DevOps'ta Yapay Zeka: Yazılım Dağıtımını ve Operasyonlarını Kolaylaştırma

İyi yağlanmış bir makine gibi kuruluşunuz da önemli bir yazılım dağıtımının eşiğindedir. En son teknolojiye sahip yapay zeka çözümlerine büyük yatırım yaptınız, dijital dönüşüm stratejiniz belirlendi ve gözünüz geleceğe dikildi. Ancak şu soru ortaya çıkıyor: Yazılım dağıtımınızı ve operasyonlarınızı kolaylaştırmak için yapay zekanın gücünden gerçekten yararlanabilir misiniz?

Küresel dijital dönüşüm pazarının şaşırtıcı bir boyuta doğru hızla ilerlediği bir dünyada $ 1,548.9 milyar 2027 yılına kadar %21.1'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile sadece su basmaya gücünüz yetmez. 

Ortaya çıktıkça DevOps trendleri Yazılım geliştirmeyi yeniden tanımladığınızda şirketler, yapay zekanın benimsenmesini hızlandırmak için gelişmiş yeteneklerden yararlanır. Bu nedenle rekabetçi kalabilmek ve güncel kalabilmek için yapay zeka ve DevOps'un dinamik ikilisini benimsemeniz gerekiyor.

Bu makale, yapay zeka ve DevOps'un dönüştürücü sinerjisini derinlemesine ele alıyor ve bu ortaklığın operasyonlarınızı nasıl yeniden tanımlayabileceğini, onları nasıl ölçeklenebilir ve geleceğe hazır hale getirebileceğini araştırıyor. 

DevOps yapay zekayı nasıl hızlandırır?

DevOps ekipleri, veri öğrenimi için yapay zekanın gücünden yararlanarak ve zengin bilgiler sunarak geliştirme süreçlerini hızlandırabilir ve kalite güvencesi yoluyla gelişebilir. Bu, onları kritik sorunlarla karşı karşıya kalırken yenilikçi çözümleri benimsemeye itiyor. 

Yapay zeka ve DevOps kombinasyonunun entegre edilmesi çeşitli avantajlar sağlar:

• Genel süreci daha hızlı hale getirin: Yapay zekanın operasyonlara yayılması çoğu şirket için hâlâ yeni bir şey. Çünkü daha sorunsuz bir yapay zeka uygulaması için özel bir test ortamı oluşturulması gerekiyor. Ayrıca kodu yazılıma dağıtmak biraz zor ve zaman alıcıdır. DevOps ile bu tür görevlerin yapılmasına gerek kalmaz ve sonuçta pazar süresi hızlanır.

• Kaliteyi artırır: Yapay zekanın etkinliği, işlediği verilerin kalitesinden önemli ölçüde etkilenir. Yapay zeka modellerini ortalamanın altında verilerle eğitmek önyargılı yanıtlara ve istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Ne zaman yapılandırılmamış veri Yapay zeka geliştirme sırasında ortaya çıkan DevOps süreci, veri temizlemede çok önemli bir rol oynar ve sonuçta genel model kalitesini artırır.
• Yapay zeka kalitesinin iyileştirilmesi: Yapay zeka sisteminin etkinliği veri kalitesine bağlıdır. Yetersiz veriler yapay zeka yanıtlarını bozabilir. DevOps, geliştirme sırasında yapılandırılmamış verilerin temizlenmesine yardımcı olarak model kalitesini artırır.
• Yapay zekayı ölçeklendirme: Yapay zekanın karmaşık rollerini ve süreçlerini yönetmek zordur. DevOps teslimatı hızlandırır, tekrarlanan işleri azaltır ve ekiplerin daha sonraki geliştirme aşamalarına odaklanmasına olanak tanır.
• Yapay Zeka istikrarının sağlanması: DevOps, özellikle sürekli entegrasyon, hatalı ürün sürümlerini önler. Hatasız modelleri garanti ederek yapay zeka sisteminin güvenilirliğini ve kararlılığını artırır.

DevOps kültürü yapay zeka performansını nasıl artıracak?

Yapay zeka destekli çözümler, kusursuz işlevler sunarak iş operasyonlarında büyük ölçüde devrim yarattı. Ancak yine de yapay zeka, bunların üstesinden gelmek için muazzam çabalar ve yenilikçi teknolojiler gerektirdiğinden birkaç zorlukla karşı karşıyadır. Bu nedenle kaliteli bir veri seti elde etmek ve doğru sonuçları tahmin etmek karmaşık hale gelir.

İşletmelerin olağanüstü sonuçlar elde edebilmesi için bir DevOps kültürü geliştirmesi gerekiyor. Böyle bir yaklaşım, etkili geliştirme, entegrasyon ve süreç akışıyla sonuçlanacaktır.

Yapay zeka süreçlerini DevOps kültürüne uyarlanabilir hale getirmenin aşamaları aşağıda verilmiştir: 

• Veri Hazırlama 

Yüksek kaliteli bir veri kümesi oluşturmak için ham verileri değerli içgörülere dönüştürmeniz gerekir. makine öğrenme. Veri hazırlama, veri bilimcileri için zaman alıcı olabilecek verilerin toplanması, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve saklanması gibi adımları içerir. 

DevOps'u veri işlemeye entegre etmek, "DevOps for Data" veya "DataOps" olarak bilinen sürecin otomatikleştirilmesini ve kolaylaştırılmasını içerir.

DataOps, veri dağıtımını otomatikleştirmek, kalite ve tutarlılık sağlamak için teknolojiyi kullanır. DevOps uygulamaları ekip işbirliğini ve iş akışı verimliliğini artırır.

• Model geliştirme

Verimli geliştirme ve dağıtım, AI/ML geliştirmenin önemli ancak riskli yönlerinden biridir. Geliştirme ekibi eş zamanlı geliştirme, test etme ve model sürümü kontrol hattını otomatikleştirmelidir.

Yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri, sık sık artımlı yinelemeler ve üretime kusursuz entegrasyon gerektirir. CI / CD yaklaşım.

Yapay zeka ve makine öğrenimi model geliştirme ve testlerinin zaman alıcı doğası göz önüne alındığında, bu aşamalar için ayrı zaman çizelgeleri oluşturulması tavsiye edilir.

AI/ML geliştirme, kaliteden ödün vermeden değer sunmaya odaklanan devam eden bir süreçtir. Yapay zeka modelinin yaşam döngüsünü ve ilerlemesini geliştiren sürekli iyileştirme ve hata kontrolleri için ekip işbirliği önemlidir.

• Model dağıtımı

DevOps, yapay zeka modellerini yüksek oranda dağıtılmış platformlarda daha küçük hale getirerek veri akışlarının gerçek zamanlı yönetimini kolaylaştırır. Bu tür modeller yapay zeka operasyonlarını artırabilse de bazı kritik zorlukları da beraberinde getirebilir:

• Modelleri kolayca aranabilir hale getirme
• İzlenebilirliğin sürdürülmesi
• Denemeleri ve araştırmaları kaydetme
• Model performansını görselleştirme
  

Bu zorlukların üstesinden gelmek için DevOps, BT ekipleri ve makine öğrenimi uzmanlarının kusursuz ekip çalışması için işbirliği yapması gerekir. Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), AI/ML modellerinin dağıtımını, izlenmesini ve yönetimini otomatikleştirerek, kurumlar arasında verimli işbirliğini kolaylaştırır. yazılım geliştirme ekibi.

• Model izleme ve öğrenme

DevOps, yazılım geliştirmeyi kolaylaştırarak daha hızlı sürümlere olanak sağlar. AI/ML modelleri, başlangıç ​​parametrelerinden sapabilir ve tahmine dayalı performansı optimize etmek için düzeltici eylemleri garanti eder. Devam eden iyileştirme için DevOps'ta sürekli öğrenme hayati öneme sahiptir.

Sürekli iyileştirme ve öğrenmeyi sağlamak için:

• Veri bilimcilerinden geri bildirim toplayın.
• Yapay zeka rolleri için eğitim hedeflerini belirleyin.
• DevOps ekipleri için hedefleri tanımlayın.
• Temel kaynaklara erişimi sağlayın.

Yapay zeka dağıtımı otomasyon odaklı ve uyarlanabilir olmalı, iş hedefleriyle uyumlu olacak şekilde maksimum değer sağlamalıdır.

Sürekli entegrasyonla yapay zeka modellemesini hızlandırma

Ürün geliştirme ve uygulama aşamasında şirketler sıklıkla yinelenen aşamalardan geçer ve ayrı bir ekibin gerekli teknoloji altyapısını kurmasına olanak sağlamak için daha fazla değişiklik yapılmasına kısaca ara verilir. Bu genellikle birkaç hafta sürer ve ardından güncellenmiş sürüm dağıtılır.

Pek çok şirket için sorun, yapay zeka geliştirme çabalarından zamanından önce vazgeçmek ve ölçeklenebilir teknolojiye ve kültürel uygulamalara değer veren rakiplere kapılmak.

Kuruluşlar, DevOps kültürünü ve ileri teknolojileri birleştirerek tam otomatik bir yapay zeka modeli oluşturabilir. Kazançlı otomasyon fırsatlarını belirlemek ve bunlardan yararlanmak, verimliliği ve üretkenliği önemli ölçüde artırabilir.

Geliştiricilerin gelişmiş otomatik testleri BT mimarilerine dahil etmeleri gerekir. Yapay zeka geliştirme iş akışlarını dönüştürürken, yüksek kaliteli çözümlerin ve hizmetlerin piyasaya sürülmesini hızlandıran sürekli teslimat esastır.

Bu çerçevede geliştirme ekipleri, geliştirmeyi ve performansı etkileyen bilinçli kararlar almak için verilerden hızla içgörü elde edebilir.

Oturumu kapatma

Yapay zekanın DevOps'a entegrasyonu, yazılım dağıtımında ve operasyonlarında devrim yaratıyor. Geliştirme ve operasyon ekipleri arasındaki verimliliği, güvenilirliği ve işbirliğini artırır. Teknoloji ilerledikçe DevOps'ta yapay zekanın benimsenmesi, veri hazırlamayı ve model oluşturmayı hızlandırır ve verimli yapay zeka ölçeklendirme operasyonlarını garanti eder. Bu nedenle şirketler, yapay zekanın operasyonel hale getirilmesini temel iş hedeflerinden biri haline getirmeyi düşünmelidir.