ຜູ້ ນຳ ທີ່ຄິດ
AI ໃນ DevOps: ປັບປຸງການນຳໃຊ້ຊອບແວ ແລະການປະຕິບັດງານ
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງຈັກທີ່ມີນ້ໍາມັນດີ, ອົງການຈັດຕັ້ງຂອງທ່ານຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການນໍາໃຊ້ຊອບແວທີ່ສໍາຄັນ. ທ່ານໄດ້ລົງທຶນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການແກ້ໄຂ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ, ຍຸດທະສາດການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນຂອງທ່ານຖືກຕັ້ງໄວ້, ແລະທັດສະນະຂອງທ່ານຖືກແກ້ໄຂຢ່າງຫນັກແຫນ້ນໃນອະນາຄົດ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຄໍາຖາມທີ່ເກີດຂື້ນ - ເຈົ້າສາມາດນຳໃຊ້ພະລັງງານຂອງ AI ຢ່າງແທ້ຈິງເພື່ອປັບປຸງການນຳໃຊ້ຊອບແວ ແລະການປະຕິບັດງານຂອງເຈົ້າໄດ້ບໍ?
ໃນໂລກທີ່ຕະຫຼາດການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນໃນທົ່ວໂລກພວມກ້າວໄປສູ່ການກ້າວກະໂດດຂັ້ນ 1,548.9 $ ພັນລ້ານ ໃນປີ 2027 ຢູ່ທີ່ CAGR ຂອງ 21.1%, ທ່ານບໍ່ສາມາດພຽງແຕ່ທີ່ຈະຢຽດນ້ໍາ.
ເປັນທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ ແນວໂນ້ມ DevOps ກໍານົດການພັດທະນາຊອບແວຄືນໃຫມ່, ບໍລິສັດໄດ້ໃຊ້ຄວາມສາມາດຂັ້ນສູງເພື່ອເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາ AI ຂອງພວກເຂົາ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຍຶດ ໝັ້ນ ຄູ່ຄູ່ແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງ AI ແລະ DevOps ເພື່ອໃຫ້ສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້ແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນ.
ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ເຈາະເລິກເຖິງການຮ່ວມສຳພັນແບບປ່ຽນແປງໃໝ່ຂອງປັນຍາປະດິດ ແລະ DevOps, ສຳຫຼວດເບິ່ງວ່າການຮ່ວມມືນີ້ສາມາດກຳນົດການດຳເນີນງານຂອງເຈົ້າຄືນໃໝ່ໄດ້ແນວໃດ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະກຽມພ້ອມໃນອະນາຄົດ.
DevOps ເລັ່ງ AI ແນວໃດ?
ໂດຍການໃຊ້ພະລັງງານຂອງ AI ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ຂໍ້ມູນ ແລະສະເຫນີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ທີມງານ DevOps ສາມາດເລັ່ງຂະບວນການພັດທະນາຂອງເຂົາເຈົ້າ ແລະປັບປຸງຜ່ານການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ. ນີ້ຊຸກຍູ້ພວກເຂົາໄປສູ່ການຮັບຮອງເອົາວິທີແກ້ໄຂໃຫມ່ໆໃນຂະນະທີ່ປະເຊີນກັບບັນຫາທີ່ສໍາຄັນ.
ການປະສົມປະສານຂອງ AI ແລະ DevOps ສົ່ງຜົນໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ:
- ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການໂດຍລວມໄວຂຶ້ນ: ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດເຂົ້າໃນການປະຕິບັດງານແມ່ນຍັງເປັນສິ່ງໃໝ່ສຳລັບບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່. ເນື່ອງຈາກວ່າຄົນເຮົາຕ້ອງສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອການປະຕິບັດ AI ທີ່ລຽບກວ່າ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການໃຊ້ລະຫັດກັບຊອບແວແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເລັກນ້ອຍ ແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ດ້ວຍ DevOps, ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດວຽກງານດັ່ງກ່າວ, ໃນທີ່ສຸດກໍ່ຈະເລັ່ງເວລາຕະຫຼາດ.
- ປັບປຸງຄຸນນະພາບ: ປະສິດທິຜົນຂອງ AI ແມ່ນມີອິດທິພົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມັນປຸງແຕ່ງ. ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ມີຂໍ້ມູນຍ່ອຍສາມາດນໍາໄປສູ່ການຕອບສະຫນອງທີ່ລໍາອຽງແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ. ເມື່ອໃດ ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ ດ້ານໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ AI, ຂະບວນການ DevOps ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ໃນທີ່ສຸດການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບໂດຍລວມ.
- ການປັບປຸງຄຸນນະພາບ AI: ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ AI ຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ. ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີສາມາດບິດເບືອນການຕອບສະຫນອງຂອງ AI. DevOps ຊ່ວຍໃນການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ, ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບ.
- ການປັບຂະຫນາດ AI: ການຄຸ້ມຄອງພາລະບົດບາດແລະຂະບວນການທີ່ສັບສົນຂອງ AI ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍ. DevOps ເລັ່ງການຈັດສົ່ງ, ຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ແລະໃຫ້ທີມງານສຸມໃສ່ຂັ້ນຕອນການພັດທະນາຕໍ່ມາ.
- ຮັບປະກັນຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງ AI: DevOps, ໂດຍສະເພາະການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ປ້ອງກັນການປ່ອຍຜະລິດຕະພັນທີ່ຜິດພາດ. ມັນຮັບປະກັນຕົວແບບທີ່ບໍ່ມີຄວາມຜິດພາດ, ເພີ່ມຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງລະບົບ AI ແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງ.
ວັດທະນະທໍາ DevOps ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບ AI ແນວໃດ?
ໂຊລູຊັ່ນທີ່ນຳໃຊ້ AI ໄດ້ປະຕິຮູບການດຳເນີນທຸລະກິດໃນຂອບເຂດອັນໃຫຍ່ຫຼວງໂດຍການສົ່ງມອບໜ້າທີ່ທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປັນຍາປະດິດປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍສອງຢ່າງຍ້ອນວ່າມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພະຍາຍາມອັນໃຫຍ່ຫຼວງແລະເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ໆເພື່ອເອົາຊະນະພວກມັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການໄດ້ຮັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບແລະການຄາດເດົາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງກາຍເປັນຄວາມສັບສົນ.
ທຸລະກິດຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ປູກຝັງວັດທະນະທໍາ DevOps ເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບພິເສດ. ວິທີການດັ່ງກ່າວຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການພັດທະນາ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ແລະທໍ່ຂະບວນການທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການ AI ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບວັດທະນະທໍາ DevOps:
ການກະກຽມຂໍ້ມູນ
ເພື່ອສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ການກະກຽມຂໍ້ມູນກ່ຽວຂ້ອງກັບຂັ້ນຕອນເຊັ່ນການເກັບກໍາ, ທໍາຄວາມສະອາດ, ການຫັນປ່ຽນ, ແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ຊຶ່ງສາມາດໃຊ້ເວລາສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ການລວມ DevOps ເຂົ້າໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນກ່ຽວຂ້ອງກັບການອັດຕະໂນມັດ ແລະປັບປຸງຂະບວນການ, ທີ່ເອີ້ນວ່າ "DevOps ສໍາລັບຂໍ້ມູນ" ຫຼື "DataOps."
DataOps ໃຊ້ເທກໂນໂລຍີເພື່ອອັດຕະໂນມັດການຈັດສົ່ງຂໍ້ມູນ, ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບແລະຄວາມສອດຄ່ອງ. ການປະຕິບັດ DevOps ປັບປຸງການຮ່ວມມືຂອງທີມງານ ແລະປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ.
ການພັດທະນາຕົວແບບ
ການພັດທະນາ ແລະການນຳໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແມ່ນໜຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ສຳຄັນຂອງການພັດທະນາ AI/ML. ທີມງານພັດທະນາຄວນເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາພ້ອມກັນ, ການທົດສອບ, ແລະທໍ່ຄວບຄຸມຮຸ່ນແບບອັດຕະໂນມັດ.
ໂຄງການ AI ແລະ ML ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເພີ່ມເຕີມເລື້ອຍໆແລະການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໄປໃນການຜະລິດຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ປະຕິບັດຕາມ CI / CD ວິທີການ.
ເນື່ອງຈາກລັກສະນະທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງການພັດທະນາແລະການທົດສອບແບບຈໍາລອງ AI ແລະ ML, ມັນສົມຄວນທີ່ຈະສ້າງໄລຍະເວລາແຍກຕ່າງຫາກສໍາລັບຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້.
ການພັດທະນາ AI/ML ແມ່ນຂະບວນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ສຸມໃສ່ການສະຫນອງມູນຄ່າໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຄຸນນະພາບ. ການຮ່ວມມືຂອງທີມງານເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການກວດສອບຄວາມຜິດພາດ, ປັບປຸງວົງຈອນຊີວິດແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຕົວແບບ AI.
ການນຳໃຊ້ຕົວແບບ
DevOps ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງງ່າຍຂຶ້ນໂດຍການເຮັດໃຫ້ແບບຈໍາລອງ AI ຂະຫນາດນ້ອຍລົງໃນເວທີທີ່ມີການແຈກຢາຍສູງ. ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວແບບດັ່ງກ່າວສາມາດຊຸກຍູ້ການດໍາເນີນງານ AI, ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ:
- ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້ງ່າຍ
- ການຮັກສາການຕິດຕາມ
- ການບັນທຶກການທົດລອງແລະການຄົ້ນຄວ້າ
- ການສະແດງພາບການປະຕິບັດຕົວແບບ
ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, DevOps, ທີມ IT, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ ML ຕ້ອງຮ່ວມມືກັນເພື່ອເຮັດວຽກເປັນທີມຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ການປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (MLOps) ອັດຕະໂນມັດການນໍາໃຊ້, ການຕິດຕາມກວດກາ, ແລະການຄຸ້ມຄອງຂອງ AI / ML ແບບຈໍາລອງ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຮ່ວມມືປະສິດທິພາບໃນບັນດາ. ທີມງານພັດທະນາຊອບແວ.
ການຕິດຕາມຕົວແບບ ແລະການຮຽນຮູ້
DevOps ປັບປຸງການພັດທະນາຊອບແວ, ເຮັດໃຫ້ການປ່ອຍໄວຂຶ້ນ. ຮູບແບບ AI/ML ສາມາດເລື່ອນຈາກຕົວກໍານົດການເບື້ອງຕົ້ນຂອງພວກເຂົາ, ຮັບປະກັນການປະຕິບັດການແກ້ໄຂເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄາດເດົາ. ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນສໍາຄັນໃນ DevOps ສໍາລັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ເພື່ອບັນລຸການປັບປຸງແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ:
- ເອົາຄໍາຄິດເຫັນຈາກນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
- ກໍານົດຈຸດປະສົງການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບພາລະບົດບາດ AI.
- ກໍານົດຈຸດປະສົງສໍາລັບທີມ DevOps.
- ຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາເປັນ.
ການນຳໃຊ້ AI ຄວນຈະເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະສາມາດປັບຕົວໄດ້, ໃຫ້ມູນຄ່າສູງສຸດເພື່ອສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍທຸລະກິດ.
ເລັ່ງການສ້າງແບບຈໍາລອງ AI ດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນແລະການປະຕິບັດ, ບໍລິສັດມັກຈະຜ່ານໄລຍະທີ່ຊ້ໍາກັນ, ໄລຍະສັ້ນໆ, ຢຸດເຊົາການດັດແກ້ເພີ່ມເຕີມເພື່ອໃຫ້ທີມງານແຍກຕ່າງຫາກສາມາດສ້າງຕັ້ງໂຄງສ້າງພື້ນຖານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຈໍາເປັນ. ນີ້ປົກກະຕິແລ້ວໃຊ້ເວລາສອງສາມອາທິດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນສະບັບປັບປຸງໄດ້ຖືກແຈກຢາຍ.
ບັນຫາສໍາລັບບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍແມ່ນການປະຖິ້ມຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາ AI ຂອງພວກເຂົາກ່ອນໄວອັນຄວນແລະສູນເສຍຜູ້ແຂ່ງຂັນທີ່ໃຫ້ຄຸນຄ່າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະການປະຕິບັດວັດທະນະທໍາທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້.
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດສ້າງຮູບແບບ AI ອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມສ່ວນໂດຍການລວມເອົາວັດທະນະທໍາ DevOps ແລະເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້າ. ການກໍານົດແລະການລົງທຶນໃນໂອກາດອັດຕະໂນມັດທີ່ມີລາຍໄດ້ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຜົນຜະລິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຜູ້ພັດທະນາຕ້ອງລວມເອົາການທົດສອບອັດຕະໂນມັດຂັ້ນສູງເຂົ້າໄປໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ IT ຂອງພວກເຂົາ. ໃນການຫັນປ່ຽນຂະບວນການພັດທະນາ AI ຂອງພວກເຂົາ, ການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, ການເລັ່ງການເປີດຕົວການແກ້ໄຂແລະການບໍລິການທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ.
ພາຍໃນກອບນີ້, ທີມງານພັດທະນາສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງໄວວາຈາກຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຜົນກະທົບຕໍ່ການພັດທະນາແລະການປະຕິບັດ.
ລົງນາມ
ການລວມຕົວຂອງ AI ໃນ DevOps ແມ່ນການປະຕິວັດການນຳໃຊ້ຊອບແວ ແລະການປະຕິບັດງານ. ມັນເສີມຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບ, ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື, ແລະການຮ່ວມມືລະຫວ່າງທີມງານພັດທະນາແລະການດໍາເນີນງານ. ໃນຂະນະທີ່ເຕັກໂນໂລຢີກ້າວຫນ້າ, ການຮັບເອົາ AI ໃນ DevOps ເລັ່ງການກະກຽມຂໍ້ມູນແລະການກໍ່ສ້າງແບບຈໍາລອງແລະຮັບປະກັນການປະຕິບັດການຂະຫຍາຍ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ດັ່ງນັ້ນ, ບໍລິສັດຄວນພິຈາລະນາເຮັດໃຫ້ການດໍາເນີນງານ AI ເປັນຫນຶ່ງໃນຈຸດປະສົງທຸລະກິດຫຼັກຂອງພວກເຂົາ.
 |
