AI in DevOps: software-implementatie en -bewerkingen stroomlijnen

Als een goed geoliede machine staat uw organisatie aan de vooravond van een omvangrijke software-implementatie. U heeft zwaar geïnvesteerd in geavanceerde AI-oplossingen, uw strategie voor digitale transformatie is vastgesteld en uw blik is stevig gericht op de toekomst. Toch rijst de vraag: kunt u de kracht van AI echt benutten om uw software-implementatie en -activiteiten te stroomlijnen?

In een wereld waarin de mondiale markt voor digitale transformatie een duizelingwekkende ontwikkeling doormaakt $ 1,548.9 miljard tegen 2027, met een CAGR van 21.1%, kun je het je niet veroorloven alleen maar watertrappelen. 

Als opkomend DevOps-trends softwareontwikkeling opnieuw te definiëren, maken bedrijven gebruik van geavanceerde mogelijkheden om hun AI-adoptie te versnellen. Daarom moet je het dynamische duo AI en DevOps omarmen om concurrerend en relevant te blijven.

Dit artikel gaat diep in op de transformerende synergie van kunstmatige intelligentie en DevOps en onderzoekt hoe dit partnerschap uw activiteiten kan herdefiniëren, waardoor ze schaalbaar en toekomstbestendig worden. 

Hoe versnelt DevOps AI?

Door de kracht van AI te benutten voor het leren van data en rijke inzichten te bieden, kunnen DevOps-teams hun ontwikkelingsproces versnellen en verbeteren via kwaliteitsborging. Dit stimuleert hen in de richting van het adopteren van innovatieve oplossingen terwijl ze met kritieke problemen worden geconfronteerd. 

Het integreren van de combinatie van AI en DevOps levert verschillende voordelen op:

• Maak het totale proces sneller: Het inzetten van kunstmatige intelligentie in de bedrijfsvoering is voor de meeste bedrijven nog iets nieuws. Omdat je een speciale testomgeving moet creëren voor een soepelere AI-implementatie. Bovendien is het implementeren van de code in software een beetje lastig en tijdrovend. Met DevOps is het niet nodig om dergelijke taken uit te voeren, waardoor uiteindelijk de markttijd wordt versneld.

• Verbetert de kwaliteit: De effectiviteit van AI wordt in belangrijke mate beïnvloed door de kwaliteit van de gegevens die het verwerkt. Het trainen van AI-modellen met onvoldoende gegevens kan leiden tot vertekende reacties en ongewenste resultaten. Wanneer ongestructureerde gegevens Tijdens de AI-ontwikkeling speelt het DevOps-proces een cruciale rol bij het opschonen van gegevens, waardoor uiteindelijk de algehele modelkwaliteit wordt verbeterd.
• Verbetering van de AI-kwaliteit: De effectiviteit van AI-systemen hangt af van de datakwaliteit. Slechte gegevens kunnen de AI-reacties vertekenen. DevOps helpt bij het opschonen van ongestructureerde gegevens tijdens de ontwikkeling, waardoor de modelkwaliteit wordt verbeterd.
• Schalen van AI: Het beheren van de complexe rollen en processen van AI is een uitdaging. DevOps versnelt de levering, vermindert repetitief werk en zorgt ervoor dat teams zich kunnen concentreren op latere ontwikkelingsfasen.
• Zorgen voor AI-stabiliteit: DevOps, vooral continue integratie, voorkomt foutieve productreleases. Het garandeert foutloze modellen, waardoor de betrouwbaarheid en stabiliteit van het AI-systeem wordt vergroot.

Hoe zal de DevOps-cultuur de AI-prestaties verbeteren?

Op AI gebaseerde oplossingen hebben de bedrijfsvoering voor een groot deel gerevolutioneerd door onberispelijke functionaliteiten te leveren. Maar toch staat kunstmatige intelligentie voor een aantal uitdagingen, omdat het enorme inspanningen en innovatieve technologieën vereist om deze te overwinnen. Daarom wordt het verkrijgen van een hoogwaardige dataset en het voorspellen van nauwkeurige resultaten ingewikkeld.

Bedrijven moeten een DevOps-cultuur cultiveren om uitzonderlijke resultaten te bereiken. Een dergelijke aanpak zal resulteren in een effectieve ontwikkeling, integratie en procespijplijn.

Hieronder staan ​​de fasen om AI-processen aanpasbaar te maken aan de DevOps-cultuur: 

• Data voorbereiding 

Om een ​​dataset van hoge kwaliteit te creëren, moet je ruwe data omzetten in waardevolle inzichten machine learning. Gegevensvoorbereiding omvat stappen zoals het verzamelen, opschonen, transformeren en opslaan van gegevens, wat tijdrovend kan zijn voor datawetenschappers. 

Het integreren van DevOps in de gegevensverwerking omvat het automatiseren en stroomlijnen van het proces, bekend als ‘DevOps for Data’ of ‘DataOps’.

DataOps gebruikt technologie om de levering van gegevens te automatiseren, waardoor kwaliteit en consistentie worden gegarandeerd. DevOps-praktijken verbeteren de teamsamenwerking en de efficiëntie van de workflow.

• Model ontwikkeling

Efficiënte ontwikkeling en implementatie is een van de belangrijke maar lastige aspecten van de ontwikkeling van AI/ML. Het ontwikkelingsteam moet de pijplijn voor gelijktijdige ontwikkeling, testen en modelversiebeheer automatiseren.

AI- en ML-projecten vereisen frequente incrementele iteraties en naadloze integratie in de productie CI / CD nadering.

Gezien de tijdrovende aard van het ontwikkelen en testen van AI- en ML-modellen, is het raadzaam om voor deze fasen afzonderlijke tijdlijnen op te stellen.

AI/ML-ontwikkeling is een continu proces gericht op het leveren van waarde zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit. Teamsamenwerking is essentieel voor voortdurende verbetering en foutcontroles, waardoor de levenscyclus en voortgang van het AI-model wordt verbeterd.

• Modelimplementatie

DevOps maakt het beheer van datastromen in realtime eenvoudiger door AI-modellen kleiner te maken over sterk gedistribueerde platforms. Hoewel dergelijke modellen AI-operaties kunnen stimuleren, kunnen ze ook een aantal cruciale uitdagingen met zich meebrengen:

• Modellen gemakkelijk doorzoekbaar maken
• Traceerbaarheid behouden
• Proeven en onderzoek opnemen
• Visualiseren van modelprestaties
  

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, moeten DevOps, IT-teams en ML-specialisten samenwerken voor naadloos teamwerk. Machine Learning Operations (MLOps) automatiseert de implementatie, monitoring en beheer van AI/ML-modellen, waardoor efficiënte samenwerking tussen de softwareontwikkelingsteam.

• Modelmonitoring en leren

DevOps stroomlijnt de softwareontwikkeling, waardoor snellere releases mogelijk zijn. AI/ML-modellen kunnen afwijken van hun oorspronkelijke parameters, waardoor corrigerende maatregelen nodig zijn om de voorspellende prestaties te optimaliseren. Continu leren is essentieel in DevOps voor voortdurende verbetering.

Om continue verbetering en leren te bereiken:

• Verzamel feedback van datawetenschappers.
• Stel trainingsdoelen in voor AI-rollen.
• Definieer doelstellingen voor DevOps-teams.
• Zorg voor toegang tot essentiële hulpbronnen.

De inzet van AI moet automatiseringsgedreven en aanpasbaar zijn en maximale waarde opleveren die aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen.

Versnel AI-modellering met continue integratie

Bij productontwikkeling en -implementatie doorlopen bedrijven vaak iteratieve fasen, waarbij verdere wijzigingen kortstondig worden stopgezet om een ​​afzonderlijk team in staat te stellen de noodzakelijke technologische infrastructuur op te zetten. Meestal duurt dit enkele weken, waarna de bijgewerkte versie wordt verspreid.

Het probleem voor veel bedrijven is het voortijdig opgeven van hun AI-ontwikkelingsinspanningen en het verliezen van concurrenten die waarde hechten aan schaalbare technologie en culturele praktijken.

Organisaties kunnen een volledig geautomatiseerd AI-model bouwen door de DevOps-cultuur en geavanceerde technologieën samen te voegen. Het identificeren en benutten van lucratieve automatiseringsmogelijkheden kan de efficiëntie en productiviteit aanzienlijk verbeteren.

Ontwikkelaars moeten geavanceerde geautomatiseerde tests in hun IT-architecturen integreren. Bij het transformeren van hun AI-ontwikkelingsworkflows is continue levering essentieel, waardoor de lancering van hoogwaardige oplossingen en diensten wordt versneld.

Binnen dit raamwerk kunnen ontwikkelingsteams snel inzichten verkrijgen uit gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen die van invloed zijn op de ontwikkeling en prestaties.

Afmelden

De integratie van AI in DevOps zorgt voor een revolutie in de implementatie en exploitatie van software. Het verbetert de efficiëntie, betrouwbaarheid en samenwerking tussen ontwikkelings- en operationele teams. Naarmate de technologie vordert, versnelt het omarmen van AI in DevOps de datavoorbereiding en modelconstructie en zorgt het voor efficiënte AI-schaaloperaties. Bedrijven moeten dus overwegen om AI-operationalisatie tot een van hun kerndoelstellingen te maken.