AI i DevOps: Strømlining af softwareimplementering og -drift

Som en velsmurt maskine er din organisation på randen af ​​en betydelig softwareimplementering. Du har investeret massivt i banebrydende AI-løsninger, din digitale transformationsstrategi er fastlagt, og dit blik er solidt rettet mod fremtiden. Alligevel rejser spørgsmålet sig – kan du virkelig udnytte AI-kraften til at strømline din softwareimplementering og drift?

I en verden, hvor det globale digitale transformationsmarked er på vej mod et svimlende $ 1,548.9 milliarder i 2027 med en CAGR på 21.1 %, har du ikke råd til bare at træde vand. 

Som dukker op DevOps-tendenser omdefinerer softwareudvikling, virksomheder udnytter avancerede muligheder for at fremskynde deres AI-adoption. Det er derfor, du skal omfavne den dynamiske duo af AI og DevOps for at forblive konkurrencedygtig og forblive relevant.

Denne artikel dykker dybt ned i den transformative synergi mellem kunstig intelligens og DevOps, og udforsker, hvordan dette partnerskab kan omdefinere dine operationer og gøre dem skalerbare og fremtidsklare. 

Hvordan fremskynder DevOps AI?

Ved at udnytte kraften i AI til dataindlæring og tilbyde rig indsigt, kan DevOps-teams fremskynde deres udviklingsproces og forbedre via kvalitetssikring. Dette driver dem hen imod vedtagelsen af ​​innovative løsninger, mens de står over for kritiske problemer. 

Integrering af kombinationen af ​​AI og DevOps resulterer i flere fordele:

• Gør den overordnede proces hurtigere: At implementere kunstig intelligens i operationer er stadig noget nyt for de fleste virksomheder. Fordi man er nødt til at skabe et dedikeret testmiljø for en smidigere AI-implementering. Det er også lidt vanskeligt og tidskrævende at implementere koden til software. Med DevOps er der ingen grund til at udføre sådanne opgaver, hvilket i sidste ende fremskynder markedstiden.

• Forbedrer kvaliteten: Effektiviteten af ​​AI er væsentligt påvirket af kvaliteten af ​​de data, den behandler. Træning af AI-modeller med underordnede data kan føre til skæve svar og uønskede resultater. Hvornår ustrukturerede data overflader under AI-udvikling, spiller DevOps-processen en afgørende rolle i datarensning, hvilket i sidste ende forbedrer den overordnede modelkvalitet.
• Forbedring af AI-kvalitet: AI-systemets effektivitet afhænger af datakvaliteten. Dårlige data kan forvrænge AI-svar. DevOps hjælper med at rense ustrukturerede data under udvikling, hvilket forbedrer modelkvaliteten.
• Skalering af AI: Det er udfordrende at styre AI's komplekse roller og processer. DevOps accelererer leveringen, reducerer gentaget arbejde og lader teams fokusere på senere udviklingsstadier.
• Sikring af AI-stabilitet: DevOps, især kontinuerlig integration, forhindrer defekte produktudgivelser. Det garanterer fejlfrie modeller, hvilket øger AI-systemets pålidelighed og stabilitet.

Hvordan vil DevOps-kulturen øge AI-ydeevnen?

AI-aktiverede løsninger har revolutioneret forretningsdriften i vid udstrækning ved at levere upåklagelig funktionalitet. Men alligevel står kunstig intelligens over for et par udfordringer, da det kræver en enorm indsats og innovative teknologier at overvinde dem. Derfor bliver det kompliceret at få et kvalitetsdatasæt og forudsige nøjagtige resultater.

Virksomheder skal dyrke en DevOps-kultur for at opnå exceptionelle resultater. En sådan tilgang vil resultere i effektiv udvikling, integration og procespipeline.

Nedenfor er faserne til at gøre AI-processer tilpasselige til DevOps-kulturen: 

• Forberedelse af data 

For at skabe et datasæt af høj kvalitet skal du konvertere rådata til værdifuld indsigt igennem machine learning. Dataforberedelse involverer trin som indsamling, rengøring, transformation og lagring af data, hvilket kan være tidskrævende for dataforskere. 

At integrere DevOps i databehandling involverer automatisering og strømlining af processen, kendt som "DevOps for Data" eller "DataOps".

DataOps bruger teknologi til at automatisere datalevering, hvilket sikrer kvalitet og konsistens. DevOps-praksis forbedrer teamsamarbejde og workfloweffektivitet.

• Modeludvikling

Effektiv udvikling og udrulning er et af de vigtige, men alligevel knibede aspekter af AI/ML-udvikling. Udviklingsteamet bør automatisere den samtidige udviklings-, test- og modelversionskontrolpipeline.

AI- og ML-projekter kræver hyppige trinvise iterationer og problemfri integration i produktionen efter en CI / CD nærme sig.

I betragtning af den tidskrævende karakter af AI- og ML-modeludvikling og -testning, er det tilrådeligt at etablere separate tidslinjer for disse stadier.

AI/ML-udvikling er en løbende proces med fokus på at levere værdi uden at gå på kompromis med kvaliteten. Teamsamarbejde er afgørende for løbende forbedringer og fejltjek, hvilket forbedrer AI-modellens livscyklus og fremskridt.

• Modelimplementering

DevOps gør det nemmere at administrere datastrømme i realtid ved at gøre AI-modeller mindre over meget distribuerede platforme. Selvom sådanne modeller kan booste AI-drift, kan det også udgøre nogle kritiske udfordringer:

• Gør modeller let søgbare
• Opretholdelse af sporbarhed
• Optagelse af forsøg og forskning
• Visualisering af modellens ydeevne
  

For at løse disse udfordringer skal DevOps, it-teams og ML-specialister samarbejde for problemfrit teamwork. Machine Learning Operations (MLOps) automatiserer implementering, overvågning og styring af AI/ML-modeller, hvilket letter effektivt samarbejde mellem softwareudviklingsteam.

• Modelovervågning og læring

DevOps strømliner softwareudvikling, hvilket muliggør hurtigere udgivelser. AI/ML-modeller kan afvige fra deres oprindelige parametre, hvilket garanterer korrigerende handlinger for at optimere forudsigelig ydeevne. Kontinuerlig læring er afgørende i DevOps for løbende forbedringer.

For at opnå løbende forbedringer og læring:

• Indsamle feedback fra dataforskere.
• Sæt træningsmål for AI-roller.
• Definer mål for DevOps-teams.
• Sikre adgang til væsentlige ressourcer.

Implementering af kunstig intelligens bør være automationsdrevet og tilpasningsdygtig og levere maksimal værdi for at tilpasse sig forretningsmål.

Fremskynder AI-modellering med kontinuerlig integration

I produktudvikling og implementering gennemgår virksomheder ofte iterative faser, hvor de kortvarigt standser yderligere modifikationer for at give et separat team mulighed for at opsætte den nødvendige teknologiske infrastruktur. Dette tager normalt et par uger, hvorefter den opdaterede version distribueres.

Problemet for mange virksomheder er for tidligt at opgive deres AI-udviklingsindsats og tabe til konkurrenter, der værdsætter skalerbar teknologi og kulturelle praksisser.

Organisationer kan bygge en fuldt automatiseret AI-model ved at fusionere DevOps-kulturen og avancerede teknologier. At identificere og udnytte lukrative automatiseringsmuligheder kan øge effektiviteten og produktiviteten markant.

Udviklere skal inkorporere avanceret automatiseret test i deres it-arkitekturer. Ved at transformere deres AI-udviklingsarbejdsgange er kontinuerlig levering afgørende, hvilket accelererer lanceringen af ​​løsninger og tjenester af høj kvalitet.

Inden for denne ramme kan udviklingsteams hurtigt få indsigt fra data for at træffe informerede beslutninger, der påvirker udvikling og ydeevne.

Logger af

Integrationen af ​​kunstig intelligens i DevOps revolutionerer implementering og drift af software. Det forbedrer effektiviteten, pålideligheden og samarbejdet mellem udviklings- og driftsteams. Efterhånden som teknologien udvikler sig, fremskynder omfavnelsen af ​​AI i DevOps dataforberedelse og modelkonstruktion og sikrer effektiv AI-skalering. Så virksomheder bør overveje at gøre AI operationalisering til et af deres kerneforretningsmål.