Jaa

Älykkäiden sovellusten kuormitusten yleiskatsaus

  • Artikkeli

Tämä dokumentaatio tarjoaa käytännöllisiä ohjeita älykkäiden sovellusten työkuormien suunnitteluun, kehittämiseen ja ylläpitoon Microsoft Power Platform. Ohjeiden tekninen perusta on hyvin suunnitelluissa parhaissa Power Platform käytännöissä, ja ne perustuvat myös asiakkaiden käyttöönotoista saatuihin kokemuksiin.

Nämä ohjeet on tarkoitettu ensisijaisesti työmäärän omistajille, teknisille sidosryhmille ja liiketoiminnan sidosryhmille – kaikille, joilla on olennainen rooli älykkään sovelluskuormituksen suunnittelussa, rakentamisessa ja ylläpidossa.

Vihje

Jos haluat arvioida työmäärääsi luotettavuuden, turvallisuuden, toiminnan huippuosaamisen, suorituskyvyn tehokkuuden ja kokemuksen optimoinnin linssien kautta, suorita Power Platform hyvin suunniteltu arviointi.

Mikä on älykkään sovelluksen kuormitus?

Hyvin suunnitellun kontekstissa Power Platform termi työmäärä kuvaa joukkoa sovellusresursseja, tietoja ja niitä tukevaa infrastruktuuria ja prosesseja, jotka toimivat yhdessä haluttujen liiketoimintatulosten saavuttamiseksi. Työmäärä koostuu sovellus- ja teknologiakomponenteista sekä käyttäytymis-, kehitys- ja toimintaprosesseista.

Älykäs sovelluskuormitus, joka perustuu Power Platform siihen, soveltaa kykyä Power Platform integroida ja kuluttaa generatiivisia tekoälymalleja liiketoimintaprosessien automatisointiin ja parantamiseen.

Generatiivinen tekoäly on tekoälytekniikka, joka käyttää laajoja kielimalleja (LLM) luodakseen alkuperäissisältöä ja tarjotakseen luonnollisen kielen ymmärtämistä ja vastauksia. Lisätietoja generatiivisesta tekoälystä on tekoälyn käsikirjassa.

Mitkä ovat yhteisiä haasteita?

Älykkään sovelluksen työmäärän Power Platform kehittäminen voi olla monimutkaista. Haasteita ovat:

  • Tietojen laatu ja saatavuus: Generatiiviset tekoälymallit vaativat suuria määriä korkealaatuista dataa. Sen varmistaminen, että tiedot ovat puhtaita, hyvin jäsenneltyjä ja helposti saatavilla, lisää monimutkaisuutta.
  • Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin: Generatiivisen tekoälyn saumaton integrointi olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin ja liiketoimintaprosesseihin voi olla resurssiintensiivistä ja teknisesti haastavaa.
  • Eettiset ja vaatimustenmukaisuuskysymykset: Eettisten huolenaiheiden ratkaiseminen ja lakisääteisten ja sääntelystandardien noudattamisen varmistaminen ovat olennaisen tärkeitä. Tietosuojan hallinta, tekoälymallien vinoumien välttäminen ja läpinäkyvyyden ylläpitäminen ovat vain muutamia navigoitavia asioita.
  • osaamisalueet ja asiantuntemus: Generatiivisten tekoälyratkaisujen kehittäminen ja hallinta vaatii erikoistuneita osaamisalueet. Organisaatioiden on usein investoitava työvoimansa kouluttamiseen tai palkattava uusia kykyjä, joilla on tarvittava asiantuntemus.
  • Kustannukset ja resurssien kohdentaminen: Generatiivisen tekoälyn käyttöönotto voi olla kallista. Organisaatioiden on hallittava resurssejaan huolellisesti ja aloitettava pienillä, vaikuttavilla pilottiprojekteilla osoittaakseen arvoa ennen laajentumista.
  • Turvallisuusongelmat: Tekoälyjärjestelmien turvallisuuden varmistaminen on ratkaisevan tärkeää, ja siihen sisältyy arkaluonteisten tietojen suojaaminen tietomurroilta sekä suojautuminen tekoälymallien ja -infrastruktuurin mahdollisilta haavoittuvuuksilta.
  • Käyttöliittymäsuunnittelu: Voi olla vaikeaa suunnitella intuitiivisia, käyttäjäystävällisiä käyttöliittymiä, jotka hyödyntävät tekoälyominaisuuksia, erityisesti ylikuormittamatta käyttäjiä.

Näihin haasteisiin vastaaminen edellyttää perusteellista suunnittelua, yhteistyötä eri tiimien välillä ja strategista lähestymistapaa tekoälyn integroimiseksi liiketoimintaprosesseihin.

Hyvin suunniteltu lähestymistapa

Suosittelemme, että rakennat hyvin suunnitellun työmäärän vastaamaan tiettyjä luotettavuuden, turvallisuuden, toiminnan erinomaisuuden, suorituskyvyn tehokkuuden ja kokemuksen optimointitavoitteita. Voit parantaa käyttökokemusta ja tarjota yhdenmukaisuutta ja luotettavuutta noudattamalla arkkitehtuuriperiaatteita ja ohjeita, jotka on räätälöity älykkäiden sovellusten työkuormille.

Hyvin Power Platform suunnitellut pilarit auttavat toteuttamaan modulaarisuutta, erillisiä rooleja ja parantamaan toiminnan tuottavuutta. Käytä hyvin suunniteltua lähestymistapaa työkuormien luomiseen ilman tarpeetonta monimutkaisuutta ja kustannuksia.

Jos haluat ymmärtää, miten kukin pilari voi parantaa älykkään sovelluksen kuormitusta, tutustu älykkäiden sovellusten työkuormien suunnitteluperiaatteisiin.

Teknisen ja toiminnallisen toteutettavuuden arviointi

Ennen kuin aloitat älykkään sovelluksen kuormituksen Power Platform kehittämisen, arvioi tekninen ja toiminnallinen toteutettavuus ja tunnista riskit ja lieventämisstrategiat.

Voit myös harkita nykyisten työkuormien päivittämistä generatiivisten tekoälyominaisuuksien käyttämiseksi, kun nämä ominaisuudet vastaavat liiketoiminnan tarpeita ja vähentävät kustannuksia. Harkitse nykyaikaistamista sovelluksen tarkoituksen, elinajanodotteen, tuettavuuden, kustannusten ja palvelutasosopimusten (SLA) perusteella.

Tekninen toteutettavuus

Tekninen toteutettavuus sisältää tietojen saatavuuden ja laadun, integrointivaatimusten ja tekniseen monimutkaisuuteen liittyvien haasteiden arvioinnin.

Tietojen käytettävyys ja laatu

Laadukkaat tiedot takaavat yhdenmukaisuuden ja tarkkuuden sovellusten älykkäälle työmäärälle. Ota toteutettavuusarvioinnissa huomioon seuraavat seikat:

  • Tietolähteet: Tunnista ja luetteloi kaikki mahdolliset tietolähteet, mukaan lukien sisäiset tietokannat, ulkoiset ohjelmointirajapinnat ja kolmannen osapuolen tietojoukot. Varmista, että nämä lähteet ovat luotettavia ja saatavilla.
  • Tietosiilot: Selvitä, käyttääkö nykyinen prosessi erillisiä tietolähteitä, kuten laskentataulukoita. Näiden erilaisten tietojen integrointi tekoälyjärjestelmään saattaa olla haaste, mutta se voi olla välttämätöntä tarkkojen vastausten tarjoamiseksi.
  • Tietojen määrä ja monipuolisuus: Arvioi saatavilla olevien tietojen määrä ja monipuolisuus. Generatiiviset tekoälymallit vaativat tyypillisesti suuria ja monipuolisia tietojoukkoja toimiakseen tehokkaasti. Varmista, että tietolähteet tarjoavat riittävän määrän ja monimuotoisuuden mallien kouluttamiseen ja validointiin.
  • Tietojen puhdistus: Poista päällekkäisyydet, korjaa virheet ja käsittele puuttuvat arvot puhdistamalla tiedot. Tämä vaihe on kriittinen sen varmistamiseksi, että tekoälymalleihin syötetyt tiedot ovat tarkkoja ja luotettavia.
  • Tietojen muuntaminen: Muunna raakadata sopivaan muotoon tekoälymallien koulutusta varten. Tämä prosessi voi sisältää kategoristen muuttujien normalisoinnin, skaalauksen ja koodauksen.
  • Tietojen validointi ja testaus: Tarkista ja testaa tiedot säännöllisesti varmistaaksesi, että ne täyttävät vaaditut laatustandardit.

Integraatiota koskevat vaatimukset

Suoraviivainen integrointi helpottaa reaaliaikaista tietojen käyttöä ja päivityksiä älykkään sovelluksen työkuormaa varten. Ota toteutettavuusarvioinnissa huomioon seuraavat seikat:

  • Olemassa oleva infrastruktuuri: Arvioi generatiivisten tekoälymallien yhteensopivuus nykyisen infrastruktuurisi kanssa. Määritä esimerkiksi, onko käytettävissä vankkoja ohjelmointirajapintoja, jotka helpottavat integrointia.
  • Integrointipisteet: Tunnista, miten älykäs sovelluksesi kuormitus integroituu tarvittaviin tietolähteisiin. Määritä esimerkiksi, ovatko yhdistimet tai ohjelmointirajapinnat käytettävissä.

Teknisen monimutkaisuuden haasteet

Tarkat vastaukset perustuvat hyvin suunniteltuun älykkääseen sovelluskuormitukseen. Arvioi osana toteutettavuusarviointia älykkään työmäärän antamien vastausten luotettavuus ja tarkkuus. Mieti, miten voit optimoida, seurata ja parantaa luotuja vastauksia. Teknisen monimutkaisuuden haasteet edellyttävät teknisen asiantuntemuksen, vankan infrastruktuurin ja jatkuvan hallinnan yhdistelmää, jotta älykkäiden sovellusten työkuormia voidaan toteuttaa ja ylläpitää onnistuneesti. Lue lisää artikkelista Älykkäiden sovelluskuormien luotettavuuden suunnitteluperiaatteet.

Toiminnallinen toteutettavuus

Toiminnallinen toteutettavuus sisältää resurssien saatavuuden, käyttäjien omaksumisen ja riskien arvioinnin yhdessä lieventämisstrategioiden kanssa.

Resurssin käytettävyys

Älykkään sovelluksen työmäärän onnistuminen riippuu erillisen budjetin ja tiimiresurssien saatavuudesta, jota tukee tekoälyyn keskittyvä huippuyksikkö (CoE). Ota huomioon seuraavat seikat:

  • taito arviointi: Arvioi tiimisi jäsenten osaamisalueet tunnistaaksesi mahdolliset puutteet, jotka voidaan korjata koulutuksella tai palkkaamisella.
  • Roolien jakaminen: Määritä selkeästi roolit ja vastuut varmistaaksesi, että jokainen tiimin jäsen ymmärtää tehtävänsä ja miten he edistävät projektin onnistumista.
  • Koulutus ja kehitys: Investoi jatkuvaan koulutukseen ja kehitykseen, jotta tiimi pysyy ajan tasalla uusimmista tekoälytekniikoista ja -menetelmistä.
  • Kustannusarvio: Aloita yksityiskohtaisella kustannusarviolla, joka sisältää lisenssikustannukset, ohjelmisto- ja pilvipalvelukustannukset sekä henkilöstökustannukset. Tällaiset arviot realistisen talousarvion perustasta.

Käyttäjien omaksuminen

Älykkään sovelluksen työmäärän onnistuminen riippuu siitä, ovatko käyttäjät tyytyväisiä järjestelmään. Ota huomioon seuraavat seikat:

  • Käyttäjäkeskeinen suunnittelu: Suunnittele järjestelmä intuitiiviseksi ja käyttäjäystävälliseksi. Monimutkaiset käyttöliittymät voivat karkottaa käyttäjiä – yksinkertaisuus ja selkeys ovat ratkaisevan tärkeitä. Varmista, että järjestelmä on kaikkien käyttäjien käytettävissä.
  • Koulutus: Järjestä kattavia koulutustilaisuuksia ja tarjoa jatkuvaa tukea.
  • Palautesilmukat: Luo palautemekanismeja, joissa käyttäjät voivat ilmoittaa epätarkkuuksista, joita voidaan sitten käyttää mallien tarkentamiseen ja parantamiseen.
  • Läpinäkyvyys ja luottamus: Varmista, että käyttäjät tietävät käyttävänsä työmäärää, joka sisältää generatiivisia tekoälyominaisuuksia. Kerro selkeästi, miksi tekoälyratkaisu valittiin, miten se suunniteltiin ja miten sitä valvotaan ja päivitetään.
  • Muutoksenhallinta: Mukauta muutos organisaation kulttuuriin ja arvoihin laajan hyväksynnän ja tuen varmistamiseksi.

Riskit ja lievennykset

Tietosuojaongelmat, mahdolliset vinoumat tekoälyn vastauksissa ja tekniset viat ovat mahdollisia riskejä. Tietosuojan varmistaminen on kriittistä, varsinkin kun älykäs sovelluskuormitus voi käsitellä arkaluonteisia tietoja.

Kun suunnittelet älykkään sovelluksen kuormitusta, ota huomioon seuraavat riskit ja toteuta tehokkaita lieventämisstrategioita:

  • Tietosuoja: Suojaa tekoälymallien käyttämät ja luomat arkaluonteiset tiedot. Ota käyttöön salaus, käyttöoikeuksien hallinta ja säännölliset tietoturvatarkastukset. Varmista, että työmäärä noudattaa asiaankuuluvia sääntelystandardeja, kuten GDPR tai HIPAA, käyttäjien yksityisyyden ja tietojen suojata.

  • Puolueellisuus tekoälyvastauksissa: Käytä monipuolisia ja edustavia tietojoukkoja tekoälymallien kouluttamiseen. Tarkasta ja testaa malleja säännöllisesti vinoumien varalta.

  • Tekniset viat: Suunnittele vankka ja skaalautuva infrastruktuuri redundanssi- ja vikasietomekanismeilla. Ota käyttöön säännölliset varmuuskopiot ja järjestelmäpalautussuunnitelmat.

  • Tietoturvauhat: Käytä kehittyneitä turvatoimia, kuten monivaiheista todennusta, tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmiä ja säännöllisiä tietoturvatarkastuksia. Pidä ohjelmistot ja järjestelmät päivitettyinä, jotta suojata haavoittuvuuksia vastaan.

  • Eettiset huolenaiheet: Laaditaan selkeät eettiset ohjeet ja hallintokehykset tekoälyn käytölle. Varmista tekoälytoimintojen läpinäkyvyys ja säilytä ihminen silmukassa -lähestymistapa kriittisiin päätöksiin.

  • Vaatimustenmukaisuus ja sääntelykysymykset: Pysy ajan tasalla asiaankuuluvista määräyksistä ja varmista, että tekoälyjärjestelmät täyttävät kaikki lakisääteiset vaatimukset. Suorita säännöllisiä vaatimustenmukaisuustarkastuksia ja päivitä käytäntöjä tarpeen mukaan.

Seuraavat vaiheet

Aloita tarkastelemalla suunnitteluperiaatteita.

Suunnittelun periaatteet