ИИ в DevOps оптимизация развертывания программного обеспечения и операций

Роль и преимущества использования ИИ в оптимизации развертывания программного обеспечения и операций в DevOps

Как хорошо смазанная машина, ваша организация на грани значительного развертывания программного обеспечения. Вы сильно вложились в передовые решения искусственного интеллекта, ваша стратегия цифровой трансформации обозначена, и вы сосредоточены на будущем. Возникает вопрос – действительно ли вы можете использовать силу ИИ для оптимизации развертывания и операций вашего программного обеспечения?

В мире, где глобальный рынок цифровой трансформации идет к потрясающей отметке в $1,548.9 миллиарда к 2027 году с годовой ставкой роста 21.1%, вы не можете позволить себе просто застояться.

В то время как новые тенденции DevOps переопределяют разработку программного обеспечения, компании используют передовые возможности для ускорения принятия ИИ. Именно поэтому вам необходимо объединить динамическую связку ИИ и DevOps, чтобы оставаться конкурентоспособными и актуальными.

Эта статья углубляется в трансформационное взаимодействие искусственного интеллекта и DevOps, исследуя, как это партнерство может переопределить ваши операции, сделать их масштабируемыми и готовыми к будущему.

Как DevOps ускоряет ИИ?

Используя силу ИИ для обучения данных и предлагая разнообразные понимания, команды DevOps могут ускорить процесс разработки и повысить качество через обеспечение качества. Это толкает их на принятие инновационных решений при решении критических проблем.

Интеграция комбинации ИИ и DevOps позволяет получить ряд преимуществ:

  • Ускоряет всю процесс: Внедрение искусственного интеллекта в операции все еще является чем-то новым для большинства компаний. Поскольку необходимо создать отдельную среду тестирования для более гладкой реализации ИИ. Также, развертывание кода в программное обеспечение немного сложно и затратно по времени. С помощью DevOps нет необходимости выполнять такие задачи, что в конечном итоге ускоряет время попадания на рынок.
  • Улучшает качество: Эффективность ИИ значительно зависит от качества обрабатываемых данными. Обучение моделей ИИ с некачественными данными может привести к предвзятым ответам и нежелательным результатам. Когда во время разработки ИИ встречаются неструктурированные данные, процесс DevOps играет важную роль в очистке данных, что в конечном итоге улучшает общее качество модели.
  • Улучшение качества ИИ: Эффективность системы ИИ тесно связана с качеством данных. Плохие данные могут исказить ответы ИИ. DevOps помогает очистить неструктурированные данные во время разработки, улучшая качество модели.
  • Масштабирование ИИ: Управление сложными ролями и процессами ИИ сложно. DevOps ускоряет доставку, снижает повторную работу и позволяет командам сосредоточиться на последующих стадиях разработки.
  • Обеспечение стабильности ИИ: DevOps, особенно непрерывная интеграция, предотвращает выпуск неисправных продуктов. Он гарантирует модели без ошибок, повышая надежность и стабильность системы ИИ.

Как культура DevOps повышает производительность ИИ?

Искусственный интеллект-enabled решения революционизировали деловые операции в значительной степени, обеспечивая безупречные функциональности. Но ИИ все равно сталкивается с рядом проблем, так как требуются значительные усилия и инновационные технологии для их преодоления. Таким образом, получение качественного набора данных и предсказание точных результатов становится сложным.

Бизнесу необходимо выработать культуру DevOps для достижения исключительных результатов. Такой подход приведет к эффективной разработке, интеграции и процессу конвейера.

Ниже представлены этапы, чтобы адаптировать процессы ИИ для культуры DevOps:

  • Подготовка данных

Чтобы создать высококачественный набор данных, вам нужно превратить сырые данные в ценные знания с использованием машинного обучения. Подготовка данных включает сбор, очистку, трансформацию и хранение данных, что может занимать много времени у специалистов по данным.

Интеграция DevOps в обработку данных включает автоматизацию и оптимизацию процесса, известного как “DevOps для данных” или “DataOps”.

DataOps использует технологию для автоматизации доставки данных, обеспечивая их качество и последовательность. Практики DevOps улучшают сотрудничество команд и эффективность рабочего процесса.

  • Разработка модели

Эффективная разработка и развертывание являются одними из важных, но непростых аспектов разработки искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML). Команда разработчиков должна автоматизировать конкурентную разработку, тестирование и контроль версий моделей.

Проекты AI и ML требуют частых инкрементальных итераций и беспрепятственной интеграции в производство, следуя подходу CI/CD (CI/CD).

Учитывая трудоемкость разработки и тестирования моделей AI и ML, рекомендуется установить отдельные сроки для этих этапов.

Разработка AI/ML является непрерывным процессом, направленным на доставку ценности, не ущемляя при этом качество. Командная работа важна для непрерывного улучшения и проверки ошибок, улучшения жизненного цикла и прогресса AI модели.

  • Развертывание модели

DevOps упрощает управление потоками данных в реальном времени, с помощью сжимания AI моделей, распределенных по платформам. Хотя такие модели могут повысить операционные возможности AI, они также могут вызывать некоторые серьезные проблемы:

  • Поиск моделей
  • Поддержание трассируемости
  • Запись протоколов и исследований
  • Визуализация производительности модели

Для решения этих проблем DevOps-команды, ИТ-команды и специалисты по ML должны сотрудничать для беспрепятственной работы в команде. Machine Learning Operations (MLOps) автоматизирует развертывание, мониторинг и управление моделями AI/ML, облегчая эффективное взаимодействие между командой разработки программного обеспечения.

  • Мониторинг и обучение модели

DevOps упрощает разработку программного обеспечения, обеспечивая более быстрые релизы. AI/ML модели могут отклоняться от своих исходных параметров, требуя корректирующих действий для оптимизации предсказательной производительности. Непрерывное обучение обязательно для непрерывного улучшения в DevOps.

Для достижения непрерывного улучшения и обучения:

  • Собирайте обратную связь от ученых-данных.
  • Устанавливайте цели обучения для ролей AI.
  • Определите цели для команд DevOps.
  • Обеспечьте доступ к необходимым ресурсам.

Развертывание AI должно быть автоматизированным и гибким, доставляя максимальную ценность для соответствия бизнес-целям.

Ускорение AI-моделирования с помощью непрерывной интеграции

В разработке и внедрении продуктов компании часто проходят через итерационные фазы, кратковременно приостанавливая дальнейшие модификации, чтобы отдельная команда создала необходимую техническую инфраструктуру. Обычно это занимает несколько недель, после чего распространяется обновленная версия.

Проблема для многих компаний заключается в преждевременном прекращении усилий по разработке AI и проигрыше конкурентам, которые ценят масштабируемую технологию и культурные практики.

Организации могут создавать полностью автоматизированную AI-модель, объединяя культуру DevOps и передовые технологии. Идентификация и использование перспективных возможностей автоматизации могут значительно повысить эффективность и производительность.

Разработчики должны внедрять передовые автоматизированные методы тестирования в свои IT-архитектуры. При преобразовании рабочих процессов разработки AI непрерывная доставка существенна, ускоряя выпуск качественных решений и сервисов.

В рамках этой концепции команды разработчиков могут быстро получать инсайты из данных для принятия информированных решений, влияющих на разработку и производительность.

Заключение

Интеграция AI в DevOps революционизирует развертывание и операции программного обеспечения. Она повышает эффективность, надежность и сотрудничество между командами разработки и операций. С развитием технологий внедрение AI в DevOps ускоряет подготовку данных и создание моделей, обеспечивая эффективные операции масштабирования AI. Поэтому компании должны рассмотреть внедрение AI-операций как одну из своих основных бизнес-целей.