DevOps 中的 AI:简化软件部署和运营

ROBOT@qwh 2023-11-01 阅读:374 评论:0
就像一台运转良好的机器一样,您的组织正处于重大软件部署的边缘。您已经在尖端人工智能解决方案上投入了大量资金,您的数字化转型战略已经制定,并且您的目光坚定地瞄准了未来。然而,问题迫在眉睫——您能否真正利用人工智能的力量来简化软件部署和运营?到...

就像一台运转良好的机器一样,您的组织正处于重大软件部署的边缘。您已经在尖端人工智能解决方案上投入了大量资金,您的数字化转型战略已经制定,并且您的目光坚定地瞄准了未来。然而,问题迫在眉睫——您能否真正利用人工智能的力量来简化软件部署和运营?

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到 2027 年,全球数字化转型市场规模将达到惊人的15,489 亿美元,复合年增长率为 21.1%,您不能只是原地踏步。 

随着新兴的DevOps 趋势重新定义软件开发,公司利用先进的功能来加速人工智能的采用。这就是为什么,您需要拥抱 AI 和 DevOps 的动态组合,以保持竞争力并保持相关性。

本文深入探讨人工智能和 DevOps 的变革性协同作用,探讨这种合作伙伴关系如何重新定义您的运营,使其可扩展并面向未来。 

DevOps 如何加速人工智能?

通过利用 AI 的力量进行数据学习并提供丰富的见解,DevOps 团队可以加快开发流程并通过质量保证进行改进。这促使他们在面临关键问题的同时采用创新解决方案。 

集成 AI 和 DevOps 的组合可以带来以下几个好处:

  • 加快整个流程:将人工智能部署到运营中对于大多数公司来说仍然是新鲜事。因为为了更顺利地实现AI,需要创建一个专门的测试环境。此外,将代码部署到软件有点棘手且耗时。有了DevOps,就不需要做这样的任务,最终加快了上市时间。

  • 提高质量:人工智能的有效性很大程度上受到其处理的数据质量的影响。使用低于标准的数据训练人工智能模型可能会导致有偏见的反应和不良结果。当人工智能开发过程中出现非结构化数据时,DevOps 流程在数据清理中发挥着至关重要的作用,最终提高整体模型质量。

  • 提高人工智能质量:人工智能系统的有效性取决于数据质量。不良数据可能会扭曲人工智能的反应。DevOps 有助于在开发过程中清理非结构化数据,提高模型质量。

  • 扩展人工智能:管理人工智能的复杂角色和流程具有挑战性。DevOps 加速交付,减少重复性工作,并让团队专注于后期开发阶段。

  • 确保人工智能稳定性:DevOps,尤其是持续集成,可以防止错误的产品发布。它保证模型无错误,提高人工智能系统的可靠性和稳定性。

DevOps 文化将如何提升人工智能性能?

支持人工智能的解决方案通过提供无可挑剔的功能,在很大程度上彻底改变了业务运营。但人工智能仍然面临一些挑战,因为它需要巨大的努力和创新技术来克服这些挑战。因此,获得高质量的数据集并预测准确的结果变得很复杂。

企业需要培养 DevOps 文化才能取得卓越的成果。这种方法将带来有效的开发、集成和流程管道。

以下是使 AI 流程适应 DevOps 文化的阶段: 

  • 数据准备 

要创建高质量的数据集,您需要通过机器学习将原始数据转换为有价值的见解。数据准备涉及收集、清理、转换和存储数据等步骤,这对于数据科学家来说可能非常耗时。 

将 DevOps 集成到数据处理中涉及自动化和简化流程,称为“数据的 DevOps”或“DataOps”。

DataOps 使用技术来自动化数据交付,确保质量和一致性。DevOps 实践提高了团队协作和工作流程效率。

  • 模型开发

高效的开发和部署是 AI/ML 开发中重要但又充满风险的方面之一。开发团队应该自动化并发开发、测试和模型版本控制管道。

AI 和 ML 项目需要遵循CI/CD方法进行频繁的增量迭代并无缝集成到生产中

鉴于人工智能和机器学习模型开发和测试的耗时性质,建议为这些阶段建立单独的时间表。

AI/ML 开发是一个持续的过程,专注于在不影响质量的情况下提供价值。团队协作对于持续改进和错误检查、增强人工智能模型的生命周期和进展至关重要。

  • 模型部署

DevOps 通过使高度分布式平台上的 AI 模型更小,使实时管理数据流变得更加容易。尽管此类模型可以促进人工智能操作,但它也可能带来一些严峻的挑战:

  • 使模型易于搜索

  • 保持可追溯性

  • 记录试验和研究

  • 可视化模型性能

为了应对这些挑战,DevOps、IT 团队和 ML 专家必须协作以实现无缝团队合作。机器学习操作 (MLOps) 可自动执行 AI/ML 模型的部署、监控和管理,促进软件开发团队之间的高效协作。

  • 模型监控和学习

DevOps 简化了软件开发,实现更快的发布。AI/ML 模型可能会偏离其初始参数,需要采取纠正措施来优化预测性能。持续学习对于 DevOps 的持续改进至关重要。

为了实现持续改进和学习:

  • 收集数据科学家的反馈。

  • 为 AI 角色设定培训目标。

  • 定义 DevOps 团队的目标。

  • 确保获得必要资源。

人工智能部署应该是自动化驱动的、适应性强的,能够提供最大价值以符合业务目标。

通过持续集成加速 AI 建模

在产品开发和实施过程中,公司经常经历迭代阶段,短暂停止进一步修改,以允许单独的团队建立必要的技术基础设施。这通常需要几周的时间,之后就会分发更新的版本。

许多公司面临的问题是过早放弃人工智能开发工作,并输给重视可扩展技术和文化实践的竞争对手。

组织可以通过融合 DevOps 文化和先进技术来构建完全自动化的 AI 模型。识别并利用利润丰厚的自动化机会可以显着提高效率和生产力。

开发人员必须将高级自动化测试纳入其 IT 架构中。在转变人工智能开发工作流程时,持续交付至关重要,可以加速高质量解决方案和服务的推出。

在此框架内,开发团队可以快速从数据中获得见解,从而做出影响开发和性能的明智决策。

注销

人工智能在 DevOps 中的集成正在彻底改变软件部署和操作。它提高了开发和运营团队之间的效率、可靠性和协作。随着技术的进步,在 DevOps 中采用 AI 可以加快数据准备和模型构建的速度,并确保高效的 AI 扩展操作。因此,企业应该考虑将人工智能运营化作为其核心业务目标之一。


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