L'intelligenza artificiale in DevOps: semplificazione della distribuzione e delle operazioni del software

Come una macchina ben oliata, la tua organizzazione è sull'orlo di un'implementazione significativa del software. Hai investito molto in soluzioni IA all'avanguardia, la tua strategia di trasformazione digitale è definita e il tuo sguardo è saldamente rivolto al futuro. Tuttavia, la domanda incombe: puoi davvero sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per semplificare l’implementazione e le operazioni del tuo software?

In un mondo in cui il mercato globale della trasformazione digitale sta precipitando verso una velocità sconcertante $1,548.9 miliardi entro il 2027, con un CAGR del 21.1%, non ci si può permettere di rimanere a galla. 

Come emergente Tendenze DevOps ridefinendo lo sviluppo del software, le aziende sfruttano funzionalità avanzate per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale. Ecco perché è necessario abbracciare il dinamico binomio AI e DevOps per rimanere competitivi e rilevanti.

Questo articolo approfondisce la sinergia trasformativa tra intelligenza artificiale e DevOps, esplorando come questa partnership può ridefinire le tue operazioni, rendendole scalabili e pronte per il futuro. 

In che modo DevOps accelera l'intelligenza artificiale?

Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale per l'apprendimento dei dati e offrendo approfondimenti approfonditi, i team DevOps possono accelerare il processo di sviluppo e migliorare attraverso il controllo della qualità. Ciò li spinge verso l’adozione di soluzioni innovative affrontando questioni critiche. 

L'integrazione della combinazione di AI e DevOps comporta numerosi vantaggi:

• Rendi il processo complessivo più veloce: L’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni è ancora qualcosa di nuovo per la maggior parte delle aziende. Perché è necessario creare un ambiente di test dedicato per un'implementazione dell'intelligenza artificiale più fluida. Inoltre, la distribuzione del codice nel software è un po’ complicata e richiede molto tempo. Con DevOps non è necessario svolgere tali attività, accelerando i tempi di mercato.

• Migliora la qualità: L’efficacia dell’IA è influenzata in modo significativo dalla qualità dei dati che elabora. Addestrare modelli di intelligenza artificiale con dati scadenti può portare a risposte distorte e risultati indesiderati. Quando dati non strutturati superfici durante lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, il processo DevOps svolge un ruolo cruciale nella pulizia dei dati, migliorando in definitiva la qualità complessiva del modello.
• Migliorare la qualità dell'intelligenza artificiale: L’efficacia del sistema di intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati. Dati scadenti possono distorcere le risposte dell’intelligenza artificiale. DevOps aiuta a pulire i dati non strutturati durante lo sviluppo, migliorando la qualità del modello.
• Scalabilità dell'IA: Gestire i ruoli e i processi complessi dell’intelligenza artificiale è impegnativo. DevOps accelera la consegna, riduce il lavoro ripetitivo e consente ai team di concentrarsi sulle fasi di sviluppo successive.
• Garantire la stabilità dell'IA: DevOps, in particolare l'integrazione continua, previene rilasci errati dei prodotti. Garantisce modelli privi di errori, aumentando l’affidabilità e la stabilità del sistema AI.

In che modo la cultura DevOps migliorerà le prestazioni dell'intelligenza artificiale?

Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale hanno rivoluzionato in larga misura le operazioni aziendali offrendo funzionalità impeccabili. Tuttavia, l’intelligenza artificiale deve ancora affrontare un paio di sfide poiché richiede sforzi enormi e tecnologie innovative per superarle. Pertanto, ottenere un set di dati di qualità e prevedere risultati accurati diventa complicato.

Le aziende devono coltivare una cultura DevOps per ottenere risultati eccezionali. Un simile approccio si tradurrà in uno sviluppo, un’integrazione e una pipeline di processi efficaci.

Di seguito le fasi per rendere i processi AI adattabili alla cultura DevOps: 

• Preparazione dei dati 

Per creare un set di dati di alta qualità, è necessario convertire i dati grezzi in informazioni preziose machine learning. La preparazione dei dati prevede fasi come la raccolta, la pulizia, la trasformazione e l'archiviazione dei dati, che possono richiedere molto tempo ai data scientist. 

L'integrazione di DevOps nell'elaborazione dei dati implica l'automazione e la semplificazione del processo, noto come "DevOps for Data" o "DataOps".

DataOps utilizza la tecnologia per automatizzare la consegna dei dati, garantendo qualità e coerenza. Le pratiche DevOps migliorano la collaborazione del team e l'efficienza del flusso di lavoro.

• Sviluppo del modello

Lo sviluppo e l'implementazione efficienti sono uno degli aspetti importanti ma rischiosi dello sviluppo AI/ML. Il team di sviluppo dovrebbe automatizzare la pipeline di sviluppo, test e controllo della versione del modello simultaneo.

I progetti AI e ML richiedono frequenti iterazioni incrementali e una perfetta integrazione nella produzione, seguendo a CI / CD approccio.

Considerata la natura dispendiosa in termini di tempo dello sviluppo e dei test dei modelli AI e ML, è consigliabile stabilire tempistiche separate per queste fasi.

Lo sviluppo di AI/ML è un processo continuo incentrato sulla fornitura di valore senza compromettere la qualità. La collaborazione del team è essenziale per il miglioramento continuo e il controllo degli errori, migliorando il ciclo di vita e il progresso del modello AI.

• Distribuzione del modello

DevOps semplifica la gestione dei flussi di dati in tempo reale riducendo i modelli di intelligenza artificiale su piattaforme altamente distribuite. Sebbene tali modelli possano potenziare le operazioni di intelligenza artificiale, possono anche porre alcune sfide critiche:

• Rendere i modelli facilmente ricercabili
• Mantenere la tracciabilità
• Registrazione di prove e ricerche
• Visualizzazione delle prestazioni del modello
  

Per affrontare queste sfide, DevOps, team IT e specialisti ML devono collaborare per un lavoro di squadra senza interruzioni. Machine Learning Operations (MLOps) automatizza l'implementazione, il monitoraggio e la gestione dei modelli AI/ML, facilitando una collaborazione efficiente tra i team di sviluppo software.

• Monitoraggio e apprendimento del modello

DevOps semplifica lo sviluppo del software, consentendo rilasci più rapidi. I modelli AI/ML possono discostarsi dai parametri iniziali, garantendo azioni correttive per ottimizzare le prestazioni predittive. L'apprendimento continuo è vitale in DevOps per il miglioramento continuo.

Per ottenere un miglioramento e un apprendimento continui:

• Raccogli feedback dai data scientist.
• Stabilisci obiettivi di formazione per i ruoli AI.
• Definire gli obiettivi per i team DevOps.
• Garantire l’accesso alle risorse essenziali.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale dovrebbe essere guidata dall’automazione e adattabile, offrendo il massimo valore per allinearsi agli obiettivi aziendali.

Accelerare la modellazione dell'intelligenza artificiale con l'integrazione continua

Nello sviluppo e nell'implementazione del prodotto, le aziende spesso attraversano fasi iterative, interrompendo brevemente ulteriori modifiche per consentire a un team separato di impostare l'infrastruttura tecnologica necessaria. Solitamente questa operazione richiede alcune settimane, trascorse le quali viene distribuita la versione aggiornata.

Il problema per molte aziende è abbandonare prematuramente i propri sforzi di sviluppo dell’intelligenza artificiale e perdere terreno rispetto ai concorrenti che apprezzano la tecnologia scalabile e le pratiche culturali.

Le organizzazioni possono creare un modello di intelligenza artificiale completamente automatizzato unendo la cultura DevOps e le tecnologie avanzate. Identificare e sfruttare opportunità redditizie di automazione può migliorare significativamente l’efficienza e la produttività.

Gli sviluppatori devono incorporare test automatizzati avanzati nelle loro architetture IT. Nel trasformare i flussi di lavoro di sviluppo dell’intelligenza artificiale, la fornitura continua è essenziale, accelerando il lancio di soluzioni e servizi di alta qualità.

All'interno di questo quadro, i team di sviluppo possono ottenere rapidamente informazioni approfondite dai dati per prendere decisioni informate che influiscono sullo sviluppo e sulle prestazioni.

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L’integrazione dell’intelligenza artificiale in DevOps sta rivoluzionando l’implementazione e le operazioni del software. Migliora l'efficienza, l'affidabilità e la collaborazione tra i team di sviluppo e operativi. Con l’avanzare della tecnologia, l’adozione dell’intelligenza artificiale in DevOps accelera la preparazione dei dati e la costruzione dei modelli e garantisce operazioni di scalabilità dell’intelligenza artificiale efficienti. Pertanto, le aziende dovrebbero considerare di rendere l’operatività dell’IA uno dei loro obiettivi aziendali principali.