AI in DevOps Ottimizzare il rilascio del software e le operazioni

IA nel DevOps Ottimizzazione del rilascio del software e delle operazioni

Come una macchina ben oliata, la tua organizzazione è sull’orlo di un significativo deployment di software. Hai investito molto in soluzioni all’avanguardia di intelligenza artificiale, la tua strategia di trasformazione digitale è stata definita e il tuo obiettivo è saldamente puntato al futuro. Eppure, la domanda si fa strada – puoi davvero sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale per semplificare il deployment e le operazioni del tuo software?

In un mondo in cui il mercato globale della trasformazione digitale si sta dirigendo verso i sorprendenti 1.548,9 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuo composto del 21,1%, non puoi permetterti di stare con le mani in mano.

Mentre le emergenti tendenze DevOps ridefiniscono lo sviluppo del software, le aziende sfruttano le capacità avanzate per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale. Ecco perché è necessario abbracciare il dinamico duo di AI e DevOps per rimanere competitivi e rilevanti.

Questo articolo approfondisce la sinergia trasformativa tra intelligenza artificiale e DevOps, esplorando come questa partnership possa ridefinire le tue operazioni, rendendole scalabili e pronte per il futuro.

Come accelera DevOps l’AI?

Sfruttando il potere dell’AI per l’apprendimento dei dati e offrendo ricche informazioni, i team DevOps possono velocizzare il processo di sviluppo e migliorare l’assicurazione della qualità. Questo li spinge verso l’adozione di soluzioni innovative di fronte a problematiche critiche.

L’integrazione della combinazione di AI e DevOps porta diversi benefici:

  • Rendere l’intero processo più veloce: Implementare l’intelligenza artificiale nelle operazioni è ancora qualcosa di nuovo per la maggior parte delle aziende. Perché è necessario creare un ambiente di test dedicato per una più fluida implementazione dell’AI. Inoltre, implementare il codice nel software è un po’ complicato e richiede tempo. Con DevOps, non è necessario svolgere tali compiti, velocizzando infine il time-to-market.
  • Migliora la qualità: L’efficacia dell’AI è significativamente influenzata dalla qualità dei dati che elabora. Addestrare modelli di AI con dati scadenti può portare a risposte tendenziose e risultati indesiderati. Quando durante lo sviluppo dell’AI emergono dati non strutturati, il processo DevOps svolge un ruolo cruciale nella pulizia dei dati, migliorando ulteriormente la qualità del modello complessivo.
  • Migliorare la qualità dell’AI: L’efficacia del sistema AI dipende dalla qualità dei dati. Dati di scarsa qualità possono distorcere le risposte dell’AI. DevOps aiuta nella pulizia dei dati non strutturati durante lo sviluppo, migliorando la qualità del modello.
  • Scaling dell’AI: Gestire i ruoli e i processi complessi dell’AI è una sfida. DevOps accelera la consegna, riduce il lavoro ripetitivo e consente ai team di concentrarsi sulle fasi successive dello sviluppo.
  • Garantire la stabilità dell’AI: DevOps, specialmente l’integrazione continua, impedisce il rilascio di prodotti difettosi. Garantisce modelli privi di errori, potenziando l’affidabilità e la stabilità del sistema AI.

Come la cultura DevOps migliorerà le performance dell’AI?

Le soluzioni abilitate dall’AI hanno rivoluzionato le operazioni aziendali in grande misura fornendo funzionalità impeccabili. Tuttavia, l’intelligenza artificiale affronta ancora un paio di sfide in quanto richiede enormi sforzi e tecnologie innovative per superarle. Pertanto, ottenere un dataset di qualità e prevedere risultati accurati diventa complicato.

Le aziende devono coltivare una cultura DevOps per ottenere risultati eccezionali. Un approccio del genere comporterà uno sviluppo, un’integrazione e una pipeline di processo efficaci.

Di seguito sono elencate le fasi per rendere i processi di AI adattabili alla cultura DevOps:

  • Preparazione dei dati

Per creare un dataset di alta qualità, è necessario convertire i dati grezzi in informazioni preziose attraverso il machine learning. La preparazione dei dati comprende passaggi come la raccolta, la pulizia, la trasformazione e l’archiviazione dei dati, che possono richiedere tempo per i data scientist.

Integrare DevOps nell’elaborazione dei dati significa automatizzare e ottimizzare il processo, noto come “DevOps per i dati” o “DataOps”.

DataOps utilizza la tecnologia per automatizzare la consegna dei dati, garantendo la qualità e la coerenza. Le pratiche DevOps migliorano la collaborazione tra squadre e l’efficienza del flusso di lavoro.

  • Sviluppo del modello

L’efficienza nello sviluppo e nell’implementazione è uno degli aspetti importanti ma delicati dello sviluppo di AI/ML. Il team di sviluppo dovrebbe automatizzare lo sviluppo simultaneo, i test e il controllo di versione del modello.

I progetti di AI e ML richiedono frequenti iterazioni incrementali e un’integrazione senza soluzione di continuità nella produzione, seguendo un approccio CI/CD.

Dato il carattere a lunga durata dello sviluppo e dei test dei modelli di AI e ML, è consigliabile stabilire scadenze separate per queste fasi.

Lo sviluppo di AI/ML è un processo in corso incentrato sulla fornitura di valore senza compromettere la qualità. La collaborazione tra team è essenziale per il miglioramento continuo e il controllo degli errori, migliorando quindi il ciclo di vita e il progresso del modello di AI.

  • Deployment del modello

DevOps semplifica la gestione dei flussi di dati in tempo reale rendendo i modelli di AI più leggeri su piattaforme altamente distribuite. Anche se tali modelli possono migliorare le operazioni di AI, possono anche presentare alcune sfide critiche:

  • Rendere i modelli facilmente ricercabili
  • Mantenere la tracciabilità
  • Registrare i tentativi e le ricerche
  • Visualizzare le prestazioni del modello

Per affrontare queste sfide, DevOps, i team IT e gli specialisti in ML devono collaborare per un lavoro di squadra senza soluzione di continuità. Machine Learning Operations (MLOps) automatizza il deployment, il monitoraggio e la gestione dei modelli di AI/ML, facilitando la collaborazione efficiente tra il team di sviluppo software.

  • Monitoraggio e apprendimento del modello

DevOps ottimizza lo sviluppo del software, consentendo rilasci più veloci. I modelli di AI/ML possono allontanarsi dai propri parametri iniziali, rendendo necessarie azioni correttive per ottimizzare le prestazioni predittive. L’apprendimento continuo è fondamentale in DevOps per il miglioramento continuo.

Per raggiungere il miglioramento e l’apprendimento continuo:

  • Raccogliere feedback dai data scientist
  • Definire obiettivi di formazione per i ruoli di AI
  • Definire obiettivi per i team di DevOps
  • Garantire l’accesso alle risorse essenziali

Il deployment di AI dovrebbe essere guidato dall’automazione e adattabile, offrendo il massimo valore per allinearsi agli obiettivi aziendali.

Accelerare la modellazione di AI con l’integrazione continua

Nello sviluppo e nell’implementazione di prodotti, le aziende spesso passano attraverso fasi iterative, interrompendo brevemente ulteriori modifiche per consentire a un team separato di configurare l’infrastruttura tecnologica necessaria. Ciò di solito richiede alcune settimane, dopodiché viene distribuita la versione aggiornata.

Il problema per molte aziende è quello di abbandonare prematuramente i propri sforzi di sviluppo di AI e perdere terreno rispetto ai concorrenti che valorizzano la tecnologia scalabile e le pratiche culturali.

Le organizzazioni possono costruire un modello di AI completamente automatizzato unendo la cultura DevOps e le tecnologie avanzate. Identificare e sfruttare opportunità di automazione redditizie può migliorare significativamente l’efficienza e la produttività.

Isviluppatori devono incorporare test automatizzati avanzati nelle proprie architetture IT. Nella trasformazione dei flussi di lavoro di sviluppo di AI, la consegna continua è essenziale, accelerando il lancio di soluzioni e servizi di alta qualità.

All’interno di questo quadro, i team di sviluppo possono ottenere rapidamente insights dai dati per prendere decisioni informate che incidono sullo sviluppo e sulle prestazioni.

Conclusione

L’integrazione dell’AI in DevOps sta rivoluzionando il deployment e le operazioni del software. Migliora l’efficienza, l’affidabilità e la collaborazione tra i team di sviluppo e di operazioni. Con l’avanzare della tecnologia, abbracciare l’AI in DevOps accelera la preparazione dei dati, la costruzione del modello e assicura operazioni di AI efficienti. Pertanto, le aziende dovrebbero considerare l’operazionalizzazione dell’AI come uno dei loro obiettivi aziendali principali.