KI in DevOps: Optimierung von Softwarebereitstellung und -betrieb

Wie eine gut geölte Maschine steht Ihr Unternehmen an der Schwelle zu einer umfassenden Softwarebereitstellung. Sie haben viel in modernste KI-Lösungen investiert, Ihre Strategie für die digitale Transformation steht fest und Ihr Blick ist fest auf die Zukunft gerichtet. Dennoch stellt sich die Frage: Können Sie die Leistungsfähigkeit der KI wirklich nutzen, um Ihre Softwarebereitstellung und -abläufe zu optimieren?

In einer Welt, in der der globale Markt für digitale Transformation auf eine atemberaubende Entwicklung zusteuert 1,548.9 Milliarden Dollar Bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 2027 % im Jahr 21.1 können Sie es sich nicht leisten, einfach auf der Stelle zu treten. 

Als entstehend DevOps-Trends Um die Softwareentwicklung neu zu definieren, nutzen Unternehmen erweiterte Funktionen, um die Einführung von KI zu beschleunigen. Deshalb müssen Sie sich das dynamische Duo aus KI und DevOps zu eigen machen, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.

Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der transformativen Synergie von künstlicher Intelligenz und DevOps und untersucht, wie diese Partnerschaft Ihre Abläufe neu definieren und sie skalierbar und zukunftssicher machen kann. 

Wie beschleunigt DevOps die KI?

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI für das Datenlernen und die Bereitstellung umfassender Erkenntnisse können DevOps-Teams ihren Entwicklungsprozess beschleunigen und sich durch Qualitätssicherung verbessern. Dies treibt sie dazu, innovative Lösungen zu übernehmen und gleichzeitig kritische Probleme zu bewältigen. 

Die Integration der Kombination aus KI und DevOps bringt mehrere Vorteile mit sich:

• Beschleunigen Sie den Gesamtprozess: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im operativen Geschäft ist für die meisten Unternehmen noch etwas Neues. Denn für eine reibungslosere KI-Implementierung muss eine dedizierte Testumgebung geschaffen werden. Außerdem ist die Bereitstellung des Codes in der Software etwas knifflig und zeitaufwändig. Mit DevOps entfällt die Notwendigkeit, solche Aufgaben zu erledigen, was letztendlich die Markteinführungszeit verkürzt.

• Verbessert die Qualität: Die Wirksamkeit von KI wird maßgeblich von der Qualität der verarbeiteten Daten beeinflusst. Das Training von KI-Modellen mit unterdurchschnittlichen Daten kann zu voreingenommenen Reaktionen und unerwünschten Ergebnissen führen. Wann unstrukturierte Daten Der DevOps-Prozess spielt während der KI-Entwicklung eine entscheidende Rolle bei der Datenbereinigung und verbessert letztendlich die Gesamtqualität des Modells.
• Verbesserung der KI-Qualität: Die Wirksamkeit von KI-Systemen hängt von der Datenqualität ab. Schlechte Daten können die Reaktionen der KI verzerren. DevOps hilft bei der Bereinigung unstrukturierter Daten während der Entwicklung und verbessert so die Modellqualität.
• Skalierende KI: Die Verwaltung der komplexen Rollen und Prozesse der KI ist eine Herausforderung. DevOps beschleunigt die Bereitstellung, reduziert sich wiederholende Arbeiten und ermöglicht es den Teams, sich auf spätere Entwicklungsphasen zu konzentrieren.
• Gewährleistung der KI-Stabilität: DevOps, insbesondere Continuous Integration, verhindert fehlerhafte Produktveröffentlichungen. Es garantiert fehlerfreie Modelle und erhöht die Zuverlässigkeit und Stabilität des KI-Systems.

Wie wird die DevOps-Kultur die KI-Leistung steigern?

KI-gestützte Lösungen haben den Geschäftsbetrieb durch die Bereitstellung einwandfreier Funktionalitäten weitgehend revolutioniert. Dennoch steht die künstliche Intelligenz vor einigen Herausforderungen, da zu deren Bewältigung enorme Anstrengungen und innovative Technologien erforderlich sind. Daher wird es kompliziert, einen qualitativ hochwertigen Datensatz zu erhalten und genaue Ergebnisse vorherzusagen.

Unternehmen müssen eine DevOps-Kultur pflegen, um außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen. Ein solcher Ansatz führt zu einer effektiven Entwicklungs-, Integrations- und Prozesspipeline.

Im Folgenden sind die Phasen aufgeführt, um KI-Prozesse an die DevOps-Kultur anzupassen: 

• Datenaufbereitung 

Um einen qualitativ hochwertigen Datensatz zu erstellen, müssen Sie Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln Maschinelles Lernen. Die Datenvorbereitung umfasst Schritte wie das Sammeln, Bereinigen, Transformieren und Speichern von Daten, was für Datenwissenschaftler zeitaufwändig sein kann. 

Die Integration von DevOps in die Datenverarbeitung erfordert die Automatisierung und Optimierung des Prozesses, der als „DevOps for Data“ oder „DataOps“ bezeichnet wird.

DataOps nutzt Technologie, um die Datenbereitstellung zu automatisieren und so Qualität und Konsistenz sicherzustellen. DevOps-Praktiken verbessern die Zusammenarbeit im Team und die Effizienz der Arbeitsabläufe.

• Modellentwicklung

Effiziente Entwicklung und Bereitstellung sind einer der wichtigen, aber heiklen Aspekte der KI/ML-Entwicklung. Das Entwicklungsteam sollte die Pipeline für gleichzeitige Entwicklung, Tests und Modellversionskontrolle automatisieren.

KI- und ML-Projekte erfordern häufige inkrementelle Iterationen und eine nahtlose Integration in die Produktion CI / CD Ansatz.

Angesichts des zeitaufwändigen Charakters der Entwicklung und Prüfung von KI- und ML-Modellen ist es ratsam, separate Zeitpläne für diese Phasen festzulegen.

Die KI/ML-Entwicklung ist ein fortlaufender Prozess, der darauf ausgerichtet ist, Mehrwert zu schaffen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Die Zusammenarbeit im Team ist für kontinuierliche Verbesserungen und Fehlerprüfungen unerlässlich und verbessert den Lebenszyklus und Fortschritt des KI-Modells.

• Modellbereitstellung

DevOps erleichtert die Verwaltung von Datenströmen in Echtzeit, indem es KI-Modelle auf stark verteilten Plattformen verkleinert. Obwohl solche Modelle den KI-Betrieb vorantreiben können, können sie auch einige entscheidende Herausforderungen mit sich bringen:

• Modelle leicht durchsuchbar machen
• Aufrechterhaltung der Rückverfolgbarkeit
• Aufzeichnung von Versuchen und Forschung
• Visualisierung der Modellleistung
  

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen DevOps, IT-Teams und ML-Spezialisten für eine nahtlose Teamarbeit zusammenarbeiten. Machine Learning Operations (MLOps) automatisiert die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von KI/ML-Modellen und erleichtert so eine effiziente Zusammenarbeit zwischen ihnen Softwareentwicklungsteam.

• Modellüberwachung und Lernen

DevOps rationalisiert die Softwareentwicklung und ermöglicht schnellere Releases. KI/ML-Modelle können von ihren ursprünglichen Parametern abweichen, was Korrekturmaßnahmen zur Optimierung der Vorhersageleistung erforderlich macht. Kontinuierliches Lernen ist in DevOps für eine kontinuierliche Verbesserung von entscheidender Bedeutung.

Um kontinuierliche Verbesserung und Lernen zu erreichen:

• Sammeln Sie Feedback von Datenwissenschaftlern.
• Legen Sie Trainingsziele für KI-Rollen fest.
• Definieren Sie Ziele für DevOps-Teams.
• Stellen Sie den Zugang zu wichtigen Ressourcen sicher.

Der KI-Einsatz sollte automatisierungsgesteuert und anpassungsfähig sein und einen maximalen Mehrwert bieten, der mit den Geschäftszielen übereinstimmt.

Beschleunigen Sie die KI-Modellierung durch kontinuierliche Integration

Bei der Produktentwicklung und -implementierung durchlaufen Unternehmen häufig iterative Phasen, in denen weitere Änderungen kurzzeitig unterbrochen werden, damit ein separates Team die erforderliche Technologieinfrastruktur aufbauen kann. Dies dauert in der Regel einige Wochen, danach wird die aktualisierte Version verteilt.

Das Problem für viele Unternehmen besteht darin, dass sie ihre KI-Entwicklungsbemühungen vorzeitig aufgeben und gegenüber Wettbewerbern verlieren, die Wert auf skalierbare Technologie und kulturelle Praktiken legen.

Unternehmen können ein vollständig automatisiertes KI-Modell aufbauen, indem sie die DevOps-Kultur und fortschrittliche Technologien zusammenführen. Das Erkennen und Nutzen lukrativer Automatisierungsmöglichkeiten kann die Effizienz und Produktivität erheblich steigern.

Entwickler müssen fortschrittliche automatisierte Tests in ihre IT-Architekturen integrieren. Bei der Umgestaltung ihrer KI-Entwicklungsabläufe ist eine kontinuierliche Bereitstellung unerlässlich, um die Einführung hochwertiger Lösungen und Dienste zu beschleunigen.

In diesem Rahmen können Entwicklungsteams schnell Erkenntnisse aus Daten gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die sich auf Entwicklung und Leistung auswirken.

Abmeldung

Die Integration von KI in DevOps revolutioniert die Bereitstellung und den Betrieb von Software. Es verbessert die Effizienz, Zuverlässigkeit und Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams. Mit fortschreitender Technologie beschleunigt die Einbeziehung von KI in DevOps die Datenvorbereitung und Modellkonstruktion und gewährleistet effiziente KI-Skalierungsvorgänge. Daher sollten Unternehmen erwägen, die Operationalisierung von KI zu einem ihrer Kerngeschäftsziele zu machen.