Tekoäly DevOpsissa: Ohjelmistojen käyttöönoton ja toimintojen virtaviivaistaminen

Kuten hyvin öljytty kone, organisaatiosi on merkittävän ohjelmiston käyttöönoton partaalla. Olet investoinut voimakkaasti huippuluokan tekoälyratkaisuihin, digitaalisen muunnosstrategiasi on asetettu ja katseesi on lujasti kiinni tulevaisuuteen. Silti herää kysymys – voitko todella hyödyntää tekoälyn tehoa ohjelmistojen käyttöönoton ja toimintojen virtaviivaistamiseen?

Maailmassa, jossa globaalit digitaalisen muutoksen markkinat ovat jyrkästi huimaa kohti $ 1,548.9 miljardia vuoteen 2027 mennessä CAGR:llä 21.1 %, sinulla ei ole varaa vain tallata vettä. 

Kuten nousemassa DevOps-trendit ohjelmistokehityksen uudelleenmäärittelyssä yritykset hyödyntävät edistyneitä ominaisuuksia nopeuttaakseen tekoälyn käyttöönottoa. Siksi sinun on omaksuttava tekoälyn ja DevOpsin dynaaminen kaksikko pysyäksesi kilpailukykyisenä ja merkityksellisenä.

Tässä artikkelissa perehdytään syvälle tekoälyn ja DevOpsin mullistavaan synergiaan ja tutkitaan, kuinka tämä kumppanuus voi määritellä toimintasi uudelleen ja tehdä niistä skaalautuvia ja valmiita tulevaisuuteen. 

Kuinka DevOps nopeuttaa tekoälyä?

Valjastamalla tekoälyn tehoa tiedon oppimiseen ja tarjoamalla monipuolisia oivalluksia, DevOps-tiimit voivat nopeuttaa kehitysprosessiaan ja parantaa laatua laadunvarmistuksen avulla. Tämä kannustaa heitä omaksumaan innovatiivisia ratkaisuja ja kohtaamaan kriittisiä ongelmia. 

Tekoälyn ja DevOpsin yhdistäminen tuottaa useita etuja:

• Nopeuta koko prosessia: Tekoälyn käyttöönotto toiminnassa on vielä uutta useimmille yrityksille. Koska tekoälyn sujuvampaa toteutusta varten on luotava oma testausympäristö. Myös koodin käyttöönotto ohjelmistoon on hieman hankalaa ja aikaa vievää. DevOpsilla ei ole tarvetta tehdä tällaisia ​​tehtäviä, mikä nopeuttaa lopulta markkina-aikaa.

• Parantaa laatua: Tekoälyn tehokkuuteen vaikuttaa merkittävästi sen käsittelemän tiedon laatu. Tekoälymallien kouluttaminen pienemmillä tiedoilla voi johtaa puolueellisiin reaktioihin ja ei-toivottuihin tuloksiin. Kun jäsentämätön tieto Tekoälykehityksen aikana DevOps-prosessilla on ratkaiseva rooli tietojen puhdistuksessa, mikä viime kädessä parantaa mallin yleistä laatua.
• Tekoälyn laadun parantaminen: Tekoälyjärjestelmän tehokkuus riippuu tiedon laadusta. Huono data voi vääristää tekoälyn vastauksia. DevOps auttaa strukturoimattomien tietojen puhdistamisessa kehityksen aikana, mikä parantaa mallin laatua.
• Skaalaus AI: Tekoälyn monimutkaisten roolien ja prosessien hallinta on haastavaa. DevOps nopeuttaa toimitusta, vähentää toistuvaa työtä ja antaa tiimien keskittyä myöhempään kehitysvaiheeseen.
• Tekoälyn vakauden varmistaminen: DevOps, erityisesti jatkuva integrointi, estää virheelliset tuotejulkaisut. Se takaa virheettömät mallit, mikä lisää tekoälyjärjestelmän luotettavuutta ja vakautta.

Miten DevOps-kulttuuri parantaa tekoälyn suorituskykyä?

Tekoälypohjaiset ratkaisut ovat mullistaneet liiketoiminnan suuressa määrin toimittamalla moitteettomia toimintoja. Mutta silti tekoälyllä on pari haastetta, koska se vaatii valtavia ponnisteluja ja innovatiivisia tekniikoita niiden voittamiseksi. Tästä syystä laadukkaan tietojoukon hankkiminen ja tarkkojen tulosten ennustaminen tulee monimutkaiseksi.

Yritysten on viljeltävä DevOps-kulttuuria saavuttaakseen poikkeuksellisia tuloksia. Tällainen lähestymistapa johtaa tehokkaaseen kehitykseen, integrointiin ja prosessien johtamiseen.

Alla on vaiheet, joilla tekoälyprosesseja voidaan mukauttaa DevOps-kulttuuriin: 

• Tietojen valmistelu 

Korkealaatuisen tietojoukon luomiseksi sinun on muunnettava raakadata arvokkaiksi oivalluksiksi koneoppiminen. Tiedon valmisteluun kuuluu vaiheita, kuten tietojen kerääminen, puhdistaminen, muuntaminen ja tallentaminen, mikä voi viedä datatieteilijöiltä aikaa. 

DevOpsin integrointi tietojenkäsittelyyn sisältää prosessin automatisoinnin ja virtaviivaistamisen, joka tunnetaan nimellä "DevOps for Data" tai "DataOps".

DataOps käyttää teknologiaa tietojen toimittamisen automatisointiin, mikä varmistaa laadun ja johdonmukaisuuden. DevOps-käytännöt parantavat tiimiyhteistyötä ja työnkulun tehokkuutta.

• Mallin kehittäminen

Tehokas kehitys ja käyttöönotto on yksi AI/ML-kehityksen tärkeimmistä, mutta vaikeista puolista. Kehitystiimin tulee automatisoida samanaikainen kehitys-, testaus- ja malliversionhallintaprosessi.

Tekoäly- ja ML-projektit vaativat toistuvia inkrementaalisia iteraatioita ja saumatonta integrointia tuotantoon seuraavien a CI / CD lähestyä.

Tekoäly- ja ML-mallien kehittämisen ja testauksen aikaa vievän luonteen vuoksi on suositeltavaa laatia erilliset aikataulut näille vaiheille.

AI/ML-kehitys on jatkuva prosessi, joka keskittyy arvon tuottamiseen laadusta tinkimättä. Tiimiyhteistyö on välttämätöntä jatkuvan parantamisen ja virhetarkistuksen kannalta, mikä parantaa tekoälymallin elinkaarta ja edistymistä.

• Mallin käyttöönotto

DevOps helpottaa tietovirtojen hallintaa reaaliajassa pienentämällä tekoälymalleja pitkälle hajautetuilla alustoilla. Vaikka tällaiset mallit voivat tehostaa tekoälyn toimintaa, se voi aiheuttaa myös joitain kriittisiä haasteita:

• Malleista on helppo hakea
• Jäljitettävyyden säilyttäminen
• Kokeiden ja tutkimusten tallentaminen
• Mallin suorituskyvyn visualisointi
  

Vastatakseen näihin haasteisiin DevOpsin, IT-tiimien ja ML-asiantuntijoiden on tehtävä yhteistyötä saumattoman tiimityön aikaansaamiseksi. Machine Learning Operations (MLOps) automatisoi AI/ML-mallien käyttöönoton, valvonnan ja hallinnan, mikä helpottaa tehokasta yhteistyötä ohjelmistokehitystiimi.

• Mallin seuranta ja oppiminen

DevOps virtaviivaistaa ohjelmistokehitystä mahdollistaen nopeammat julkaisut. AI/ML-mallit voivat poiketa alkuperäisistä parametreistaan, mikä edellyttää korjaavia toimia ennakoivan suorituskyvyn optimoimiseksi. Jatkuva oppiminen on elintärkeää DevOpsissa jatkuvan parantamisen kannalta.

Jatkuvan parantamisen ja oppimisen saavuttamiseksi:

• Kerää palautetta datatieteilijöiltä.
• Aseta koulutustavoitteet tekoälyrooleille.
• Määritä tavoitteet DevOps-tiimeille.
• Varmista pääsy tärkeisiin resursseihin.

Tekoälyn käyttöönoton tulee olla automaatiolähtöistä ja mukautuvaa, mikä tuottaa maksimaalista lisäarvoa liiketoimintatavoitteiden mukaiseksi.

Tekoälymallinnuksen nopeuttaminen jatkuvalla integraatiolla

Tuotekehityksessä ja toteutuksessa yritykset käyvät usein läpi iteratiivisia vaiheita, jotka pysäyttävät hetkeksi lisämuutokset, jotta erillinen tiimi pystyy rakentamaan tarvittavan teknologiainfrastruktuurin. Tämä kestää yleensä muutaman viikon, jonka jälkeen päivitetty versio jaetaan.

Monien yritysten ongelmana on tekoälykehitystyönsä keskeyttäminen ja häviäminen kilpailijoille, jotka arvostavat skaalautuvaa teknologiaa ja kulttuurisia käytäntöjä.

Organisaatiot voivat rakentaa täysin automatisoidun tekoälymallin yhdistämällä DevOps-kulttuurin ja kehittyneet teknologiat. Tuottoisten automaatiomahdollisuuksien tunnistaminen ja hyödyntäminen voi parantaa merkittävästi tehokkuutta ja tuottavuutta.

Kehittäjien on sisällytettävä IT-arkkitehtuuriinsa edistynyt automaattinen testaus. Tekoälykehityksen työnkulkujen muuttamisessa jatkuva toimitus on välttämätöntä, mikä nopeuttaa korkealaatuisten ratkaisujen ja palveluiden lanseerausta.

Tässä kehyksessä kehitystiimit voivat nopeasti saada näkemyksiä tiedoista ja tehdä tietoisia päätöksiä, jotka vaikuttavat kehitykseen ja suorituskykyyn.

Kirjautua ulos

Tekoälyn integrointi DevOpsiin mullistaa ohjelmistojen käyttöönoton ja toiminnan. Se lisää tehokkuutta, luotettavuutta ja yhteistyötä kehitys- ja toimintatiimien välillä. Teknologian kehittyessä tekoälyn sisällyttäminen DevOpsiin nopeuttaa tietojen valmistelua ja mallien rakentamista ja varmistaa tehokkaat tekoälyn skaalaustoiminnot. Joten yritysten tulisi harkita tekoälyn operatiivistamista yhdeksi ydinliiketoiminnastaan.