AI i DevOps: Effektivisering av programvaredistribusjon og drift

Som en velsmurt maskin står organisasjonen din på randen av en betydelig programvareutrulling. Du har investert tungt i banebrytende AI-løsninger, din digitale transformasjonsstrategi er satt, og siktet ditt er fast rettet mot fremtiden. Men spørsmålet reiser seg – kan du virkelig utnytte kraften til AI for å strømlinjeforme programvaredistribusjon og drift?

I en verden der det globale digitale transformasjonsmarkedet går mot et svimlende $ 1,548.9 milliarder innen 2027 med en CAGR på 21.1 %, har du ikke råd til å bare tråkke vann. 

Som dukker opp DevOps-trender omdefinerer programvareutvikling, bedrifter utnytter avanserte evner for å øke hastigheten på AI-adopsjonen. Det er derfor du må omfavne den dynamiske duoen AI og DevOps for å holde deg konkurransedyktig og forbli relevant.

Denne artikkelen går dypt inn i den transformative synergien mellom kunstig intelligens og DevOps, og utforsker hvordan dette partnerskapet kan redefinere operasjonene dine, gjøre dem skalerbare og fremtidsklare. 

Hvordan fremskynder DevOps AI?

Ved å utnytte kraften til AI for datalæring og tilby rik innsikt, kan DevOps-team fremskynde utviklingsprosessen og forbedre seg via kvalitetssikring. Dette driver dem mot å ta i bruk innovative løsninger mens de står overfor kritiske problemer. 

Integrering av kombinasjonen av AI og DevOps resulterer i flere fordeler:

• Gjør den generelle prosessen raskere: Å distribuere kunstig intelligens i operasjoner er fortsatt noe nytt for de fleste bedrifter. Fordi man må lage et dedikert testmiljø for en jevnere AI-implementering. Dessuten er det litt vanskelig og tidkrevende å distribuere koden til programvare. Med DevOps er det ikke nødvendig å gjøre slike oppgaver, noe som til slutt øker markedstiden.

• Forbedrer kvaliteten: Effektiviteten til AI påvirkes betydelig av kvaliteten på dataene den behandler. Trening av AI-modeller med underordnede data kan føre til partiske svar og uønskede utfall. Når ustrukturerte data overflater under AI-utvikling, spiller DevOps-prosessen en avgjørende rolle i datarensing, og til slutt forbedrer den generelle modellkvaliteten.
• Forbedring av AI-kvalitet: AI-systemets effektivitet avhenger av datakvalitet. Dårlige data kan forvrenge AI-svar. DevOps hjelper til med å rense ustrukturerte data under utvikling, og forbedrer modellkvaliteten.
• Skalering av AI: Å administrere AIs komplekse roller og prosesser er utfordrende. DevOps akselererer levering, reduserer repeterende arbeid og lar team fokusere på senere utviklingsstadier.
• Sikre AI-stabilitet: DevOps, spesielt kontinuerlig integrasjon, forhindrer feilaktige produktutgivelser. Det garanterer feilfrie modeller, noe som øker AI-systemets pålitelighet og stabilitet.

Hvordan vil DevOps-kulturen øke AI-ytelsen?

AI-aktiverte løsninger har revolusjonert virksomheten i stor grad ved å levere upåklagelig funksjonalitet. Men likevel står kunstig intelligens overfor et par utfordringer da det krever enorm innsats og innovative teknologier for å overvinne dem. Derfor blir det komplisert å få et kvalitetsdatasett og forutsi nøyaktige resultater.

Bedrifter må dyrke en DevOps-kultur for å oppnå eksepsjonelle resultater. En slik tilnærming vil resultere i effektiv utvikling, integrasjon og prosesspipeline.

Nedenfor er fasene for å gjøre AI-prosesser tilpasset DevOps-kulturen: 

• Dataforberedelse 

For å lage et datasett av høy kvalitet, må du konvertere rådata til verdifull innsikt gjennom maskinlæring. Dataforberedelse innebærer trinn som å samle inn, rense, transformere og lagre data, noe som kan være tidkrevende for dataforskere. 

Å integrere DevOps i databehandling innebærer automatisering og strømlinjeforming av prosessen, kjent som «DevOps for Data» eller «DataOps».

DataOps bruker teknologi for å automatisere datalevering, for å sikre kvalitet og konsistens. DevOps-praksis forbedrer teamsamarbeid og arbeidsflyteffektivitet.

• Modellutvikling

Effektiv utvikling og distribusjon er en av de viktige, men vanskelige aspektene ved AI/ML-utvikling. Utviklingsteamet bør automatisere pipeline for samtidig utvikling, testing og modellversjonskontroll.

AI- og ML-prosjekter krever hyppige inkrementelle iterasjoner og sømløs integrering i produksjonen, etter en CI / CD nærme seg.

Gitt den tidkrevende naturen til utvikling og testing av AI- og ML-modeller, er det tilrådelig å etablere separate tidslinjer for disse stadiene.

AI/ML-utvikling er en pågående prosess fokusert på å levere verdi uten å gå på akkord med kvaliteten. Teamsamarbeid er avgjørende for kontinuerlige forbedringer og feilkontroller, og forbedrer AI-modellens livssyklus og fremgang.

• Modellutplassering

DevOps gjør det enklere å administrere datastrømmer i sanntid ved å gjøre AI-modeller mindre over svært distribuerte plattformer. Selv om slike modeller kan øke AI-driften, kan de også utgjøre noen kritiske utfordringer:

• Gjør modeller lett søkbare
• Opprettholde sporbarhet
• Registrering av forsøk og forskning
• Visualisere modellytelse
  

For å møte disse utfordringene må DevOps, IT-team og ML-spesialister samarbeide for sømløst teamarbeid. Machine Learning Operations (MLOps) automatiserer distribusjon, overvåking og administrasjon av AI/ML-modeller, noe som letter effektivt samarbeid mellom programvareutviklingsteam.

• Modellovervåking og læring

DevOps effektiviserer programvareutvikling, noe som muliggjør raskere utgivelser. AI/ML-modeller kan avvike fra de opprinnelige parameterne, noe som garanterer korrigerende handlinger for å optimalisere prediktiv ytelse. Kontinuerlig læring er avgjørende i DevOps for kontinuerlig forbedring.

For å oppnå kontinuerlig forbedring og læring:

• Samle tilbakemeldinger fra dataforskere.
• Sett treningsmål for AI-roller.
• Definer mål for DevOps-teamene.
• Sikre tilgang til viktige ressurser.

AI-distribusjon bør være automatiseringsdrevet og tilpasningsdyktig, og levere maksimal verdi for å tilpasse seg forretningsmål.

Fremskynder AI-modellering med kontinuerlig integrasjon

I produktutvikling og implementering går bedrifter ofte gjennom iterative faser, og stopper kort ytterligere modifikasjoner for å la et eget team sette opp den nødvendige teknologiske infrastrukturen. Dette tar vanligvis noen uker, hvoretter den oppdaterte versjonen distribueres.

Problemet for mange selskaper er for tidlig å forlate AI-utviklingsarbeidet og tape mot konkurrenter som verdsetter skalerbar teknologi og kulturell praksis.

Organisasjoner kan bygge en helautomatisert AI-modell ved å slå sammen DevOps-kulturen og avanserte teknologier. Å identifisere og utnytte lukrative automatiseringsmuligheter kan øke effektiviteten og produktiviteten betydelig.

Utviklere må innlemme avansert automatisert testing i IT-arkitekturene sine. For å transformere arbeidsflytene for AI-utvikling er kontinuerlig levering avgjørende, noe som akselererer lanseringen av løsninger og tjenester av høy kvalitet.

Innenfor dette rammeverket kan utviklingsteam raskt få innsikt fra data for å ta informerte beslutninger som påvirker utvikling og ytelse.

Logger av

Integreringen av AI i DevOps revolusjonerer distribusjon og drift av programvare. Det forbedrer effektivitet, pålitelighet og samarbeid mellom utviklings- og driftsteam. Etter hvert som teknologien skrider frem, øker omfavnelsen av AI i DevOps dataforberedelse og modellkonstruksjon og sikrer effektiv AI-skaleringsoperasjoner. Så bedrifter bør vurdere å gjøre AI-operasjonalisering til et av sine kjernevirksomhetsmål.