AI в DevOps: Рационализиране на внедряването и операциите на софтуера

Подобно на добре смазана машина, вашата организация е на ръба на значително внедряване на софтуер. Инвестирахте сериозно в авангардни AI решения, стратегията ви за дигитална трансформация е определена и вашите погледи са твърдо насочени към бъдещето. И все пак възниква въпросът – можете ли наистина да впрегнете силата на AI, за да рационализирате внедряването и операциите на вашия софтуер?

В свят, в който глобалният пазар на цифрова трансформация върви към зашеметяващ 1,548.9 млрд. долара до 2027 г. при CAGR от 21.1%, не можете да си позволите просто да тъпчете вода. 

Като възникващи Тенденции в DevOps предефинират разработката на софтуер, компаниите използват усъвършенствани възможности, за да ускорят приемането на AI. Ето защо трябва да прегърнете динамичното дуо на AI и DevOps, за да останете конкурентоспособни и подходящи.

Тази статия навлиза дълбоко в трансформиращата синергия на изкуствения интелект и DevOps, изследвайки как това партньорство може да предефинира вашите операции, правейки ги мащабируеми и готови за бъдещето. 

Как DevOps ускорява AI?

Като използват силата на AI за обучение на данни и предлагат богата информация, екипите на DevOps могат да ускорят процеса на разработка и да се подобрят чрез осигуряване на качество. Това ги тласка към приемането на иновативни решения, докато се сблъскват с критични проблеми. 

Интегрирането на комбинацията от AI и DevOps води до няколко предимства:

• Ускорете целия процес: Внедряването на изкуствен интелект в операциите все още е нещо ново за повечето компании. Защото човек трябва да създаде специална среда за тестване за по-плавно внедряване на AI. Освен това внедряването на кода в софтуера е малко сложно и отнема много време. С DevOps няма нужда да се изпълняват такива задачи, което в крайна сметка ускорява пазарното време.

• Подобрява качеството: Ефективността на AI се влияе значително от качеството на данните, които обработва. Обучението на AI модели с данни под пара може да доведе до пристрастни отговори и нежелани резултати. Кога неструктурирани данни повърхности по време на разработката на AI, процесът DevOps играе решаваща роля в почистването на данните, като в крайна сметка подобрява цялостното качество на модела.
• Подобряване на качеството на AI: Ефективността на AI системата зависи от качеството на данните. Лошите данни могат да изкривят отговорите на AI. DevOps помага за почистване на неструктурирани данни по време на разработка, подобрявайки качеството на модела.
• AI за мащабиране: Управлението на сложните роли и процеси на AI е предизвикателство. DevOps ускорява доставката, намалява повтарящата се работа и позволява на екипите да се съсредоточат върху по-късни етапи на разработка.
• Осигуряване на стабилност на AI: DevOps, особено непрекъснатата интеграция, предотвратява издаването на дефектни продукти. Гарантира модели без грешки, като повишава надеждността и стабилността на AI системата.

Как културата на DevOps ще повиши производителността на AI?

Решенията, поддържащи AI, революционизираха бизнес операциите до голяма степен, като предоставиха безупречна функционалност. Но все пак изкуственият интелект е изправен пред няколко предизвикателства, тъй като изисква огромни усилия и иновативни технологии, за да ги преодолее. Следователно получаването на качествен набор от данни и прогнозирането на точни резултати става сложно.

Бизнесът трябва да култивира DevOps култура, за да постигне изключителни резултати. Такъв подход ще доведе до ефективно развитие, интеграция и тръбопровод на процеси.

По-долу са фазите, за да направите AI процесите адаптивни към културата на DevOps: 

• Подготовка на данни 

За да създадете висококачествен набор от данни, трябва да конвертирате необработените данни в ценни прозрения машинно обучение. Подготовката на данни включва стъпки като събиране, почистване, трансформиране и съхраняване на данни, което може да отнеме много време за специалистите по данни. 

Интегрирането на DevOps в обработката на данни включва автоматизиране и рационализиране на процеса, известен като „DevOps за данни“ или „DataOps“.

DataOps използва технология за автоматизиране на доставката на данни, като гарантира качество и последователност. Практиките на DevOps подобряват екипното сътрудничество и ефективността на работния процес.

• Разработка на модел

Ефективното разработване и внедряване е един от важните, но опасни аспекти на разработването на AI/ML. Екипът за разработка трябва да автоматизира паралелната разработка, тестване и конвейер за контрол на версиите на модела.

AI и ML проектите изискват чести постепенни итерации и безпроблемна интеграция в производството, след a CI / CD подход.

Като се има предвид отнемащият време характер на разработването и тестването на модела на AI и ML, препоръчително е да се установят отделни срокове за тези етапи.

Разработката на AI/ML е непрекъснат процес, фокусиран върху предоставянето на стойност без компромис с качеството. Екипното сътрудничество е от съществено значение за непрекъснатото подобряване и проверките на грешки, подобрявайки жизнения цикъл и напредъка на AI модела.

• Разгръщане на модела

DevOps улеснява управлението на потоци от данни в реално време, като прави моделите на изкуствен интелект по-малки спрямо силно разпределени платформи. Въпреки че такива модели могат да подобрят операциите на AI, това също може да създаде някои критични предизвикателства:

• Направете моделите лесни за търсене
• Поддържане на проследимост
• Записване на опити и изследвания
• Визуализиране на производителността на модела
  

За да се справят с тези предизвикателства, DevOps, ИТ екипите и ML специалистите трябва да си сътрудничат за безпроблемна екипна работа. Операциите за машинно обучение (MLOps) автоматизират внедряването, наблюдението и управлението на AI/ML модели, улеснявайки ефективното сътрудничество между екип за разработка на софтуер.

• Мониторинг и обучение на модели

DevOps рационализира разработката на софтуер, позволявайки по-бързи версии. AI/ML моделите могат да се отклонят от първоначалните си параметри, което гарантира коригиращи действия за оптимизиране на прогнозната производителност. Непрекъснатото обучение е жизненоважно в DevOps за непрекъснато подобрение.

За да постигнете непрекъснато усъвършенстване и учене:

• Съберете обратна връзка от специалисти по данни.
• Задайте цели за обучение за роли на AI.
• Определете целите за екипите на DevOps.
• Осигурете достъп до основни ресурси.

Разгръщането на AI трябва да бъде управлявано от автоматизация и адаптивно, като осигурява максимална стойност за съответствие с бизнес целите.

Ускоряване на AI моделирането с непрекъсната интеграция

При разработването и внедряването на продукта компаниите често преминават през итеративни фази, като за кратко спират по-нататъшните модификации, за да позволят на отделен екип да създаде необходимата технологична инфраструктура. Това обикновено отнема няколко седмици, след което се разпространява актуализираната версия.

Проблемът за много компании е преждевременното изоставяне на усилията им за развитие на ИИ и загубата на конкуренти, които ценят мащабируемата технология и културни практики.

Организациите могат да изградят напълно автоматизиран AI модел чрез сливане на DevOps културата и напредналите технологии. Идентифицирането и капитализирането на изгодни възможности за автоматизация може значително да подобри ефективността и производителността.

Разработчиците трябва да включат разширено автоматизирано тестване в своите ИТ архитектури. При трансформирането на техните работни потоци за разработване на AI, непрекъснатата доставка е от съществено значение, ускорявайки пускането на висококачествени решения и услуги.

В рамките на тази рамка екипите за разработка могат бързо да получат информация от данните, за да вземат информирани решения, оказващи влияние върху развитието и производителността.

Отписване

Интегрирането на AI в DevOps революционизира внедряването и операциите на софтуера. Той подобрява ефективността, надеждността и сътрудничеството между екипите за разработка и операции. С напредването на технологиите, приемането на AI в DevOps ускорява подготовката на данни и конструирането на модели и осигурява ефективни операции за мащабиране на AI. Така че компаниите трябва да обмислят да превърнат AI в действие една от основните си бизнес цели.