Quantcast
 

Blog

Among the many branches of Machine Learning, one kind of ML and DevOps have infinite continuity  as their main common ingredient. There is a huge co-dependency between the two. A DevOps  model functions on a Continuous Integration/ Continuous Development model, i.e. development,  release, feedback, improve and repeat. AI and ML also functions on continuous experimentation  with the models and consecutive improvements in the models. Fault improvement is just one aspect,  ML can detect the trends by processing data and inform about the conclusive results. ML can aid  DevOps by deriving co-relations between multiple variables, bug fixes, habitual defects, deep  investigation, visualise application health and resolving other issues. When former accelerates  automation in DevOps, the latter adds innovation. Following are some of the beneficial aspects of  machine learning in DevOps: Analysing Metrics  Metrics are key measurements that reflect what is most important and  relevant for your business. It is not necessary that the metrics have to indicate only deployment  failures. Sometimes, some types of deployment failures are not even related to customer interaction  or security. A robust model can derive fruitful results by analysing metrics that matter the most.    Inform and Alert Digital environment cannot afford to make urgent matters stand in the  queues. ML manages alerts by prioritising them. The things of general concern can be worked out on  a first come first serve basis whereas ML organises the urgent issues in a separate manner. Aside  from the standard segregation of notifiable matters, ML can also inform DevOps teams of the  cross-sectional measures. These measures can simply be trending patterns or something serious as a  preventable digital hazard.     Security  Testing is a key factor in a successful DevOps process and it relies heavily on ML  generated testing of an application. A self-learned machine can not only perform several tests to the  app's security in little time but also intensify these tests through continuous improvements. This  helps both the ML model as well as the app model. The app becomes more robust whereas ML  model becomes more efficient for future testing. Any failures arising at this phase serve as a pivot to  future development with higher efficiency and security.    Speedier Process Automation is fast but data driven automation is even faster. ML uses  techniques that can derive value out of unstructured data much faster than any stat model designed  by a human. It can also test the application before it is out for the public. This means the team can  make improvements way before the fault has actually occurred. It is only machine learning  techniques that can diagnose those issues with such speed. Aside from saving time, it also saves the  team from the inevitable risks and quality breaches.     Vice-a-Versa Just as DevOps benefits from the power of Machine Learning, ML also benefits  from the data that software deployment and performance generate. DataOps and MLOps go hand in  hand. The efficiency of a self-learned model enhances with its usage and aging and the software  production phase provides just the right type of environment for such models to flourish. ML is right  now swinging between model centric as well as data centric attitudes. Whichever approach the  teams apply, AI is to accelerate its own power by empowering DevOps.     ...

Predictive Analytics uses raw data, structures it with algorithms and brings accurate forecasts for  better decision making. It can iron out the time-eating constraints and can deliver fruitful statistics  according to the industry-specific requirement. Although almost all sectors have adopted its  assistance, there are certain industries where it gets higher oomph in easing tasks.    Manufacturing Industry: Artificial Intelligence, Machine Learning and Predictive Analytics have a crucial role to play in connecting the loose ends that often lead to unproductive gaps. Equipment health, inventory, safety, operations, workforce and everything else that can collect data, can benefit from predictive analytics. Even better when the statistics are real-time. Whether it is manufacturing a retail product, or an industrial tool, algorithms can make the most of the big data to ease both manufacturing and sales of the output.   Medicine and Pharma:  From initiation to trials, each product that a pharmaceutical company develops has to undergo rigorous procedures. Out of all of this, the hardest part is to  determine patient clustering that will respond best to their developed formula. Patients willing to enrol for the trial have different genetic makeup, demographic history and allergies. AI can sort out  and structure this available information and create patient clusters optimum for a specific trial. Aside  from assisting in trials, AI generated reports are significantly helpful in anticipating market demands  for a particular drug in territorial segments. Thus, medicine and pharmaceutical companies can  eliminate the value gap by modelling strategies around the AI generated predictive analysis.    Healthcare:  From recording patient's data to evaluating follow-ups, healthcare sector has to tread on ropes in the entire diagnostic and recovery procedure. Algorithms can segregate the  information arising from patient's health record, lab tests, documents and radiographs. It can then create an insight according to the grouping. The medical practitioners can use this insight to drive  closer to the possibilities. AI generated predictive analytics is even more helpful for the healthcare  organisation, as it can forecast patient revisits, automatically segregate appointments and make  some administrative decisions that would have otherwise required unnecessary communication  time.     Agriculture:  When designed properly, predictive analytics is extremely handy to fix the most  difficult jigsaw of the agriculture industry. Which crop to grow, when to grow, are there any possible  environmental disturbances, how many fields are ready for sowing/irrigating/harvesting, how well is  the genetic modification keeping up with the practical use, how much and which fertilisers will be  used, etc. are the vaguest questions. From the broadest spectrum in speculating demands for the  perishables, chemicals and tools to the narrowest creek in field management, predictive analytics  can be most accurate. Agriculture is indeed one of those industries where timing is everything.  Dairy and Animal Husbandry:  Similar to agriculture, data driven organised statistics can  help farms improve the quality of milk, eggs, etc. along with increasing yields, provide constant  monitoring through sensor tags, automatically schedule inseminations, track animal movement,  report unusual events and do a lot more.     Food Processing:  Companies putting food on plate largely utilize AI and analytics in supply  chain management. These companies can enhance nutrition and quality in their products, smoothen  the packaging and logistics hassles, customise products to user demands, set adequate prices, and  eliminate food-borne diseases with the help of AI.  ...

DevSecOps is the inclusion of security measures before and during the process of development and operations. Finding bugs post-production and correcting them Has become obsolete in the continuous delivery system. Now security is a part of every step. This means that security is treated as...

The current high-quality service obsession in the IT environment has pushed the monitoring measures to new standards of growth and resilience. The astronomical amount of data streams demands an architecture that never goes down. The current DevOps monitoring scenario needs to be operationally intelligent, analytics...

DevOps is changing IT culture with mutual collaboration among different teams. They come as a whole in bringing continuous improvement in services. The DevOps based applications rely on a never down approach which makes 24*7 support very essential to its success. Most of it is...

There is one factor that is common among people from all walks of life - Uncertainty. I have talked to various people during the last 3 weeks-- be it Daily Wage laborers, Subziwallahs, Company employees, Start-Up owners, Entrepreneurs, and Business Owners. There was one factor that...

Redesign your strategies with our web analytics and assessments. Google Web Analytics plays a significant role in structuring the business, optimizing content, and addressing the right type of audience.  It also holds its share in constructing user-centric designs and sales driven functionality. Analytical tools generate...

DevOps is the practice of delivering continuous value to end customers with the help of a few processes and products. In conventional use, both Dev(development) and Ops(operations) were distinct isolated disciplines. With the new approach, these two disciplines were combined to bring continuous delivery of...

Nothing is harder for a developer to negotiate between an effective design and poor implementation. A programmer, in the usual case, has to bear the responsibility of program design, developing the components, setting the code, test, then make changes and then test among others. While...