DevOps における AI: ソフトウェアの導入と運用の合理化

油がたっぷりと注がれたマシンのように、組織は大規模なソフトウェア導入の瀬戸際にあります。 あなたは最先端の AI ソリューションに多額の投資を行っており、デジタル変革戦略を策定し、将来をしっかりと見据えています。 しかし、AI の力を本当に活用してソフトウェアの導入と運用を合理化できるのか、という疑問が立ちはだかります。

世界のデジタルトランスフォーメーション市場が驚異的な水準に向かって突き進んでいる世界で、 $ 1,548.9億 2027 年までに 21.1% の CAGR で成長すると、ただ立ち泳ぎする余裕はありません。 

出現するにつれて DevOpsのトレンド ソフトウェア開発を再定義すると、企業は高度な機能を活用して AI 導入を加速します。 そのため、競争力を維持し、関連性を維持するには、AI と DevOps のダイナミックな組み合わせを採用する必要があります。

この記事では、人工知能と DevOps の変革的な相乗効果を深く掘り下げ、このパートナーシップがどのように業務を再定義し、業務をスケーラブルで将来に備えたものにすることができるかを探ります。 

DevOps はどのようにして AI を高速化しますか?

データ学習に AI の力を活用し、豊富な洞察を提供することで、DevOps チームは開発プロセスをスピードアップし、品質保証を通じて改善することができます。 これにより、重大な問題に直面しながらも、革新的なソリューションの導入が推進されます。 

AI と DevOps の組み合わせを統合すると、次のような利点が得られます。

• 全体的なプロセスを高速化します。 人工知能を業務に導入することは、ほとんどの企業にとってまだ新しいことです。 AI をよりスムーズに実装するには、専用のテスト環境を作成する必要があるからです。 また、コードをソフトウェアにデプロイするのは少し難しく、時間がかかります。 DevOps を使用すると、そのようなタスクを実行する必要がなくなり、最終的に市場の時間が短縮されます。

• 品質の向上: AI の有効性は、AI が処理するデータの品質に大きく影響されます。 平均以下のデータを使用して AI モデルをトレーニングすると、偏った応答や望ましくない結果が生じる可能性があります。 いつ 非構造化データ AI 開発中に問題が表面化する場合、DevOps プロセスはデータ クレンジングにおいて重要な役割を果たし、最終的にモデル全体の品質を向上させます。
• AI の品質の向上: AI システムの有効性はデータの品質にかかっています。 データが不十分だと AI の応答が歪む可能性があります。 DevOps は、開発中の非構造化データのクリーニングを支援し、モデルの品質を向上させます。
• AI のスケーリング: AI の複雑な役割とプロセスを管理するのは困難です。 DevOps は配信を加速し、反復的な作業を減らし、チームが後の開発段階に集中できるようにします。
• AI の安定性の確保: DevOps、特に継続的インテグレーションは、欠陥のある製品リリースを防ぎます。 エラーのないモデルが保証され、AI システムの信頼性と安定性が向上します。

DevOps 文化は AI のパフォーマンスをどのように向上させるのでしょうか?

AI 対応ソリューションは、完璧な機能を提供することでビジネス運営に大きな変革をもたらしました。 しかしそれでも、人工知能はいくつかの課題に直面しており、それらを克服するには多大な努力と革新的なテクノロジーが必要です。 したがって、高品質のデータセットを取得して正確な結果を予測することは複雑になります。

企業が優れた結果を達成するには、DevOps 文化を育む必要があります。 このようなアプローチにより、効果的な開発、統合、プロセス パイプラインが実現します。

AI プロセスを DevOps 文化に適応させるためのフェーズは次のとおりです。 

• データの準備 

高品質のデータセットを作成するには、次の方法で生データを貴重な洞察に変換する必要があります。 機械学習。 データの準備には、データの収集、クリーニング、変換、保存などの手順が含まれており、データ サイエンティストにとっては時間がかかる場合があります。 

DevOps をデータ処理に統合するには、「DevOps for Data」または「DataOps」と呼ばれるプロセスの自動化と合理化が必要です。

DataOps はテクノロジーを使用してデータ配信を自動化し、品質と一貫性を確保します。 DevOps の実践により、チームのコラボレーションとワークフローの効率が向上します。

• モデル開発

効率的な開発と展開は、AI/ML 開発の重要かつ危険な側面の XNUMX つです。 開発チームは、同時開発、テスト、およびモデルのバージョン管理パイプラインを自動化する必要があります。

AI および ML プロジェクトでは、頻繁な増分反復と本番環境へのシームレスな統合が必要です。 CI / CD アプローチで回避できます。

AI および ML モデルの開発とテストには時間がかかる性質があるため、これらの段階については別のタイムラインを確立することをお勧めします。

AI/ML 開発は、品質を損なうことなく価値を提供することに重点を置いた継続的なプロセスです。 継続的な改善とエラーチェックを行い、AI モデルのライフサイクルと進歩を強化するには、チームのコラボレーションが不可欠です。

• モデルの展開

DevOps では、高度に分散されたプラットフォーム上で AI モデルを小さくすることで、リアルタイムでのデータ ストリームの管理が容易になります。 このようなモデルは AI の運用を強化できますが、いくつかの重大な課題も引き起こす可能性があります。

• モデルを簡単に検索できるようにする
• トレーサビリティの維持
• 試験と研究の記録
• モデルのパフォーマンスの視覚化
  

これらの課題に対処するには、DevOps、IT チーム、ML スペシャリストが連携してシームレスなチームワークを実現する必要があります。 Machine Learning Operations (MLOps) は、AI/ML モデルの導入、監視、管理を自動化し、チーム間の効率的なコラボレーションを促進します。 ソフトウェア開発チーム.

• モデルの監視と学習

DevOps はソフトウェア開発を合理化し、より迅速なリリースを可能にします。 AI/ML モデルは初期パラメータから変動する可能性があるため、予測パフォーマンスを最適化するための修正措置が必要になります。 DevOps において継続的な改善を図るには、継続的な学習が不可欠です。

継続的な改善と学習を達成するには:

• データサイエンティストからフィードバックを収集します。
• AI の役割のトレーニング目標を設定します。
• DevOps チームの目標を定義します。
• 重要なリソースへのアクセスを確保します。

AI の導入は自動化主導型で適応性があり、ビジネス目標に合わせて最大の価値を提供する必要があります。

継続的インテグレーションによる AI モデリングの高速化

製品の開発と実装では、企業は多くの場合、反復フェーズを経て、別のチームが必要なテクノロジー インフラストラクチャをセットアップできるように、さらなる変更を一時的に停止します。 通常、これには数週間かかり、その後、更新バージョンが配布されます。

多くの企業にとっての問題は、AI 開発の取り組みを時期尚早に放棄し、スケーラブルなテクノロジーと文化的慣行を重視する競合他社に負けることです。

組織は、DevOps 文化と先進テクノロジーを融合することで、完全に自動化された AI モデルを構築できます。 有利な自動化の機会を特定して活用すると、効率と生産性が大幅に向上します。

開発者は、高度な自動テストを IT アーキテクチャに組み込む必要があります。 AI 開発ワークフローを変革するには、継続的なデリバリーが不可欠であり、高品質のソリューションとサービスの立ち上げを加速します。

このフレームワーク内で、開発チームはデータから迅速に洞察を取得し、開発とパフォーマンスに影響を与える情報に基づいた意思決定を行うことができます。

サインオフ

DevOps への AI の統合は、ソフトウェアの導入と運用に革命をもたらしています。 効率、信頼性、開発チームと運用チーム間のコラボレーションが強化されます。 テクノロジーが進歩するにつれて、DevOps に AI を取り入れることで、データの準備とモデルの構築が高速化され、効率的な AI スケーリング操作が保証されます。 したがって、企業は AI の運用化を中核的なビジネス目標の XNUMX つとすることを検討する必要があります。