AI trong DevOps: Hợp lý hóa việc triển khai và vận hành phần mềm

Giống như một cỗ máy được bôi dầu tốt, tổ chức của bạn sắp triển khai một phần mềm quan trọng. Bạn đã đầu tư rất nhiều vào các giải pháp AI tiên tiến, chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số của bạn đã được thiết lập và tầm nhìn của bạn đã được xác định chắc chắn về tương lai. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu bạn có thực sự khai thác được sức mạnh của AI để hợp lý hóa việc triển khai và vận hành phần mềm của mình không?

Trong một thế giới nơi thị trường chuyển đổi kỹ thuật số toàn cầu đang tiến tới mức tăng trưởng đáng kinh ngạc 1,548.9 tỷ USD đến năm 2027 với tốc độ CAGR là 21.1%, bạn không thể chỉ chịu đựng nổi. 

Khi mới nổi Xu hướng DevOps Xác định lại việc phát triển phần mềm, các công ty tận dụng các khả năng tiên tiến để tăng tốc độ áp dụng AI của họ. Đó là lý do tại sao, bạn cần tận dụng bộ đôi AI và DevOps năng động để duy trì tính cạnh tranh và luôn phù hợp.

Bài viết này đi sâu vào sức mạnh tổng hợp mang tính biến đổi của trí tuệ nhân tạo và DevOps, khám phá cách mối quan hệ hợp tác này có thể xác định lại hoạt động của bạn, giúp chúng có thể mở rộng và sẵn sàng cho tương lai. 

DevOps đẩy nhanh AI như thế nào?

Bằng cách khai thác sức mạnh của AI để học dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc, các nhóm DevOps có thể tăng tốc quá trình phát triển và cải thiện thông qua đảm bảo chất lượng. Điều này thúc đẩy họ hướng tới việc áp dụng các giải pháp đổi mới trong khi phải đối mặt với các vấn đề quan trọng. 

Việc tích hợp kết hợp AI và DevOps mang lại một số lợi ích:

• Làm cho quá trình tổng thể nhanh hơn: Triển khai trí tuệ nhân tạo vào hoạt động vẫn còn là điều mới mẻ đối với hầu hết các công ty. Bởi vì người ta cần tạo một môi trường thử nghiệm chuyên dụng để triển khai AI mượt mà hơn. Ngoài ra, việc triển khai mã vào phần mềm hơi phức tạp và tốn thời gian. Với DevOps, không cần phải thực hiện những nhiệm vụ như vậy, cuối cùng sẽ đẩy nhanh thời gian trên thị trường.

• Cải thiện chất lượng: Hiệu quả của AI bị ảnh hưởng đáng kể bởi chất lượng dữ liệu mà nó xử lý. Việc đào tạo các mô hình AI bằng dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến phản hồi sai lệch và kết quả không mong muốn. Khi dữ liệu phi cấu trúc trong quá trình phát triển AI, quy trình DevOps đóng một vai trò quan trọng trong việc làm sạch dữ liệu, cuối cùng là nâng cao chất lượng mô hình tổng thể.
• Cải thiện chất lượng AI: Hiệu quả của hệ thống AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu kém có thể làm sai lệch phản hồi của AI. DevOps hỗ trợ làm sạch dữ liệu phi cấu trúc trong quá trình phát triển, nâng cao chất lượng mô hình.
• Mở rộng quy mô AI: Quản lý các vai trò và quy trình phức tạp của AI là một thách thức. DevOps tăng tốc quá trình phân phối, giảm công việc lặp đi lặp lại và cho phép các nhóm tập trung vào các giai đoạn phát triển sau này.
• Đảm bảo sự ổn định của AI: DevOps, đặc biệt là tích hợp liên tục, ngăn chặn việc phát hành sản phẩm bị lỗi. Nó đảm bảo các mô hình không có lỗi, tăng cường độ tin cậy và ổn định của hệ thống AI.

Văn hóa DevOps sẽ tăng cường hiệu suất AI như thế nào?

Các giải pháp hỗ trợ AI đã cách mạng hóa hoạt động kinh doanh ở mức độ lớn bằng cách cung cấp các chức năng hoàn hảo. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo vẫn phải đối mặt với một số thách thức vì nó đòi hỏi những nỗ lực to lớn và công nghệ tiên tiến để vượt qua chúng. Do đó, việc có được một tập dữ liệu chất lượng và dự đoán kết quả chính xác trở nên phức tạp.

Các doanh nghiệp cần nuôi dưỡng văn hóa DevOps để đạt được kết quả đặc biệt. Cách tiếp cận như vậy sẽ mang lại sự phát triển, tích hợp và quy trình hiệu quả.

Dưới đây là các giai đoạn để làm cho quy trình AI có thể thích ứng với văn hóa DevOps: 

• Chuẩn bị dữ liệu 

Để tạo tập dữ liệu chất lượng cao, bạn cần chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị thông qua học máy. Chuẩn bị dữ liệu bao gồm các bước như thu thập, làm sạch, chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu, có thể tốn thời gian đối với các nhà khoa học dữ liệu. 

Việc tích hợp DevOps vào xử lý dữ liệu bao gồm việc tự động hóa và hợp lý hóa quy trình, được gọi là “DevOps cho dữ liệu” hoặc “DataOps”.

DataOps sử dụng công nghệ để tự động hóa việc phân phối dữ liệu, đảm bảo chất lượng và tính nhất quán. Thực hành DevOps cải thiện sự hợp tác nhóm và hiệu quả quy trình làm việc.

• Phát triển mô hình

Phát triển và triển khai hiệu quả là một trong những khía cạnh quan trọng nhưng khó khăn của quá trình phát triển AI/ML. Nhóm phát triển nên tự động hóa quy trình phát triển đồng thời, thử nghiệm và kiểm soát phiên bản mô hình.

Các dự án AI và ML yêu cầu lặp lại tăng dần thường xuyên và tích hợp liền mạch vào sản xuất, theo một quy trình CI / CD tiếp cận.

Do tính chất tốn thời gian của việc phát triển và thử nghiệm mô hình AI và ML, nên thiết lập các mốc thời gian riêng cho các giai đoạn này.

Phát triển AI/ML là một quá trình liên tục tập trung vào việc mang lại giá trị mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Hợp tác nhóm là điều cần thiết để liên tục cải tiến và kiểm tra lỗi, nâng cao vòng đời và tiến trình của mô hình AI.

• Triển khai mô hình

DevOps giúp việc quản lý luồng dữ liệu trong thời gian thực dễ dàng hơn bằng cách làm cho các mô hình AI nhỏ hơn trên các nền tảng phân tán cao. Mặc dù các mô hình như vậy có thể thúc đẩy hoạt động của AI nhưng nó cũng có thể đặt ra một số thách thức quan trọng:

• Làm cho các mô hình có thể tìm kiếm dễ dàng
• Duy trì truy xuất nguồn gốc
• Ghi lại các thử nghiệm và nghiên cứu
• Trực quan hóa hiệu suất mô hình
  

Để giải quyết những thách thức này, DevOps, nhóm CNTT và chuyên gia ML phải cộng tác để làm việc nhóm liền mạch. Hoạt động học máy (MLOps) tự động hóa việc triển khai, giám sát và quản lý các mô hình AI/ML, tạo điều kiện cộng tác hiệu quả giữa các nhóm phát triển phần mềm.

• Giám sát và học tập mô hình

DevOps hợp lý hóa việc phát triển phần mềm, cho phép phát hành nhanh hơn. Các mô hình AI/ML có thể khác với các tham số ban đầu của chúng, đảm bảo các hành động khắc phục để tối ưu hóa hiệu suất dự đoán. Học tập liên tục là điều quan trọng trong DevOps để liên tục cải tiến.

Để đạt được sự cải tiến và học hỏi liên tục:

• Thu thập phản hồi từ các nhà khoa học dữ liệu.
• Đặt mục tiêu đào tạo cho vai trò AI.
• Xác định mục tiêu cho các nhóm DevOps.
• Đảm bảo quyền truy cập vào các tài nguyên thiết yếu.

Việc triển khai AI phải được điều khiển tự động hóa và có khả năng thích ứng, mang lại giá trị tối đa để phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Tăng tốc mô hình hóa AI với khả năng tích hợp liên tục

Trong quá trình phát triển và triển khai sản phẩm, các công ty thường trải qua các giai đoạn lặp đi lặp lại, tạm dừng các sửa đổi tiếp theo trong thời gian ngắn để cho phép một nhóm riêng biệt thiết lập cơ sở hạ tầng công nghệ cần thiết. Quá trình này thường mất vài tuần, sau đó phiên bản cập nhật sẽ được phân phối.

Vấn đề đối với nhiều công ty là sớm từ bỏ nỗ lực phát triển AI của mình và thua các đối thủ cạnh tranh coi trọng công nghệ có thể mở rộng và thực tiễn văn hóa.

Các tổ chức có thể xây dựng mô hình AI hoàn toàn tự động bằng cách kết hợp văn hóa DevOps và các công nghệ tiên tiến. Xác định và tận dụng các cơ hội tự động hóa sinh lợi có thể nâng cao đáng kể hiệu quả và năng suất.

Các nhà phát triển phải kết hợp thử nghiệm tự động nâng cao vào kiến ​​trúc CNTT của họ. Trong quá trình chuyển đổi quy trình phát triển AI của họ, việc phân phối liên tục là điều cần thiết, đẩy nhanh việc ra mắt các giải pháp và dịch vụ chất lượng cao.

Trong khuôn khổ này, các nhóm phát triển có thể nhanh chóng thu được thông tin chi tiết từ dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt tác động đến sự phát triển và hiệu suất.

Đăng xuất

Việc tích hợp AI trong DevOps đang cách mạng hóa việc triển khai và vận hành phần mềm. Nó nâng cao hiệu quả, độ tin cậy và sự hợp tác giữa các nhóm phát triển và vận hành. Khi công nghệ tiến bộ, việc áp dụng AI vào DevOps sẽ tăng tốc độ chuẩn bị dữ liệu và xây dựng mô hình, đồng thời đảm bảo các hoạt động mở rộng quy mô AI hiệu quả. Vì vậy, các công ty nên coi việc vận hành AI là một trong những mục tiêu kinh doanh cốt lõi của mình.