- 人工知能（AI）は、人間の認知機能を模倣しようとする技術であり、ソフトウェア開発分野にさまざまな形で導入されている。
- 可観測性は、開発チームがプログラムの状態を確認する方法であり、開発者に正確なツールやプロセスの洞察を提供しないと、バグやシステムの障害が未解決のままになる可能性がある。
- CI/CDパイプラインは、コードを統合する場所から進化し、現在はソフトウェア提供ライフサイクルの重要な要素となっている。
- 現代のクラウドネイティブアプリケーションは、マイクロサービス、コンテナ、API、インフラストラクチャコードなどを活用してアプリケーションの開発と展開の速度を向上させている。
- セキュリティテストの重要性が増しており、特にAPIの脆弱性が懸念されている。開発チームはオープンソースやサードパーティのコンポーネントを使用し、セキュリティを確保する必要がある。
私の考え：データがAIプロジェクトを実行するために必要な基盤であることは明らかです。適切なデータ基盤を整備することがAIイニシアチブに取り組む前に重要であることが強調されています。データの質がプロジェクトの成否に影響するため、データの理解、評価、およびスケーラビリティを考慮することが不可欠です。
元記事: https://sdtimes.com/ai/three-considerations-to-assess-your-datas-readiness-for-ai/