AI ב-DevOps: ייעול פריסת תוכנה ותפעול

כמו מכונה משומנת היטב, הארגון שלך נמצא על סף פריסת תוכנה משמעותית. השקעת רבות בפתרונות AI מתקדמים, אסטרטגיית הטרנספורמציה הדיגיטלית שלך מוגדרת, והכוונות שלך מקובעות היטב לעתיד. עם זאת, נשאלת השאלה - האם אתה באמת יכול לרתום את הכוח של AI כדי לייעל את פריסת התוכנה והפעולות שלך?

בעולם שבו שוק הטרנספורמציה הדיגיטלית העולמית צועד לקראת תאוצה מדהימה 1,548.9 $ מיליארד עד 2027 ב-CAGR של 21.1%, אתה לא יכול להרשות לעצמך רק לדרוך מים. 

כמו שמתעוררים מגמות DevOps להגדיר מחדש את פיתוח התוכנה, חברות ממנפות יכולות מתקדמות כדי להאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית שלהן. לכן, אתה צריך לאמץ את הצמד הדינמי של AI ו-DevOps כדי להישאר תחרותי ולהישאר רלוונטי.

מאמר זה מתעמק בסינרגיה הטרנספורמטיבית של בינה מלאכותית ו-DevOps, ובוחן כיצד שותפות זו יכולה להגדיר מחדש את הפעולות שלכם, ולהפוך אותן לניתנות להרחבה ומוכנות לעתיד. 

כיצד DevOps מזרז AI?

על ידי ניצול הכוח של AI ללמידת נתונים והצעת תובנות עשירות, צוותי DevOps יכולים להאיץ את תהליך הפיתוח שלהם ולהשתפר באמצעות הבטחת איכות. זה מניע אותם לקראת אימוץ פתרונות חדשניים תוך התמודדות עם בעיות קריטיות. 

שילוב המשולב של AI ו-DevOps מביא למספר יתרונות:

• הפוך את התהליך הכולל למהיר יותר: פריסת בינה מלאכותית בפעולות היא עדיין משהו חדש עבור רוב החברות. כי צריך ליצור סביבת בדיקה ייעודית ליישום AI חלק יותר. כמו כן, פריסת הקוד לתוכנה היא קצת מסובכת וגוזלת זמן. עם DevOps, אין צורך לבצע משימות כאלה, ובסופו של דבר להאיץ את זמן השוק.

• משפר איכות: האפקטיביות של AI מושפעת באופן משמעותי מאיכות הנתונים שהיא מעבדת. אימון מודלים של בינה מלאכותית עם נתונים נמוכים עלולה להוביל לתגובות מוטות ולתוצאות לא רצויות. מתי נתונים בלתי מובנים משטחים במהלך פיתוח בינה מלאכותית, תהליך DevOps ממלא תפקיד מכריע בניקוי הנתונים, ובסופו של דבר משפר את איכות המודל הכוללת.
• שיפור איכות AI: יעילות מערכת AI תלויה באיכות הנתונים. נתונים גרועים עלולים לעוות תגובות בינה מלאכותית. DevOps מסייע בניקוי נתונים לא מובנים במהלך הפיתוח, ומשפר את איכות המודל.
• קנה מידה של AI: ניהול התפקידים והתהליכים המורכבים של AI הוא מאתגר. DevOps מאיץ את האספקה, מפחית עבודה חוזרת ומאפשרת לצוותים להתמקד בשלבי פיתוח מאוחרים יותר.
• הבטחת יציבות בינה מלאכותית: DevOps, במיוחד אינטגרציה מתמשכת, מונעת שחרור מוצר פגום. זה מבטיח דגמים נטולי שגיאות, מגביר את האמינות והיציבות של מערכת AI.

כיצד תרבות DevOps תגביר את ביצועי הבינה המלאכותית?

פתרונות התומכים בבינה מלאכותית חוללו מהפכה בפעילות העסקית במידה רבה על ידי אספקת פונקציונליות ללא דופי. אבל עדיין, בינה מלאכותית עומדת בפני כמה אתגרים מכיוון שהיא דורשת מאמצים אדירים וטכנולוגיות חדשניות כדי להתגבר עליהם. לכן, השגת מערך נתונים איכותי וחיזוי תוצאות מדויקות הופך מסובך.

עסקים צריכים לטפח תרבות DevOps כדי להשיג תוצאות יוצאות דופן. גישה כזו תביא לפיתוח, אינטגרציה וצינור תהליכים יעילים.

להלן השלבים להפיכת תהליכי AI להתאמה לתרבות DevOps: 

• הכנת נתונים 

כדי ליצור מערך נתונים באיכות גבוהה, עליך להמיר נתונים גולמיים לתובנות בעלות ערך באמצעות למידת מכונה. הכנת נתונים כוללת שלבים כמו איסוף, ניקוי, שינוי ואחסון נתונים, מה שעלול לצרוך זמן רב עבור מדעני נתונים. 

שילוב DevOps בעיבוד נתונים כרוך באוטומציה וייעול התהליך, המכונה "DevOps for Data" או "DataOps".

DataOps משתמשת בטכנולוגיה כדי להפוך את מסירת הנתונים לאוטומטית, תוך הבטחת איכות ועקביות. שיטות DevOps משפרים את שיתוף הפעולה בצוות ויעילות זרימת העבודה.

• פיתוח מודל

פיתוח ופריסה יעילים הם אחד ההיבטים החשובים אך המעורפלים של פיתוח AI/ML. צוות הפיתוח צריך להפוך את צינור הפיתוח, הבדיקה ובקרת גרסאות במקביל לאוטומטי.

פרויקטים של AI ו-ML דורשים איטרציות מצטברות תכופות ושילוב חלק בייצור, בעקבות א CI / CD גִישָׁה.

בהתחשב באופי גוזל הזמן של פיתוח ובדיקות מודלים של AI ו-ML, מומלץ לקבוע לוחות זמנים נפרדים לשלבים אלה.

פיתוח AI/ML הוא תהליך מתמשך המתמקד במתן ערך מבלי להתפשר על האיכות. שיתוף פעולה בצוות חיוני לשיפור מתמיד ובדיקות שגיאות, לשיפור מחזור החיים וההתקדמות של מודל הבינה המלאכותית.

• פריסת מודלים

DevOps מקלה על ניהול זרמי נתונים בזמן אמת על ידי הפיכת מודלים של AI לקטנים יותר בפלטפורמות מבוזרות מאוד. למרות שמודלים כאלה יכולים להגביר את פעולות הבינה המלאכותית, הם יכולים להציב כמה אתגרים קריטיים גם כן:

• הפיכת דגמים לחיפוש בקלות
• שמירה על עקיבות
• הקלטת ניסויים ומחקרים
• הדמיית ביצועי המודל
  

כדי להתמודד עם אתגרים אלה, DevOps, צוותי IT ומומחי ML חייבים לשתף פעולה לעבודת צוות חלקה. Machine Learning Operations (MLOps) הופכת את הפריסה, הניטור והניהול של מודלים AI/ML לאוטומטיים, ומאפשרת שיתוף פעולה יעיל בין צוות פיתוח תוכנה.

• ניטור ולמידה של מודלים

DevOps מייעל את פיתוח התוכנה, ומאפשר שחרורים מהירים יותר. מודלים של AI/ML יכולים להיסחף מהפרמטרים הראשוניים שלהם, מה שמצדיק פעולות מתקנות כדי לייעל את הביצועים החזויים. למידה מתמשכת חיונית ב-DevOps לשיפור מתמשך.

כדי להשיג שיפור ולמידה מתמשכים:

• אסוף משוב ממדעני נתונים.
• הגדר יעדי אימון לתפקידי AI.
• הגדר יעדים עבור צוותי DevOps.
• להבטיח גישה למשאבים חיוניים.

פריסת בינה מלאכותית צריכה להיות מונעת אוטומציה וניתנת להתאמה, לספק ערך מרבי כדי להתיישר עם היעדים העסקיים.

האצת מודלים של AI עם אינטגרציה מתמשכת

בפיתוח והטמעה של מוצרים, חברות עוברות לעתים קרובות שלבים איטרטיביים, ועוצרות לזמן קצר שינויים נוספים כדי לאפשר לצוות נפרד להקים את התשתית הטכנולוגית הדרושה. זה לוקח בדרך כלל כמה שבועות, ולאחר מכן מופצת הגרסה המעודכנת.

הבעיה של חברות רבות היא לנטוש בטרם עת את מאמצי פיתוח הבינה המלאכותית שלהן ולהפסיד למתחרים שמעריכים טכנולוגיה ניתנת להרחבה ופרקטיקות תרבותיות.

ארגונים יכולים לבנות מודל AI אוטומטי לחלוטין על ידי מיזוג תרבות DevOps וטכנולוגיות מתקדמות. זיהוי וניצול הזדמנויות אוטומציה רווחיות יכולים לשפר משמעותית את היעילות והפרודוקטיביות.

מפתחים חייבים לשלב בדיקות אוטומטיות מתקדמות בארכיטקטורות ה-IT שלהם. בשינוי זרימות העבודה של פיתוח הבינה המלאכותית שלהם, אספקה ​​רציפה היא חיונית, ומאיצה את ההשקה של פתרונות ושירותים באיכות גבוהה.

במסגרת זו, צוותי פיתוח יכולים לקבל במהירות תובנות מנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות המשפיעות על הפיתוח והביצועים.

יציאה

השילוב של AI ב-DevOps מחולל מהפכה בפריסה ובתפעול התוכנה. זה משפר את היעילות, האמינות ושיתוף הפעולה בין צוותי פיתוח ותפעול. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, אימוץ הבינה המלאכותית ב-DevOps מאיץ את הכנת הנתונים ואת בניית המודל ומבטיח פעולות קנה מידה יעיל של קנה המידה של AI. לכן, חברות צריכות לשקול להפוך את תפעול בינה מלאכותית לאחד מיעדי הליבה העסקיים שלהן.