IA em DevOps: simplificando a implantação e operações de software

Como uma máquina bem lubrificada, sua organização está à beira de uma implantação significativa de software. Você investiu pesadamente em soluções de IA de ponta, sua estratégia de transformação digital está definida e seus olhos estão firmemente fixados no futuro. No entanto, a questão surge: você pode realmente aproveitar o poder da IA ​​para agilizar a implantação e as operações de seu software?

Num mundo onde o mercado global de transformação digital está a caminhar para um ritmo impressionante US$ 1,548.9 bilhões até 2027, com um CAGR de 21.1%, você não pode se dar ao luxo de simplesmente ficar na água. 

Como emergente Tendências de DevOps Ao redefinir o desenvolvimento de software, as empresas aproveitam recursos avançados para acelerar a adoção da IA. É por isso que você precisa abraçar a dupla dinâmica de IA e DevOps para se manter competitivo e relevante.

Este artigo investiga profundamente a sinergia transformadora da inteligência artificial e do DevOps, explorando como esta parceria pode redefinir suas operações, tornando-as escalonáveis ​​e prontas para o futuro. 

Como o DevOps agiliza a IA?

Ao aproveitar o poder da IA ​​para aprendizagem de dados e oferecer insights valiosos, as equipes de DevOps podem acelerar seu processo de desenvolvimento e melhorar por meio da garantia de qualidade. Isso os impulsiona para a adoção de soluções inovadoras enquanto enfrentam problemas críticos. 

A integração da combinação de IA e DevOps resulta em vários benefícios:

• Torne o processo geral mais rápido: A implantação de inteligência artificial nas operações ainda é algo novo para a maioria das empresas. Porque é necessário criar um ambiente de teste dedicado para uma implementação de IA mais tranquila. Além disso, implantar o código no software é um pouco complicado e demorado. Com o DevOps, não há necessidade de realizar tais tarefas, acabando por acelerar o tempo do mercado.

• Melhora a qualidade: A eficácia da IA ​​é significativamente influenciada pela qualidade dos dados que processa. Treinar modelos de IA com dados abaixo da média pode levar a respostas tendenciosas e resultados indesejáveis. Quando dados não estruturados superfícies durante o desenvolvimento de IA, o processo DevOps desempenha um papel crucial na limpeza de dados, melhorando, em última análise, a qualidade geral do modelo.
• Melhorando a qualidade da IA: A eficácia do sistema de IA depende da qualidade dos dados. Dados de má qualidade podem distorcer as respostas da IA. O DevOps auxilia na limpeza de dados não estruturados durante o desenvolvimento, melhorando a qualidade do modelo.
• Escalando IA: Gerenciar as funções e processos complexos da IA ​​é um desafio. O DevOps acelera a entrega, reduz o trabalho repetitivo e permite que as equipes se concentrem nos estágios posteriores de desenvolvimento.
• Garantindo a estabilidade da IA: O DevOps, especialmente a integração contínua, evita lançamentos defeituosos de produtos. Garante modelos livres de erros, aumentando a confiabilidade e estabilidade do sistema de IA.

Como a cultura DevOps impulsionará o desempenho da IA?

As soluções habilitadas para IA revolucionaram em grande medida as operações de negócios, fornecendo funcionalidades impecáveis. Mesmo assim, a inteligência artificial enfrenta alguns desafios, pois requer enormes esforços e tecnologias inovadoras para os superar. Portanto, obter um conjunto de dados de qualidade e prever resultados precisos torna-se complicado.

As empresas precisam cultivar uma cultura DevOps para alcançar resultados excepcionais. Tal abordagem resultará em desenvolvimento, integração e pipeline de processos eficazes.

Abaixo estão as fases para tornar os processos de IA adaptáveis ​​à cultura DevOps: 

• Preparação de dados 

Para criar um conjunto de dados de alta qualidade, você precisa converter dados brutos em insights valiosos por meio de aprendizado de máquina. A preparação de dados envolve etapas como coleta, limpeza, transformação e armazenamento de dados, o que pode consumir muito tempo para os cientistas de dados. 

A integração do DevOps ao processamento de dados envolve automatizar e agilizar o processo, conhecido como “DevOps for Data” ou “DataOps”.

DataOps utiliza tecnologia para automatizar a entrega de dados, garantindo qualidade e consistência. As práticas de DevOps melhoram a colaboração da equipe e a eficiência do fluxo de trabalho.

• Desenvolvimento de modelo

O desenvolvimento e a implantação eficientes são um dos aspectos importantes, porém arriscados, do desenvolvimento de IA/ML. A equipe de desenvolvimento deve automatizar o pipeline simultâneo de desenvolvimento, teste e controle de versão do modelo.

Os projetos de IA e ML exigem iterações incrementais frequentes e integração perfeita na produção, seguindo um CI / CD abordagem.

Dada a natureza demorada do desenvolvimento e teste de modelos de IA e ML, é aconselhável estabelecer cronogramas separados para essas etapas.

O desenvolvimento de IA/ML é um processo contínuo focado em agregar valor sem comprometer a qualidade. A colaboração da equipe é essencial para a melhoria contínua e a verificação de erros, melhorando o ciclo de vida e o progresso do modelo de IA.

• Implantação de modelo

O DevOps facilita o gerenciamento de fluxos de dados em tempo real, tornando os modelos de IA menores em plataformas altamente distribuídas. Embora esses modelos possam impulsionar as operações de IA, também podem representar alguns desafios críticos:

• Tornando os modelos facilmente pesquisáveis
• Manter a rastreabilidade
• Gravando ensaios e pesquisas
• Visualizando o desempenho do modelo
  

Para enfrentar esses desafios, DevOps, equipes de TI e especialistas em ML devem colaborar para um trabalho em equipe perfeito. As operações de aprendizado de máquina (MLOps) automatizam a implantação, o monitoramento e o gerenciamento de modelos de IA/ML, facilitando a colaboração eficiente entre os equipe de desenvolvimento de software.

• Monitoramento e aprendizado de modelo

O DevOps agiliza o desenvolvimento de software, permitindo lançamentos mais rápidos. Os modelos de IA/ML podem se desviar de seus parâmetros iniciais, garantindo ações corretivas para otimizar o desempenho preditivo. O aprendizado contínuo é vital no DevOps para melhoria contínua.

Para alcançar melhoria e aprendizagem contínuas:

• Obtenha feedback de cientistas de dados.
• Defina objetivos de treinamento para funções de IA.
• Defina objetivos para equipes DevOps.
• Garantir o acesso a recursos essenciais.

A implantação de IA deve ser orientada pela automação e adaptável, proporcionando valor máximo para se alinhar aos objetivos de negócios.

Acelerando a modelagem de IA com integração contínua

No desenvolvimento e implementação de produtos, as empresas passam frequentemente por fases iterativas, interrompendo brevemente novas modificações para permitir que uma equipa separada estabeleça a infra-estrutura tecnológica necessária. Isso geralmente leva algumas semanas, após as quais a versão atualizada é distribuída.

O problema para muitas empresas é abandonar prematuramente os seus esforços de desenvolvimento de IA e perder para concorrentes que valorizam tecnologias e práticas culturais escaláveis.

As organizações podem construir um modelo de IA totalmente automatizado mesclando a cultura DevOps e tecnologias avançadas. Identificar e capitalizar oportunidades lucrativas de automação pode aumentar significativamente a eficiência e a produtividade.

Os desenvolvedores devem incorporar testes automatizados avançados em suas arquiteturas de TI. Ao transformar os seus fluxos de trabalho de desenvolvimento de IA, a entrega contínua é essencial, acelerando o lançamento de soluções e serviços de alta qualidade.

Dentro dessa estrutura, as equipes de desenvolvimento podem obter rapidamente insights dos dados para tomar decisões informadas que impactam o desenvolvimento e o desempenho.

Assinando

A integração da IA ​​no DevOps está revolucionando a implantação e as operações de software. Ele aumenta a eficiência, a confiabilidade e a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações. À medida que a tecnologia avança, a adoção da IA ​​no DevOps acelera a preparação de dados e a construção de modelos e garante operações eficientes de escalonamento de IA. Portanto, as empresas devem considerar tornar a operacionalização da IA ​​um dos seus principais objetivos comerciais.