AI στο DevOps: Βελτιστοποίηση της ανάπτυξης λογισμικού και των λειτουργιών

Όπως ένα καλά λαδωμένο μηχάνημα, ο οργανισμός σας βρίσκεται στα πρόθυρα μιας σημαντικής ανάπτυξης λογισμικού. Έχετε επενδύσει πολλά σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης αιχμής, η στρατηγική ψηφιακού μετασχηματισμού σας έχει οριστεί και το βλέμμα σας είναι σταθερά στραμμένο στο μέλλον. Ωστόσο, εμφανίζεται το ερώτημα - μπορείτε να αξιοποιήσετε πραγματικά τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για να εξορθολογίσετε την ανάπτυξη και τις λειτουργίες του λογισμικού σας;

Σε έναν κόσμο όπου η παγκόσμια αγορά ψηφιακού μετασχηματισμού οδεύει προς ένα συγκλονιστικό $ 1,548.9 δισ. μέχρι το 2027 με CAGR 21.1%, δεν μπορείτε να αντέξετε οικονομικά μόνο να πατήσετε νερό. 

Ως αναδυόμενες Τάσεις DevOps επαναπροσδιορίσουν την ανάπτυξη λογισμικού, οι εταιρείες αξιοποιούν προηγμένες δυνατότητες για να επιταχύνουν την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Γι' αυτό, πρέπει να αγκαλιάσετε το δυναμικό δίδυμο AI και DevOps για να παραμείνετε ανταγωνιστικοί και να παραμείνετε σχετικοί.

Αυτό το άρθρο εμβαθύνει στη μετασχηματιστική συνέργεια της τεχνητής νοημοσύνης και των DevOps, διερευνώντας πώς αυτή η συνεργασία μπορεί να επαναπροσδιορίσει τις δραστηριότητές σας, καθιστώντας τις επεκτάσιμες και έτοιμες για το μέλλον. 

Πώς το DevOps επιταχύνει την τεχνητή νοημοσύνη;

Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για εκμάθηση δεδομένων και προσφέροντας πλούσιες πληροφορίες, οι ομάδες DevOps μπορούν να επιταχύνουν τη διαδικασία ανάπτυξής τους και να βελτιωθούν μέσω της διασφάλισης ποιότητας. Αυτό τους ωθεί προς την υιοθέτηση καινοτόμων λύσεων ενώ αντιμετωπίζουν κρίσιμα ζητήματα. 

Η ενσωμάτωση του συνδυασμού AI και DevOps έχει πολλά οφέλη:

• Κάντε τη συνολική διαδικασία πιο γρήγορη: Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις εξακολουθεί να είναι κάτι νέο για τις περισσότερες εταιρείες. Επειδή πρέπει να δημιουργήσετε ένα αποκλειστικό περιβάλλον δοκιμών για μια πιο ομαλή εφαρμογή AI. Επίσης, η ανάπτυξη του κώδικα στο λογισμικό είναι λίγο δύσκολη και χρονοβόρα. Με το DevOps, δεν χρειάζεται να κάνετε τέτοιες εργασίες, επιταχύνοντας τελικά τον χρόνο της αγοράς.

• Βελτιώνει την ποιότητα: Η αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης επηρεάζεται σημαντικά από την ποιότητα των δεδομένων που επεξεργάζεται. Η εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με δεδομένα υποτίμησης μπορεί να οδηγήσει σε μεροληπτικές απαντήσεις και ανεπιθύμητα αποτελέσματα. Οταν μη δομημένα δεδομένα στις επιφάνειες κατά την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, η διαδικασία DevOps διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στον καθαρισμό των δεδομένων, ενισχύοντας τελικά τη συνολική ποιότητα του μοντέλου.
• Βελτίωση της ποιότητας AI: Η αποτελεσματικότητα του συστήματος AI εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων. Τα ανεπαρκή δεδομένα μπορούν να παραμορφώσουν τις αποκρίσεις AI. Το DevOps βοηθά στον καθαρισμό μη δομημένων δεδομένων κατά την ανάπτυξη, βελτιώνοντας την ποιότητα του μοντέλου.
• Κλιμάκωση AI: Η διαχείριση των περίπλοκων ρόλων και διαδικασιών της τεχνητής νοημοσύνης αποτελεί πρόκληση. Το DevOps επιταχύνει την παράδοση, μειώνει την επαναλαμβανόμενη εργασία και επιτρέπει στις ομάδες να επικεντρωθούν σε μεταγενέστερα στάδια ανάπτυξης.
• Διασφάλιση σταθερότητας AI: Τα DevOps, ειδικά η συνεχής ενσωμάτωση, αποτρέπει τις ελαττωματικές εκδόσεις προϊόντων. Εγγυάται μοντέλα χωρίς σφάλματα, ενισχύοντας την αξιοπιστία και τη σταθερότητα του συστήματος AI.

Πώς η κουλτούρα DevOps θα ενισχύσει την απόδοση της τεχνητής νοημοσύνης;

Οι λύσεις με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης έχουν φέρει επανάσταση στις επιχειρηματικές δραστηριότητες σε μεγάλο βαθμό, παρέχοντας άψογες λειτουργίες. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη αντιμετωπίζει μερικές προκλήσεις, καθώς απαιτεί τεράστιες προσπάθειες και καινοτόμες τεχνολογίες για να τις ξεπεράσει. Επομένως, η απόκτηση ενός ποιοτικού συνόλου δεδομένων και η πρόβλεψη ακριβών αποτελεσμάτων γίνεται πολύπλοκη.

Οι επιχειρήσεις πρέπει να καλλιεργήσουν μια κουλτούρα DevOps για να επιτύχουν εξαιρετικά αποτελέσματα. Μια τέτοια προσέγγιση θα έχει ως αποτέλεσμα την αποτελεσματική ανάπτυξη, ολοκλήρωση και διοχέτευση διαδικασιών.

Ακολουθούν οι φάσεις για να γίνουν οι διαδικασίες AI προσαρμόσιμες στην κουλτούρα DevOps: 

• Προετοιμασία δεδομένων 

Για να δημιουργήσετε ένα σύνολο δεδομένων υψηλής ποιότητας, πρέπει να μετατρέψετε τα ακατέργαστα δεδομένα σε πολύτιμες πληροφορίες μάθηση μηχανής. Η προετοιμασία δεδομένων περιλαμβάνει βήματα όπως η συλλογή, ο καθαρισμός, ο μετασχηματισμός και η αποθήκευση δεδομένων, τα οποία μπορεί να είναι χρονοβόρα για τους επιστήμονες δεδομένων. 

Η ενσωμάτωση του DevOps στην επεξεργασία δεδομένων περιλαμβάνει την αυτοματοποίηση και τον εξορθολογισμό της διαδικασίας, γνωστής ως "DevOps για δεδομένα" ή "DataOps".

Το DataOps χρησιμοποιεί τεχνολογία για την αυτοματοποίηση της παράδοσης δεδομένων, διασφαλίζοντας ποιότητα και συνέπεια. Οι πρακτικές DevOps βελτιώνουν τη συνεργασία της ομάδας και την αποτελεσματικότητα της ροής εργασίας.

• Ανάπτυξη μοντέλου

Η αποτελεσματική ανάπτυξη και ανάπτυξη είναι μία από τις σημαντικές, αλλά και επικίνδυνες πτυχές της ανάπτυξης AI/ML. Η ομάδα ανάπτυξης θα πρέπει να αυτοματοποιήσει την ταυτόχρονη ανάπτυξη, δοκιμή και έλεγχο έκδοσης μοντέλου.

Τα έργα AI και ML απαιτούν συχνές σταδιακές επαναλήψεις και απρόσκοπτη ενσωμάτωση στην παραγωγή, μετά από CI / CD πλησιάζω.

Δεδομένης της χρονοβόρας φύσης της ανάπτυξης και των δοκιμών μοντέλων AI και ML, είναι σκόπιμο να καθοριστούν ξεχωριστά χρονοδιαγράμματα για αυτά τα στάδια.

Η ανάπτυξη AI/ML είναι μια συνεχής διαδικασία που επικεντρώνεται στην παροχή αξίας χωρίς συμβιβασμούς στην ποιότητα. Η ομαδική συνεργασία είναι απαραίτητη για τη συνεχή βελτίωση και τους ελέγχους σφαλμάτων, ενισχύοντας τον κύκλο ζωής και την πρόοδο του μοντέλου AI.

• Ανάπτυξη μοντέλου

Το DevOps διευκολύνει τη διαχείριση των ροών δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, καθιστώντας τα μοντέλα AI μικρότερα σε πλατφόρμες υψηλής κατανομής. Αν και τέτοια μοντέλα μπορούν να ενισχύσουν τις λειτουργίες της τεχνητής νοημοσύνης, μπορεί επίσης να δημιουργήσουν ορισμένες κρίσιμες προκλήσεις:

• Κάνοντας μοντέλα με εύκολη αναζήτηση
• Διατήρηση της ιχνηλασιμότητας
• Καταγραφή δοκιμών και ερευνών
• Οπτικοποίηση της απόδοσης του μοντέλου
  

Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, οι DevOps, οι ομάδες IT και οι ειδικοί ML πρέπει να συνεργαστούν για απρόσκοπτη ομαδική εργασία. Το Machine Learning Operations (MLOps) αυτοματοποιεί την ανάπτυξη, την παρακολούθηση και τη διαχείριση μοντέλων AI/ML, διευκολύνοντας την αποτελεσματική συνεργασία μεταξύ των ομάδα ανάπτυξης λογισμικού.

• Παρακολούθηση και εκμάθηση μοντέλων

Το DevOps απλοποιεί την ανάπτυξη λογισμικού, επιτρέποντας ταχύτερες εκδόσεις. Τα μοντέλα AI/ML μπορούν να αποκλίνουν από τις αρχικές τους παραμέτρους, δικαιολογώντας διορθωτικές ενέργειες για τη βελτιστοποίηση της προγνωστικής απόδοσης. Η συνεχής μάθηση είναι ζωτικής σημασίας στο DevOps για συνεχή βελτίωση.

Για να επιτύχετε συνεχή βελτίωση και μάθηση:

• Συγκεντρώστε σχόλια από επιστήμονες δεδομένων.
• Ορίστε στόχους εκπαίδευσης για ρόλους τεχνητής νοημοσύνης.
• Καθορίστε στόχους για τις ομάδες DevOps.
• Εξασφάλιση πρόσβασης σε βασικούς πόρους.

Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να βασίζεται στον αυτοματισμό και να προσαρμόζεται, παρέχοντας μέγιστη αξία για να ευθυγραμμιστεί με τους επιχειρηματικούς στόχους.

Επιτάχυνση μοντελοποίησης AI με συνεχή ενοποίηση

Στην ανάπτυξη και την εφαρμογή προϊόντων, οι εταιρείες συχνά περνούν από επαναληπτικές φάσεις, σταματώντας για λίγο περαιτέρω τροποποιήσεις για να επιτρέψουν σε μια ξεχωριστή ομάδα να δημιουργήσει την απαραίτητη τεχνολογική υποδομή. Αυτό διαρκεί συνήθως μερικές εβδομάδες, μετά τις οποίες διανέμεται η ενημερωμένη έκδοση.

Το πρόβλημα για πολλές εταιρείες είναι να εγκαταλείψουν πρόωρα τις προσπάθειες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης και να χάσουν από ανταγωνιστές που εκτιμούν την επεκτάσιμη τεχνολογία και τις πολιτιστικές πρακτικές.

Οι οργανισμοί μπορούν να δημιουργήσουν ένα πλήρως αυτοματοποιημένο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, συγχωνεύοντας την κουλτούρα του DevOps και τις προηγμένες τεχνολογίες. Ο εντοπισμός και η αξιοποίηση προσοδοφόρων ευκαιριών αυτοματισμού μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα.

Οι προγραμματιστές πρέπει να ενσωματώσουν προηγμένες αυτοματοποιημένες δοκιμές στις αρχιτεκτονικές πληροφορικής τους. Για τον μετασχηματισμό των ροών εργασιών ανάπτυξης AI, η συνεχής παράδοση είναι απαραίτητη, επιταχύνοντας την κυκλοφορία λύσεων και υπηρεσιών υψηλής ποιότητας.

Σε αυτό το πλαίσιο, οι ομάδες ανάπτυξης μπορούν να αποκτήσουν γρήγορα πληροφορίες από δεδομένα για να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις που επηρεάζουν την ανάπτυξη και την απόδοση.

Αποσύνδεση

Η ενσωμάτωση του AI στο DevOps φέρνει επανάσταση στην ανάπτυξη και τις λειτουργίες λογισμικού. Ενισχύει την αποτελεσματικότητα, την αξιοπιστία και τη συνεργασία μεταξύ των ομάδων ανάπτυξης και λειτουργίας. Καθώς η τεχνολογία προχωρά, η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στα DevOps επιταχύνει την προετοιμασία δεδομένων και την κατασκευή μοντέλων και διασφαλίζει αποτελεσματικές λειτουργίες κλιμάκωσης AI. Έτσι, οι εταιρείες θα πρέπει να εξετάσουν το ενδεχόμενο να καταστήσουν τη λειτουργικότητα της τεχνητής νοημοσύνης έναν από τους βασικούς επιχειρηματικούς τους στόχους.