah banyak berinvestasi dalam solusi AI mutakhir, strategi transformasi digital Anda telah ditetapkan, dan pandangan Anda tertuju pada masa depan. Namun, pertanyaan yang muncul adalah – bisakah Anda benar-benar memanfaatkan kekuatan AI untuk menyederhanakan penerapan dan pengoperasian perangkat lunak Anda?

Di dunia di mana pasar transformasi digital global sedang menuju ke arah yang mengejutkan $ 1,548.9 miliar pada tahun 2027 dengan CAGR sebesar 21.1%, Anda tidak bisa hanya bertahan hidup. 

Saat muncul Tren DevOps mendefinisikan ulang pengembangan perangkat lunak, perusahaan memanfaatkan kemampuan canggih untuk mempercepat adopsi AI mereka. Itu sebabnya, Anda perlu merangkul duo dinamis AI dan DevOps agar tetap kompetitif dan relevan.

Artikel ini mendalami sinergi transformatif antara kecerdasan buatan dan DevOps, mengeksplorasi bagaimana kemitraan ini dapat mendefinisikan ulang operasi Anda, menjadikannya terukur dan siap menghadapi masa depan. 

Bagaimana DevOps mempercepat AI?

Dengan memanfaatkan kekuatan AI untuk pembelajaran data dan menawarkan wawasan yang kaya, tim DevOps dapat mempercepat proses pengembangan dan peningkatan mereka melalui jaminan kualitas. Hal ini mendorong mereka untuk mengambil solusi inovatif ketika menghadapi permasalahan kritis. 

Mengintegrasikan kombinasi AI dan DevOps menghasilkan beberapa manfaat:

• Jadikan proses keseluruhan lebih cepat: Menerapkan kecerdasan buatan ke dalam operasional masih merupakan sesuatu yang baru bagi sebagian besar perusahaan. Karena kita perlu menciptakan lingkungan pengujian khusus untuk penerapan AI yang lebih lancar. Selain itu, penerapan kode ke perangkat lunak agak rumit dan memakan waktu. Dengan DevOps, tidak perlu melakukan tugas seperti itu, yang pada akhirnya mempercepat waktu pasar.

• Meningkatkan kualitas: Efektivitas AI sangat dipengaruhi oleh kualitas data yang diprosesnya. Melatih model AI dengan data di bawah standar dapat menimbulkan respons yang bias dan hasil yang tidak diinginkan. Kapan data tidak terstruktur muncul selama pengembangan AI, proses DevOps memainkan peran penting dalam pembersihan data, yang pada akhirnya 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 tidak terstruktur selama pengembangan, sehingga meningkatkan kualitas model.
• Penskalaan AI: Mengelola peran dan proses AI yang kompleks merupakan sebuah tantangan. DevOps mempercepat pengiriman, mengurangi pekerjaan berulang, dan memungkinkan tim fokus pada tahap pengembangan selanjutnya.
• Memastikan stabilitas AI: DevOps, khususnya integrasi berkelanjutan, mencegah rilis produk yang salah. Ini menjamin model bebas kesalahan, meningkatkan keandalan dan stabilitas sistem AI.

Bagaimana budaya DevOps akan meningkatkan kinerja AI?

Solusi berkemampuan AI telah merevolusi operasi bisnis dengan memberikan fungsionalitas yang sempurna. Namun tetap saja, kecerdasan buatan menghadapi beberapa tantangan karena memerlukan upaya luar biasa dan teknologi inovatif untuk mengatasinya. Oleh karena itu, mendapatkan kumpulan data yang berkualitas dan memprediksi hasil yang akurat menjadi rumit.

Bisnis perlu memupuk budaya DevOps untuk mencapai hasil yang luar biasa. Pendekatan seperti itu akan menghasilkan pengembangan, integrasi, dan alur proses yang efektif.

Berikut adalah tahapan untuk membuat proses AI dapat beradaptasi dengan budaya DevOps: 

• Persiapan data 

Untuk membuat kumpulan data berkualitas tinggi, Anda perlu mengubah data mentah menjadi wawasan berharga Mesin belajar. Persiapan data melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan penyimpanan data, yang dapat memakan waktu lama bagi para 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 mengotomatiskan 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 penting namun tidak pasti dalam pengembangan AI/ML. Tim pengembangan harus mengotomatiskan alur pengembangan, pengujian, dan kontrol versi model secara bersamaan.

Proyek AI dan ML memerlukan iterasi tambahan yang sering dan integrasi yang lancar ke dalam produksi, mengikuti a CI / CD Pendekatan.

Mengingat sifat pengembangan dan pengujian model AI dan ML yang memakan waktu, sebaiknya tetapkan jadwal terpisah untuk tahapan ini.

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

• Penerapan model

DevOps mempermudah pengelolaan aliran data secara real-time dengan membuat model AI lebih kecil pada platform yang sangat terdistribusi. Meskipun model seperti ini dapat meningkatkan operasional AI, hal ini juga dapat menimbulkan beberapa tantangan penting:

• Membuat model mudah dicari
• Mempertahankan ketertelusuran
• Merekam uji coba dan penelitian
• Memvisualisasikan kinerja model
  

Untuk mengatasi tantangan ini, DevOps, tim IT, dan spesialis ML harus berkolaborasi untuk menghasilkan kerja tim yang lancar. Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps) mengotomatiskan penerapan, pemantauan, dan pengelolaan model AI/ML, memfasilitasi kolaborasi yang efisien di antara tim pengembangan perangkat lunak.

• Pemantauan dan pembelajaran model

DevOps menyederhanakan pengembangan perangkat lunak, memungkinkan rilis lebih cepat. Model AI/ML dapat menyimpang dari parameter awalnya, sehingga memerlukan tindakan perbaikan untuk mengoptimalkan performa prediktif. Pembelajaran berkelanjutan sangat penting dalam DevOps untuk perbaikan berkelanjutan.

Untuk mencapai perbaikan dan pembelajaran berkelanjutan:

• Kumpulkan masukan dari ilmuwan data.
• Tetapkan tujuan pelatihan untuk peran AI.
• Tentukan tujuan untuk tim DevOps.
• Pastikan akses terhadap sumber daya penting.

Penerapan AI harus didorong oleh otomatisasi dan mudah beradaptasi, memberikan nilai maksimal agar selaras dengan tujuan bisnis.

Mempercepat pemodelan AI dengan integrasi berkelanjutan

Dalam pengembangan dan implementasi produk, perusahaan sering kali melalui fase berulang, menghentikan modifikasi lebih lanjut untuk sementara waktu agar tim terpisah dapat menyiapkan infrastruktur teknologi yang diperlukan. Ini biasanya memakan waktu beberapa minggu, setelah itu versi terbaru didistribusikan.

Masalah yang dihadapi banyak perusahaan adalah meninggalkan upaya pengembangan AI mereka sebelum waktunya dan kalah dari pesaing yang menghargai teknologi dan praktik budaya yang terukur.

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

Pengembang harus memasukkan pengujian otomatis tingkat lanjut ke dalam arsitektur TI mereka. Dalam mentransformasi alur kerja pengembangan AI mereka, penyampaian berkelanjutan sangatlah penting, sehingga mempercepat peluncuran solusi dan layanan berkualitas tinggi.

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

Tanda tangan

Integrasi AI dalam DevOps merevolusi penerapan dan pengoperasian perangkat lunak. Ini meningkatkan efisiensi, keandalan, dan kolaborasi antara tim pengembangan dan operasi. Seiring kemajuan teknologi, penggunaan AI dalam DevOps mempercepat persiapan data dan konstruksi model serta memastikan operasi penskalaan AI yang efisien. Oleh karena itu, perusahaan harus mempertimbangkan menjadikan operasionalisasi AI sebagai salah satu tujuan bisnis inti mereka.