?隨著 AI（人工智能）和 ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）等先進(jìn)技術(shù)逐漸塑造我們的生活和工作方式，DevOps 團(tuán)隊(duì)也不例外。根據(jù)Gartner上發(fā)布的一項(xiàng)研究，DevOps 團(tuán)隊(duì)可能會(huì)在 2023 年之前開(kāi)始為 IT 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)使用 AI 集成基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控應(yīng)用程序和解決方案。

人工智能極大地改變了我們處理 DevOps 和其他 IT 操作的方式。對(duì)應(yīng)用程序和解決方案安全性的日益關(guān)注是 AI 和 ML 對(duì) DevOps 開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)的重大影響。

了解 AI、ML 和 DevOps

AI 或人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，它創(chuàng)建能夠模擬人類(lèi)智能并像人類(lèi)一樣思考的計(jì)算機(jī)程序、應(yīng)用程序和工具。該技術(shù)使機(jī)器和工具能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)和工作。自動(dòng)駕駛汽車(chē)是人工智能技術(shù)的完美典范。人工智能涉及各種智能機(jī)器和應(yīng)用程序，例如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。當(dāng)（AI 和 ML）結(jié)合使用時(shí)，這些技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員和 IT 專(zhuān)業(yè)人員能夠通過(guò)使用主動(dòng)方法來(lái)幫助改進(jìn)整體開(kāi)發(fā)操作。

從兩個(gè)不同的詞中提取，1) 開(kāi)發(fā) (dev) 和 2) 運(yùn)營(yíng) (ops)，DevOps 基本上是一種設(shè)置，專(zhuān)業(yè)人士（軟件開(kāi)發(fā)人員和 IT 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)）共同設(shè)計(jì)和交付高質(zhì)量的軟件解決方案和應(yīng)用程序高速與增強(qiáng)的安全功能。DevOps的核心目的是收集數(shù)據(jù)并在每個(gè)步驟中對(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)程進(jìn)行持續(xù)反饋，以提高效率并簡(jiǎn)化工作流程。DevOps 團(tuán)隊(duì)在自動(dòng)化、團(tuán)隊(duì)合作、實(shí)時(shí)反饋和測(cè)試的幫助下做到這一點(diǎn)。因此，DevOps 開(kāi)發(fā)服務(wù)可以幫助企業(yè)更快地開(kāi)發(fā)更好的軟件解決方案和應(yīng)用程序，同時(shí)減少問(wèn)題和錯(cuò)誤。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì) DevOps 的影響？

當(dāng)AI 和 ML參與 DevOps 時(shí)，團(tuán)隊(duì)能夠更好地發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目缺陷和問(wèn)題，例如無(wú)限量化和缺失的需求。因此，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可以通過(guò)減少項(xiàng)目規(guī)劃缺陷、錯(cuò)誤和故障來(lái)創(chuàng)建更好的項(xiàng)目需求，從而創(chuàng)建高端最終產(chǎn)品。簡(jiǎn)而言之，DevOps 的未來(lái)主要取決于 AI 和 ML 技術(shù)，因?yàn)樗鼈兛梢怨?jié)省時(shí)間和金錢(qián)并提高整體運(yùn)營(yíng)效率。

為了幫助您了解這些技術(shù)的影響，我們提到了 AI 和 ML 如何改變 DevOps 的一些方式。

高效的申請(qǐng)進(jìn)度

在 DevOps 中集成 AI 和 ML 應(yīng)用程序可以提高應(yīng)用程序的效率和速度。AI 和 ML 工具使項(xiàng)目經(jīng)理能夠查看代碼中的違規(guī)行為、資源處理不當(dāng)、流程減慢等問(wèn)題。這有助于開(kāi)發(fā)人員加快開(kāi)發(fā)過(guò)程，從而更快地創(chuàng)建最終產(chǎn)品。

增強(qiáng)自動(dòng)化

人工智能為不同的 DevOps 流程增加了巨大的價(jià)值，因?yàn)樗梢詼p少對(duì)人工參與的需求。僅以質(zhì)量保證和測(cè)試為例。如今，可以使用各種測(cè)試工具和平臺(tái)來(lái)幫助開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)加速Q(mào)A 和測(cè)試過(guò)程，例如用戶(hù)驗(yàn)收測(cè)試和功能測(cè)試。這些工具會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，而 ML 應(yīng)用程序則用于提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。這讓開(kāi)發(fā)人員有更多時(shí)間來(lái)處理糟糕的編碼問(wèn)題和錯(cuò)誤；AI 和 ML 工具將自動(dòng)化帶入生活，以提高整體開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的性能。

DevSecOps

DevOps 團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和工具通過(guò)發(fā)現(xiàn)行為模式來(lái)確保安全的應(yīng)用程序和軟件交付，以防止關(guān)鍵開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的違規(guī)行為。這也有助于開(kāi)發(fā)人員避免在流程鏈中包含禁止和未經(jīng)授權(quán)的代碼，以規(guī)避最終產(chǎn)品中的不良模式。

高效的生產(chǎn)周期

在分析資源利用率時(shí)，ML 有利于 DevOps 分析資源利用率和其他事情，以便以最佳方式管理生產(chǎn)問(wèn)題。這確保了高效和簡(jiǎn)化的生產(chǎn)周期，以及時(shí)交付最終產(chǎn)品。

緊急尋址

由于 ML 使用機(jī)器智能，它通過(guò)定期訓(xùn)練系統(tǒng)以發(fā)現(xiàn)異常情況并實(shí)時(shí)解決它們，在解決突發(fā)警報(bào)方面發(fā)揮著重要作用。實(shí)時(shí)和突發(fā)警報(bào)系統(tǒng)使開(kāi)發(fā)過(guò)程更加高效和快捷。

及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題

在 AI 和 ML 工具的幫助下，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠更好地及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。這可確保業(yè)務(wù)連續(xù)性以保持運(yùn)營(yíng)有效運(yùn)行而不會(huì)導(dǎo)致任何停機(jī)。軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)還使用這些技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)配置基準(zhǔn)測(cè)試等模式，以達(dá)到性能水平并預(yù)測(cè)用戶(hù)行為，以避免可能影響整體客戶(hù)參與度和體驗(yàn)的缺陷。

商業(yè)評(píng)估

機(jī)器學(xué)習(xí)在確保企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定以及支持流程開(kāi)發(fā)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。業(yè)務(wù)專(zhuān)家可以使用 ML 工具和應(yīng)用程序來(lái)分析用戶(hù)指標(biāo)，并在出現(xiàn)任何問(wèn)題時(shí)向相關(guān)部門(mén)或團(tuán)隊(duì)和開(kāi)發(fā)人員發(fā)送警報(bào)。

增強(qiáng)的數(shù)據(jù)相關(guān)性

分析跨不同開(kāi)發(fā)流程和環(huán)境的數(shù)據(jù)流是在 DevOps 流程中使用 AI 的主要優(yōu)勢(shì)之一。由于所有團(tuán)隊(duì)和環(huán)境都有不同的缺陷和問(wèn)題，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助他們?cè)谝粋€(gè)地方為所有不同的環(huán)境生成和分析數(shù)據(jù)。只需舉一個(gè)監(jiān)控工具的例子來(lái)理解這個(gè)概念。監(jiān)控工具和解決方案旨在實(shí)時(shí)生成數(shù)據(jù)，人工智能改善了不同流程和平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性。然后，這些工具使用 ML 技術(shù)揭示來(lái)自不同數(shù)據(jù)流的見(jiàn)解。因此，DevOps 團(tuán)隊(duì)能夠更好地獲得對(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)程的清晰和全面的概述，而不是使用不同的儀表板和工具。

加起來(lái)

AI 的速度和 ML 的準(zhǔn)確性可以對(duì) DevOps 操作的多個(gè)方面（如開(kāi)發(fā)、部署、測(cè)試、管理等）產(chǎn)生令人難以置信的影響。這些技術(shù)可以通過(guò)將測(cè)試置于自動(dòng)化、早期發(fā)現(xiàn)異常情況來(lái)驚人地改進(jìn)和簡(jiǎn)化流程周期，并盡快解決缺陷，以更快的速度設(shè)計(jì)最終產(chǎn)品。Dev Ops 專(zhuān)業(yè)人員應(yīng)將 AI 和 ML 提供的所有功能和機(jī)會(huì)視為通過(guò)使用 AI 驅(qū)動(dòng)的工具和應(yīng)用程序自動(dòng)化復(fù)雜任務(wù)和操作來(lái)提高產(chǎn)品質(zhì)量和更好地管理其開(kāi)發(fā)過(guò)程的新的有效方法。?