?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)可能會在 2023 年之前開始為 IT 運(yùn)營平臺使用 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。對應(yīng)用程序和解決方案安全性的日益關(guān)注是 AI 和 ML 對 DevOps 開發(fā)運(yùn)營的重大影響。

了解 AI、ML 和 DevOps

AI 或人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個領(lǐng)域，它創(chuàng)建能夠模擬人類智能并像人類一樣思考的計(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。自動駕駛汽車是人工智能技術(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，這些技術(shù)使開發(fā)人員和 IT 專業(yè)人員能夠通過使用主動方法來幫助改進(jìn)整體開發(fā)操作。

從兩個不同的詞中提取，1) 開發(fā) (dev) 和 2) 運(yùn)營 (ops)，DevOps 基本上是一種設(shè)置，專業(yè)人士（軟件開發(fā)人員和 IT 運(yùn)營團(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)并在每個步驟中對開發(fā)過程進(jìn)行持續(xù)反饋，以提高效率并簡化工作流程。DevOps 團(tuán)隊(duì)在自動化、團(tuán)隊(duì)合作、實(shí)時反饋和測試的幫助下做到這一點(diǎn)。因此，DevOps 開發(fā)服務(wù)可以幫助企業(yè)更快地開發(fā)更好的軟件解決方案和應(yīng)用程序，同時減少問題和錯誤。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對 DevOps 的影響？

當(dāng)AI 和 ML參與 DevOps 時，團(tuán)隊(duì)能夠更好地發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目缺陷和問題，例如無限量化和缺失的需求。因此，開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以通過減少項(xiàng)目規(guī)劃缺陷、錯誤和故障來創(chuàng)建更好的項(xiàng)目需求，從而創(chuàng)建高端最終產(chǎn)品。簡而言之，DevOps 的未來主要取決于 AI 和 ML 技術(shù)，因?yàn)樗鼈兛梢怨?jié)省時間和金錢并提高整體運(yùn)營效率。

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)、流程減慢等問題。這有助于開發(fā)人員加快開發(fā)過程，從而更快地創(chuàng)建最終產(chǎn)品。

增強(qiáng)自動化

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少對人工參與的需求。僅以質(zhì)量保證和測試為例。如今，可以使用各種測試工具和平臺來幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)加速Q(mào)A 和測試過程，例如用戶驗(yàn)收測試和功能測試。這些工具會生成大量數(shù)據(jù)，而 ML 應(yīng)用程序則用于提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。這讓開發(fā)人員有更多時間來處理糟糕的編碼問題和錯誤；AI 和 ML 工具將自動化帶入生活，以提高整體開發(fā)項(xiàng)目的性能。

DevSecOps

DevOps 團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和工具通過發(fā)現(xiàn)行為模式來確保安全的應(yīng)用程序和軟件交付，以防止關(guān)鍵開發(fā)領(lǐng)域的違規(guī)行為。這也有助于開發(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，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)問題。這確保了高效和簡化的生產(chǎn)周期，以及時交付最終產(chǎn)品。

緊急尋址

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

及早發(fā)現(xiàn)問題

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)問題。這可確保業(yè)務(wù)連續(xù)性以保持運(yùn)營有效運(yùn)行而不會導(dǎo)致任何停機(jī)。軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)還使用這些技術(shù)來開發(fā)配置基準(zhǔn)測試等模式，以達(dá)到性能水平并預(yù)測用戶行為，以避免可能影響整體客戶參與度和體驗(yàn)的缺陷。

商業(yè)評估

機(jī)器學(xué)習(xí)在確保企業(yè)業(yè)務(wù)穩(wěn)定以及支持流程開發(fā)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。業(yè)務(wù)專家可以使用 ML 工具和應(yīng)用程序來分析用戶指標(biāo)，并在出現(xiàn)任何問題時向相關(guān)部門或團(tuán)隊(duì)和開發(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)勢之一。由于所有團(tuán)隊(duì)和環(huán)境都有不同的缺陷和問題，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助他們在一個地方為所有不同的環(huán)境生成和分析數(shù)據(jù)。只需舉一個監(jiān)控工具的例子來理解這個概念。監(jiān)控工具和解決方案旨在實(shí)時生成數(shù)據(jù)，人工智能改善了不同流程和平臺之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性。然后，這些工具使用 ML 技術(shù)揭示來自不同數(shù)據(jù)流的見解。因此，DevOps 團(tuán)隊(duì)能夠更好地獲得對開發(fā)過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

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