AI v DevOps: Zefektívnenie nasadenia a prevádzky softvéru

Ako dobre naolejovaný stroj je vaša organizácia na pokraji významného nasadenia softvéru. Veľa ste investovali do špičkových riešení AI, vaša stratégia digitálnej transformácie je nastavená a váš zrak je pevne upriamený na budúcnosť. Vynára sa však otázka – dokážete skutočne využiť silu AI na zefektívnenie nasadenia a operácií vášho softvéru?

Vo svete, kde sa globálny trh s digitálnou transformáciou rúti smerom k ohromujúcej úrovni $ 1,548.9 miliardy do roku 2027 pri CAGR 21.1% si nemôžete dovoliť len šliapať vodu. 

Ako vznikajúce Trendy DevOps nanovo definujú vývoj softvéru, spoločnosti využívajú pokročilé možnosti na urýchlenie prijatia AI. Preto musíte prijať dynamické duo AI a DevOps, aby ste zostali konkurencieschopní a relevantní.

Tento článok sa ponorí hlboko do transformačnej synergie umelej inteligencie a DevOps a skúma, ako môže toto partnerstvo predefinovať vaše operácie, aby boli škálovateľné a pripravené na budúcnosť. 

Ako DevOps urýchľuje AI?

Využitím sily AI na učenie sa údajov a ponukou bohatých poznatkov môžu tímy DevOps urýchliť proces vývoja a zlepšiť sa prostredníctvom zabezpečenia kvality. To ich poháňa k prijatiu inovatívnych riešení a zároveň čelia kritickým problémom. 

Integrácia kombinácie AI a DevOps prináša niekoľko výhod:

• Zrýchlite celý proces: Nasadenie umelej inteligencie do prevádzky je pre väčšinu spoločností stále niečo nové. Pretože je potrebné vytvoriť špeciálne testovacie prostredie pre hladšiu implementáciu AI. Nasadenie kódu do softvéru je tiež trochu zložité a časovo náročné. S DevOps nie je potrebné robiť takéto úlohy, čo v konečnom dôsledku urýchli trhový čas.

• Zlepšuje kvalitu: Efektívnosť AI výrazne ovplyvňuje kvalita údajov, ktoré spracováva. Tréningové modely AI s podpriemernými údajmi môžu viesť k zaujatým reakciám a nežiaducim výsledkom. Kedy neštruktúrované údaje povrchov počas vývoja AI hrá proces DevOps kľúčovú úlohu pri čistení údajov, čo v konečnom dôsledku zvyšuje celkovú kvalitu modelu.
• Zlepšenie kvality AI: Účinnosť systému AI závisí od kvality údajov. Nekvalitné údaje môžu skresliť reakcie AI. DevOps pomáha pri čistení neštruktúrovaných údajov počas vývoja, čím zvyšuje kvalitu modelu.
• Škálovanie AI: Riadenie zložitých úloh a procesov AI je náročné. DevOps urýchľuje poskytovanie, znižuje opakovanú prácu a umožňuje tímom sústrediť sa na neskoršie fázy vývoja.
• Zabezpečenie stability AI: DevOps, najmä nepretržitá integrácia, zabraňuje chybným vydaniam produktov. Zaručuje bezchybné modely, zvyšuje spoľahlivosť a stabilitu systému AI.

Ako kultúra DevOps zvýši výkon AI?

Riešenia s podporou AI priniesli do značnej miery revolúciu v obchodných operáciách tým, že poskytujú dokonalé funkcie. Umelá inteligencia však stále čelí niekoľkým výzvam, pretože na ich prekonanie si vyžaduje obrovské úsilie a inovatívne technológie. Preto je získanie kvalitného súboru údajov a predpovedanie presných výsledkov komplikované.

Firmy potrebujú pestovať kultúru DevOps, aby dosiahli výnimočné výsledky. Takýto prístup povedie k efektívnemu vývoju, integrácii a procesu.

Nižšie sú uvedené fázy, aby sa procesy AI prispôsobili kultúre DevOps: 

• Príprava dát 

Ak chcete vytvoriť vysokokvalitný súbor údajov, musíte previesť nespracované údaje na hodnotné štatistiky strojové učenie. Príprava údajov zahŕňa kroky, ako je zhromažďovanie, čistenie, transformácia a ukladanie údajov, čo môže byť pre vedcov údajov časovo náročné. 

Integrácia DevOps do spracovania údajov zahŕňa automatizáciu a zefektívnenie procesu známeho ako „DevOps for Data“ alebo „DataOps“.

DataOps využíva technológiu na automatizáciu doručovania údajov, čím zabezpečuje kvalitu a konzistentnosť. Postupy DevOps zlepšujú tímovú spoluprácu a efektivitu pracovného toku.

• Vývoj modelu

Efektívny vývoj a nasadenie je jedným z dôležitých, no zároveň komplikovaných aspektov vývoja AI/ML. Vývojový tím by mal automatizovať súbežný vývoj, testovanie a riadenie verzií modelu.

Projekty AI a ML vyžadujú časté prírastkové iterácie a bezproblémovú integráciu do produkcie, po a CI / CD prístup.

Vzhľadom na časovú náročnosť vývoja a testovania modelov AI a ML sa odporúča stanoviť samostatné časové harmonogramy pre tieto fázy.

Vývoj AI/ML je neustály proces zameraný na poskytovanie hodnoty bez ohrozenia kvality. Tímová spolupráca je nevyhnutná pre neustále zlepšovanie a kontrolu chýb, čím sa zlepšuje životný cyklus a pokrok modelu AI.

• Nasadenie modelu

DevOps uľahčuje správu dátových tokov v reálnom čase tým, že modely AI zmenšuje oproti vysoko distribuovaným platformám. Hoci takéto modely môžu podporiť operácie AI, môžu predstavovať aj niektoré kritické výzvy:

• Uľahčenie vyhľadávania modelov
• Zachovanie sledovateľnosti
• Nahrávanie pokusov a výskumu
• Vizualizácia výkonu modelu
  

Na riešenie týchto výziev musia DevOps, IT tímy a špecialisti ML spolupracovať na bezproblémovej tímovej práci. Operácie strojového učenia (MLOps) automatizujú nasadenie, monitorovanie a správu modelov AI/ML, čím umožňujú efektívnu spoluprácu medzi tím vývoja softvéru.

• Monitorovanie a učenie modelov

DevOps zefektívňuje vývoj softvéru a umožňuje rýchlejšie vydania. Modely AI/ML sa môžu odchýliť od svojich počiatočných parametrov, čo si vyžaduje nápravné opatrenia na optimalizáciu prediktívneho výkonu. Neustále učenie je v DevOps životne dôležité pre neustále zlepšovanie.

Na dosiahnutie neustáleho zlepšovania a učenia sa:

• Získajte spätnú väzbu od vedcov údajov.
• Stanovte si tréningové ciele pre roly AI.
• Definujte ciele pre tímy DevOps.
• Zabezpečte prístup k základným zdrojom.

Nasadenie AI by malo byť riadené automatizáciou a adaptabilné a malo by poskytovať maximálnu hodnotu v súlade s obchodnými cieľmi.

Zrýchlenie modelovania AI pomocou nepretržitej integrácie

Pri vývoji a implementácii produktov spoločnosti často prechádzajú opakovanými fázami, pričom nakrátko zastavia ďalšie úpravy, aby umožnili samostatnému tímu nastaviť potrebnú technologickú infraštruktúru. Zvyčajne to trvá niekoľko týždňov, po ktorých sa distribuuje aktualizovaná verzia.

Problémom mnohých spoločností je predčasne opustiť svoje úsilie o vývoj AI a stratiť konkurenciu, ktorá oceňuje škálovateľnú technológiu a kultúrne praktiky.

Organizácie môžu vytvoriť plne automatizovaný model AI spojením kultúry DevOps a pokročilých technológií. Identifikácia a využitie lukratívnych možností automatizácie môže výrazne zvýšiť efektivitu a produktivitu.

Vývojári musia do svojich IT architektúr začleniť pokročilé automatizované testovanie. Pri transformácii ich pracovných postupov vývoja AI je nevyhnutné nepretržité poskytovanie, ktoré urýchľuje spustenie vysokokvalitných riešení a služieb.

V tomto rámci môžu vývojové tímy rýchlo získať prehľad z údajov, aby mohli prijímať informované rozhodnutia ovplyvňujúce vývoj a výkon.

Odhlásiť sa

Integrácia AI do DevOps prináša revolúciu v nasadzovaní a prevádzke softvéru. Zvyšuje efektivitu, spoľahlivosť a spoluprácu medzi vývojovými a prevádzkovými tímami. Ako technológia napreduje, zahrnutie AI do DevOps urýchľuje prípravu údajov a konštrukciu modelov a zabezpečuje efektívne operácie škálovania AI. Spoločnosti by preto mali zvážiť, či by sa sprevádzkovanie AI stalo jedným z ich hlavných obchodných cieľov.