Press "Enter" to skip to content

AI在DevOps中的应用:简化软件部署和运维

就像一个精细调校的机器一样,你的组织即将进行重大的软件部署。你已经投入了大量资金来采用尖端的人工智能解决方案,你的数字化转型战略已经确定,而你的目光也紧紧地投向未来。然而,问题依然存在 – 你真的能够充分利用人工智能的力量来简化你的软件部署和运营吗?

在全球数字化转型市场正以21.1%的CAGR(年复合增长率)在2027年飙升至令人震惊的1,548.9亿美元,你无法只处于观望状态。

随着新兴的DevOps趋势重新定义软件开发,公司利用先进的技术加速了人工智能的应用。这就是为什么你需要拥抱人工智能和DevOps这个动态的双剑合璧,以保持竞争力和时效性。

本文深入探讨了人工智能和DevOps的变革性协同作用,探索了这种伙伴关系如何重新定义你的运营,使其具有可扩展性和未来可持续性。

DevOps如何加速人工智能?

通过利用人工智能进行数据学习并提供丰富的洞察力,DevOps团队可以加速他们的开发过程,并通过质量保证来改善。这推动他们朝向采用创新解决方案并解决关键问题的方向。

整合人工智能和DevOps的组合带来了许多好处:

  • 使整个过程更快:将人工智能部署到操作中对于大多数公司来说仍然是一件新事物。因为需要为更顺利的人工智能实施创建一个专用的测试环境。此外,将代码部署到软件中也有些棘手且耗时。通过DevOps,就无需进行这些任务,最终加快上市时间。
  • 提高质量:人工智能的有效性在很大程度上受到它处理的数据质量的影响。使用低质量的数据训练AI模型可能导致偏见的响应和不可取的结果。当在AI开发过程中遇到非结构化数据时,DevOps流程在数据清洗中发挥着至关重要的作用,最终提高了整体模型的质量。
  • 提高AI质量:AI系统的有效性取决于数据质量。低质量的数据可能扭曲AI的响应。DevOps在开发过程中帮助清洁非结构化数据,以提高模型质量。
  • 扩展人工智能:管理人工智能的复杂角色和流程是一项具有挑战性的任务。DevOps加速交付,减少重复工作,并让团队专注于后期开发阶段。
  • 确保AI的稳定性:特别是持续集成的DevOps可以避免发布错误的产品。它确保了无误的模型,提升了AI系统的可靠性和稳定性。

DevOps文化如何提升人工智能性能?

启用人工智能的解决方案通过提供出色的功能,使业务运营得到了革命性改变。但是,人工智能仍面临一些挑战,因为需要投入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和预测准确的结果变得复杂。

企业需要培养DevOps文化以实现卓越的结果。这种方法将会导致高效的开发、集成和流程管道。

以下是使人工智能过程适应DevOps文化的阶段:

  • 数据准备

为了创建高质量的数据集,你需要通过机器学习将原始数据转化为有价值的洞察力。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是耗时的。

将DevOps整合到数据处理中涉及自动化和简化该过程,也被称为“数据DevOps”或“DataOps”。

DataOps利用技术来自动化数据交付,确保质量和一致性。DevOps实践改善了团队的协作和工作流效率。

  • 模型开发

高效的开发和部署是人工智能/机器学习开发中重要但敏感的方面之一。开发团队应该自动化并发开发、测试和模型版本控制流程。

人工智能和机器学习项目需要频繁的增量迭代,并且需要遵循持续集成/持续交付(CI/CD)的方法,无缝地集成到生产环境中。

考虑到人工智能和机器学习模型开发和测试的耗时性质,建议为这些阶段制定独立的时间表。

人工智能/机器学习开发是一个持续改进的过程,注重在不损害质量的情况下交付价值。团队合作对于持续改进和错误检查至关重要,提升人工智能模型的生命周期和进展。

  • 模型部署

通过使人工智能模型在高度分布式平台上变得更小,DevOps使得实时管理数据流变得更加容易。尽管这种模型可以提升人工智能运算,但也可能带来一些重大挑战:

  • 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团队和机器学习专家必须进行无缝合作。机器学习运营(MLOps)自动化了AI/ML模型的部署、监控和管理,促进了软件开发团队之间的高效合作。

  • 模型监测和学习

DevOps简化了软件开发,使发布更快。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意见。
  • 为AI角色设定培训目标。
  • 为DevOps团队设定目标。
  • 确保获取关键资源。

AI部署应以自动化驱动为主,并具备灵活性,以实现与业务目标的最大价值对齐。

通过持续集成加速AI建模

在产品开发和实施中,公司通常会经历迭代阶段,暂停进一步的修改,以便由一支独立团队组建必要的技术基础设施。这个过程通常需要几周时间,之后会分发更新版本。

对许多公司来说,问题在于过早放弃其AI开发工作,并输给重视可扩展技术和文化实践的竞争对手。

组织可以通过将DevOps文化和先进技术相结合,构建一个完全自动化的人工智能模型。识别和利用丰厚的自动化机会可以极大地增强效率和生产力。

开发人员必须将先进的自动化测试纳入其IT架构中。在改变AI开发工作流程中,持续交付是至关重要的,加速高质量解决方案和服务的发布。

在这个框架内,开发团队可以快速从数据中获取洞察,从而做出影响开发和性能的明智决策。

总结

在DevOps中整合人工智能正在革新软件部署和运营。它提高了开发和运营团队之间的效率、可靠性和合作性。随着技术的进步,将人工智能纳入DevOps中能加速数据准备和模型构建,并确保高效的人工智能扩展操作。因此,公司应考虑将AI运营作为其核心业务目标之一。

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *