AI во DevOps: Рационализирање на распоредувањето и операциите на софтверот

Како добро подмачкана машина, вашата организација е на работ на значајно распоредување на софтвер. Инвестиравте многу во најсовремени решенија за вештачка интелигенција, вашата стратегија за дигитална трансформација е поставена и вашите погледи се цврсто насочени кон иднината. Сепак, се наметнува прашањето - дали навистина можете да ја искористите моќта на вештачката интелигенција за да го рационализирате распоредувањето и операциите на вашиот софтвер?

Во свет каде што глобалниот пазар на дигитална трансформација се движи кон запрепастувачки $ 1,548.9 милијарди до 2027 година со CAGR од 21.1%, не можете да си дозволите само да газите вода. 

Како што се појавуваат Трендови на DevOps редефинирајте го развојот на софтвер, компаниите користат напредни способности за да го забрзаат нивното усвојување на вештачката интелигенција. Затоа, треба да го прифатите динамичното дуо на AI и DevOps за да останете конкурентни и да останете релевантни.

Оваа статија навлегува длабоко во трансформативната синергија на вештачката интелигенција и DevOps, истражувајќи како ова партнерство може да ги редефинира вашите операции, правејќи ги скалабилни и подготвени за иднината. 

Како DevOps ја забрзува вештачката интелигенција?

Со искористување на моќта на вештачката интелигенција за учење податоци и нудење богати сознанија, тимовите на DevOps можат да го забрзаат нивниот развојен процес и да се подобрат преку обезбедување квалитет. Ова ги поттикнува кон усвојување на иновативни решенија додека се соочуваат со критични прашања. 

Интегрирањето на комбинацијата на AI и DevOps резултира со неколку придобивки:

• Направете го целокупниот процес побрз: Употребата на вештачка интелигенција во операциите е сè уште нешто ново за повеќето компании. Затоа што треба да се создаде посветена средина за тестирање за понепречена имплементација на ВИ. Исто така, распоредувањето на кодот во софтверот е малку незгодно и одзема време. Со DevOps, нема потреба да се прават такви задачи, со што на крајот ќе се забрза времето на пазарот.

• Го подобрува квалитетот: Ефективноста на ВИ е значително под влијание на квалитетот на податоците што ги обработува. Тренирањето на модели на вештачка интелигенција со подпарични податоци може да доведе до пристрасни одговори и непожелни исходи. Кога неструктурирани податоци за време на развојот на вештачката интелигенција, процесот DevOps игра клучна улога во чистењето на податоците, што на крајот го подобрува севкупниот квалитет на моделот.
• Подобрување на квалитетот на вештачката интелигенција: Ефективноста на системот за вештачка интелигенција зависи од квалитетот на податоците. Слабите податоци може да ги нарушат одговорите на вештачката интелигенција. DevOps помага во чистење на неструктурирани податоци за време на развојот, подобрувајќи го квалитетот на моделот.
• Скалирање на вештачката интелигенција: Управувањето со сложените улоги и процеси на вештачката интелигенција е предизвик. DevOps ја забрзува испораката, ја намалува повторливата работа и им дозволува на тимовите да се фокусираат на подоцнежните фази на развој.
• Обезбедување стабилност на вештачката интелигенција: DevOps, особено континуираната интеграција, спречува неисправни изданија на производи. Гарантира модели без грешки, зголемувајќи ја доверливоста и стабилноста на системот за вештачка интелигенција.

Како културата на DevOps ќе ги зголеми перформансите на вештачката интелигенција?

Решенијата овозможени со вештачка интелигенција во голема мера ги револуционизираа деловните операции со обезбедување беспрекорни функционалности. Но, сепак, вештачката интелигенција се соочува со неколку предизвици бидејќи бара огромни напори и иновативни технологии за да се надминат. Затоа, добивањето квалитетна база на податоци и предвидувањето точни резултати станува комплицирано.

Бизнисите треба да негуваат култура на DevOps за да постигнат исклучителни резултати. Таквиот пристап ќе резултира со ефективен развој, интеграција и спроведување на процесот.

Подолу се фазите за да се направат процесите на вештачка интелигенција прилагодливи на културата на DevOps: 

• Подготовка на податоци 

За да креирате висококвалитетна база на податоци, треба да ги конвертирате необработените податоци во вредни увиди преку машинско учење. Подготовката на податоците вклучува чекори како собирање, чистење, трансформирање и складирање на податоци, што може да одземе време за научниците за податоци. 

Интегрирањето на DevOps во обработката на податоците вклучува автоматизирање и рационализирање на процесот, познат како „DevOps за податоци“ или „DataOps“.

DataOps користи технологија за автоматизирање на испораката на податоци, обезбедувајќи квалитет и конзистентност. Практиките на DevOps ја подобруваат тимската соработка и ефикасноста на работниот тек.

• Развој на модел

Ефикасниот развој и распоредување е еден од важните, но сепак застрашувачки аспекти на развојот на AI/ML. Развојниот тим треба да го автоматизира истовремениот развој, тестирање и контрола на верзијата на моделот.

Проектите за вештачка интелигенција и ML бараат чести инкрементални повторувања и беспрекорна интеграција во производството, по CI / CD пристап.

Со оглед на временската природа на развојот и тестирањето на моделите за вештачка интелигенција и ML, препорачливо е да се воспостават посебни временски рокови за овие фази.

Развојот на AI/ML е тековен процес фокусиран на испорака на вредност без да се загрози квалитетот. Тимската соработка е од суштинско значење за континуирано подобрување и проверки на грешки, подобрувајќи го животниот циклус и напредокот на моделот со вештачка интелигенција.

• Распоредување на моделот

DevOps го олеснува управувањето со потоци на податоци во реално време со тоа што ги прави моделите со вештачка интелигенција помали на високо дистрибуирани платформи. Иако таквите модели можат да ги зајакнат операциите на вештачката интелигенција, тие исто така можат да предизвикаат некои критични предизвици:

• Изработка на модели лесно достапни
• Одржување на следливост
• Снимање испитувања и истражувања
• Визуелизирање на перформансите на моделот
  

За да се справат со овие предизвици, DevOps, ИТ тимовите и специјалистите за ML мора да соработуваат за беспрекорна тимска работа. Операции за машинско учење (MLOps) го автоматизира распоредувањето, следењето и управувањето со AI/ML моделите, олеснувајќи ја ефикасната соработка меѓу тим за развој на софтвер.

• Модел мониторинг и учење

DevOps го рационализира развојот на софтвер, овозможувајќи побрзи изданија. Моделите со AI/ML можат да се оддалечат од нивните првични параметри, со што се гарантираат корективни активности за да се оптимизираат предвидливите перформанси. Континуираното учење е од витално значење во DevOps за тековно подобрување.

За да постигнете континуирано подобрување и учење:

• Соберете повратни информации од научниците за податоци.
• Поставете цели за обука за улоги за вештачка интелигенција.
• Дефинирајте цели за тимовите на DevOps.
• Обезбедете пристап до основните ресурси.

Распоредувањето на вештачката интелигенција треба да биде управувано од автоматизација и приспособливо, давајќи максимална вредност за усогласување со деловните цели.

Забрзување на моделирањето со вештачка интелигенција со континуирана интеграција

Во развојот и имплементацијата на производите, компаниите често минуваат низ итеративни фази, накратко запирајќи ги понатамошните модификации за да овозможат посебен тим да ја постави потребната технолошка инфраструктура. Ова обично трае неколку недели, по што се дистрибуира ажурираната верзија.

Проблемот за многу компании е предвременото напуштање на нивните напори за развој на вештачка интелигенција и губење од конкурентите кои ја ценат скалабилната технологија и културните практики.

Организациите можат да изградат целосно автоматизиран модел на вештачка интелигенција со спојување на културата на DevOps и напредните технологии. Идентификувањето и искористувањето на профитабилните можности за автоматизација може значително да ја подобри ефикасноста и продуктивноста.

Програмерите мора да вклучат напредно автоматизирано тестирање во нивните ИТ архитектури. Во трансформирањето на нивните работни текови за развој на вештачка интелигенција, од суштинско значење е континуираната испорака, што го забрзува лансирањето на висококвалитетни решенија и услуги.

Во оваа рамка, развојните тимови можат брзо да добијат увид од податоците за да донесат информирани одлуки кои влијаат на развојот и перформансите.

Одјавување

Интеграцијата на вештачката интелигенција во DevOps го револуционизира распоредувањето и работењето на софтверот. Ја подобрува ефикасноста, доверливоста и соработката помеѓу развојните и оперативните тимови. Како што напредува технологијата, прифаќањето на вештачката интелигенција во DevOps ја забрзува подготовката на податоците и изградбата на модели и гарантира ефикасни операции за скалирање на вештачката интелигенција. Значи, компаниите треба да размислат да ја направат операционализацијата на вештачката интелигенција една од нивните основни деловни цели.