AI în DevOps: eficientizarea implementării și operațiunilor software

Ca o mașină bine unsă, organizația dumneavoastră se află în pragul unei implementări semnificative de software. Ați investit foarte mult în soluții de IA de ultimă oră, strategia dvs. de transformare digitală este stabilită, iar obiectivele dvs. sunt axate ferm pe viitor. Cu toate acestea, întrebarea se ridică – puteți valorifica cu adevărat puterea AI pentru a vă simplifica implementarea și operațiunile software?

Într-o lume în care piața globală a transformării digitale se îndreaptă spre o uluitoare $ 1,548.9 de miliarde de până în 2027, la un CAGR de 21.1%, nu vă puteți permite doar să călcați pe apă. 

Ca emergente Tendințe DevOps redefinește dezvoltarea de software, companiile profită de capabilități avansate pentru a-și accelera adoptarea AI. De aceea, trebuie să îmbrățișați duoul dinamic AI și DevOps pentru a rămâne competitiv și a rămâne relevant.

Acest articol analizează în profunzime sinergia transformatoare a inteligenței artificiale și DevOps, explorând modul în care acest parteneriat vă poate redefini operațiunile, făcându-le scalabile și pregătite pentru viitor. 

Cum accelerează DevOps AI?

Valorificând puterea AI pentru învățarea datelor și oferind perspective bogate, echipele DevOps își pot accelera procesul de dezvoltare și își pot îmbunătăți prin asigurarea calității. Acest lucru îi propulsează către adoptarea de soluții inovatoare, în timp ce se confruntă cu probleme critice. 

Integrarea combinației de AI și DevOps are mai multe beneficii:

• Faceți procesul general mai rapid: Implementarea inteligenței artificiale în operațiuni este încă ceva nou pentru majoritatea companiilor. Pentru că trebuie să creați un mediu de testare dedicat pentru o implementare mai fluidă a AI. De asemenea, implementarea codului în software este puțin complicată și necesită timp. Cu DevOps, nu este nevoie să faceți astfel de sarcini, în cele din urmă accelerând timpul de piață.

• Imbunatateste calitatea: Eficacitatea AI este influențată semnificativ de calitatea datelor pe care le prelucrează. Pregătirea modelelor AI cu date necorespunzătoare poate duce la răspunsuri părtinitoare și rezultate nedorite. Când date nestructurate în timpul dezvoltării AI, procesul DevOps joacă un rol crucial în curățarea datelor, îmbunătățind în cele din urmă calitatea generală a modelului.
• Îmbunătățirea calității AI: Eficacitatea sistemului AI depinde de calitatea datelor. Datele slabe pot distorsiona răspunsurile AI. DevOps ajută la curățarea datelor nestructurate în timpul dezvoltării, îmbunătățind calitatea modelului.
• Scalare AI: Gestionarea rolurilor și proceselor complexe ale AI este o provocare. DevOps accelerează livrarea, reduce munca repetitivă și permite echipelor să se concentreze asupra etapelor ulterioare de dezvoltare.
• Asigurarea stabilității AI: DevOps, în special integrarea continuă, previne lansările defecte ale produselor. Garantează modele fără erori, sporind fiabilitatea și stabilitatea sistemului AI.

Cum va stimula cultura DevOps performanța AI?

Soluțiile bazate pe inteligența artificială au revoluționat operațiunile de afaceri într-o mare măsură, oferind funcționalități impecabile. Cu toate acestea, inteligența artificială se confruntă cu câteva provocări, deoarece necesită eforturi extraordinare și tehnologii inovatoare pentru a le depăși. Prin urmare, obținerea unui set de date de calitate și estimarea rezultatelor precise devine complicată.

Companiile trebuie să cultive o cultură DevOps pentru a obține rezultate excepționale. O astfel de abordare va avea ca rezultat o dezvoltare, integrare și procese eficiente.

Mai jos sunt fazele pentru a face procesele AI adaptabile la cultura DevOps: 

• Pregătirea datelor 

Pentru a crea un set de date de înaltă calitate, trebuie să convertiți datele brute în informații valoroase prin intermediul masina de învățare. Pregătirea datelor implică pași precum colectarea, curățarea, transformarea și stocarea datelor, care pot consuma mult timp pentru oamenii de știință ai datelor. 

Integrarea DevOps în procesarea datelor implică automatizarea și eficientizarea procesului, cunoscut sub numele de „DevOps for Data” sau „DataOps”.

DataOps folosește tehnologia pentru a automatiza livrarea datelor, asigurând calitatea și consistența. Practicile DevOps îmbunătățesc colaborarea în echipă și eficiența fluxului de lucru.

• Dezvoltarea modelului

Dezvoltarea și implementarea eficientă este unul dintre aspectele importante, dar periculoase ale dezvoltării AI/ML. Echipa de dezvoltare ar trebui să automatizeze dezvoltarea concomitentă, testarea și canalul de control al versiunilor modelului.

Proiectele AI și ML necesită iterații incrementale frecvente și integrare perfectă în producție, după a CI / CD abordare.

Având în vedere natura consumatoare de timp a dezvoltării și testării modelelor AI și ML, este recomandabil să se stabilească termene separate pentru aceste etape.

Dezvoltarea AI/ML este un proces continuu axat pe furnizarea de valoare fără a compromite calitatea. Colaborarea în echipă este esențială pentru îmbunătățirea continuă și verificarea erorilor, îmbunătățind ciclul de viață și progresul modelului AI.

• Implementarea modelului

DevOps facilitează gestionarea fluxurilor de date în timp real, făcând modelele AI mai mici pe platformele foarte distribuite. Deși astfel de modele pot stimula operațiunile AI, pot prezenta și unele provocări critice:

• Faceți modele ușor de căutat
• Menținerea trasabilității
• Înregistrarea încercărilor și cercetărilor
• Vizualizarea performanței modelului
  

Pentru a face față acestor provocări, DevOps, echipele IT și specialiștii ML trebuie să colaboreze pentru o muncă în echipă fără întreruperi. Machine Learning Operations (MLOps) automatizează implementarea, monitorizarea și gestionarea modelelor AI/ML, facilitând colaborarea eficientă între echipa de dezvoltare software.

• Model de monitorizare și învățare

DevOps eficientizează dezvoltarea software-ului, permițând lansări mai rapide. Modelele AI/ML pot devia de la parametrii lor inițiali, garantând acțiuni corective pentru a optimiza performanța predictivă. Învățarea continuă este vitală în DevOps pentru îmbunătățirea continuă.

Pentru a obține îmbunătățirea continuă și învățarea:

• Adunați feedback de la oamenii de știință de date.
• Stabiliți obiective de formare pentru rolurile AI.
• Definiți obiectivele echipelor DevOps.
• Asigurați accesul la resursele esențiale.

Implementarea AI ar trebui să fie bazată pe automatizare și adaptabilă, oferind valoare maximă pentru a se alinia obiectivelor de afaceri.

Accelerarea modelării AI cu integrare continuă

În dezvoltarea și implementarea produselor, companiile trec adesea prin faze iterative, oprind pentru scurt timp modificările ulterioare pentru a permite unei echipe separate să creeze infrastructura tehnologică necesară. Acest lucru durează de obicei câteva săptămâni, după care versiunea actualizată este distribuită.

Problema multor companii este abandonarea prematură a eforturilor lor de dezvoltare a AI și pierderea în fața concurenților care apreciază tehnologia scalabilă și practicile culturale.

Organizațiile pot construi un model AI complet automatizat prin îmbinarea culturii DevOps și a tehnologiilor avansate. Identificarea și valorificarea oportunităților de automatizare profitabile poate crește semnificativ eficiența și productivitatea.

Dezvoltatorii trebuie să încorporeze testarea automată avansată în arhitecturile lor IT. În transformarea fluxurilor de lucru pentru dezvoltarea AI, livrarea continuă este esențială, accelerând lansarea de soluții și servicii de înaltă calitate.

În acest cadru, echipele de dezvoltare pot obține rapid informații din date pentru a lua decizii informate care influențează dezvoltarea și performanța.

Delogare

Integrarea AI în DevOps revoluționează implementarea și operațiunile software. Îmbunătățește eficiența, fiabilitatea și colaborarea între echipele de dezvoltare și operațiuni. Pe măsură ce tehnologia avansează, adoptarea AI în DevOps accelerează pregătirea datelor și construirea modelelor și asigură operațiuni eficiente de scalare a AI. Așadar, companiile ar trebui să ia în considerare să facă operaționalizarea AI unul dintre obiectivele lor principale de afaceri.