Le rôle de l'IA et du ML dans la transformation DevOps
Alors que les technologies avancées telles que l'IA (intelligence artificielle) et le ML (apprentissage automatique) façonnent progressivement notre façon de vivre et de travailler, les équipes DevOps ne font pas exception. Les équipes DevOps pourraient commencer à utiliser l’IA pour intégrer des applications et des solutions de surveillance des infrastructures pour les plateformes d’opérations informatiques d’ici 2023, selon une étude publiée sur Gartner.
L'intelligence artificielle a radicalement changé la façon dont nous abordons le DevOps et d'autres opérations informatiques. L’attention croissante portée à la sécurité des applications et des solutions constitue un impact significatif de l’IA et du ML sur les opérations de développement DevOps.
Découvrez l'IA, le ML et le DevOps
L'IA ou intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui crée des programmes informatiques, des applications et des outils capables de simuler l'intelligence humaine et de penser comme des humains. Cette technologie permet aux machines et aux outils d'effectuer des tâches et des travaux complexes. Les voitures autonomes sont un parfait exemple de technologie d’intelligence artificielle. L'intelligence artificielle implique diverses machines et applications intelligentes telles que l'apprentissage automatique (ML). Lorsqu'elles sont utilisées ensemble (IA et ML), ces technologies permettent aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de contribuer à améliorer les opérations globales de développement en utilisant une approche proactive.
Tiré de deux mots différents, 1) développement (dev) et 2) opérations (ops), DevOps est essentiellement une configuration dans laquelle des professionnels (développeurs de logiciels et équipes d'exploitation informatique) travaillent ensemble pour concevoir et fournir des solutions et applications logicielles de haute qualité. à grande vitesse avec des fonctionnalités de sécurité améliorées. L'objectif principal de DevOps est de collecter des données et de fournir un retour continu sur le processus de développement à chaque étape afin d'améliorer l'efficacité et de rationaliser le flux de travail. Les équipes DevOps y parviennent à l'aide de l'automatisation, du travail d'équipe, des commentaires en temps réel et des tests. Les services de développement DevOps aident donc les entreprises à développer plus rapidement de meilleures solutions logicielles et applications avec moins de problèmes et d'erreurs.
L'impact de l'intelligence artificielle et du machine learning sur DevOps ?
Lorsque l'IA et le ML sont impliqués dans DevOps, les équipes sont mieux à même de découvrir les défauts et les problèmes du projet, tels que la quantification infinie et les exigences manquantes. En conséquence, les équipes de développement peuvent créer de meilleures exigences de projet en réduisant les défauts, les erreurs et les problèmes de planification de projet, créant ainsi un produit final haut de gamme. En bref, l’avenir du DevOps dépend principalement des technologies d’IA et de ML, car elles permettent d’économiser du temps et de l’argent et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
Pour vous aider à comprendre l'impact de ces technologies, nous avons mentionné certaines des manières dont l'IA et le ML changent le DevOps.
Progrès efficace des applications
L'intégration d'applications d'IA et de ML dans DevOps peut améliorer l'efficacité et la vitesse des applications. Les outils d'IA et de ML permettent aux chefs de projet de détecter les irrégularités dans le code, la mauvaise gestion des ressources, les ralentissements des processus, etc. Cela aide les développeurs à accélérer le processus de développement pour créer le produit final plus rapidement.
Automatisation augmentée
L'intelligence artificielle ajoute une valeur énorme aux différents processus DevOps car elle peut réduire le besoin d'implication humaine. Prenons simplement l’exemple de l’assurance qualité et des tests. Aujourd'hui, divers outils et plates-formes de test sont disponibles pour aider les équipes de développement à accélérer le processus d'assurance qualité et de test, tels que les tests d'acceptation utilisateur et les tests fonctionnels. Ces outils génèrent de grandes quantités de données et des applications ML sont utilisées pour améliorer la précision des résultats. Cela donne aux développeurs plus de temps pour gérer les problèmes et les erreurs de codage ; les outils d'IA et de ML donnent vie à l'automatisation pour améliorer les performances globales des projets de développement.
DevSecOps
Les équipes DevOps utilisent des applications et des outils d'apprentissage automatique pour garantir la livraison sécurisée d'applications et de logiciels en découvrant des modèles de comportement pour éviter les violations dans les domaines de développement critiques. Cela aide également les développeurs à éviter d'inclure du code interdit et non autorisé dans la chaîne de processus pour contourner les modèles indésirables dans le produit final.
Cycle de production efficace
Lors de l'analyse de l'utilisation des ressources, le ML profite à DevOps pour analyser l'utilisation des ressources et d'autres éléments afin de gérer les problèmes de production de la meilleure façon possible. Cela garantit un cycle de production efficace et rationalisé pour une livraison rapide du produit final.
Adressage d'urgence
Étant donné que ML utilise l'intelligence artificielle, il joue un rôle important dans la résolution des alertes d'urgence en entraînant régulièrement le système à détecter les anomalies et à les résoudre en temps réel. Les systèmes d'alerte en temps réel et d'urgence rendent le processus de développement plus efficace et plus rapide.
Identifier les problèmes à un stade précoce
Avec l'aide des outils d'IA et de ML, les équipes opérationnelles sont mieux à même de détecter les problèmes à un stade précoce. Cela garantit la continuité des activités pour que les opérations continuent de fonctionner efficacement sans provoquer de temps d'arrêt. Les équipes de développement de logiciels utilisent également ces techniques pour développer des modèles tels que des tests de configuration afin d'atteindre des niveaux de performances et de prédire le comportement des utilisateurs afin d'éviter les défauts qui pourraient avoir un impact sur l'engagement et l'expérience globale du client.
Évaluation commerciale
L'apprentissage automatique joue un rôle essentiel pour assurer la stabilité de l'entreprise et soutenir le développement des processus. Les experts métier peuvent utiliser des outils et des applications de ML pour analyser les métriques des utilisateurs et envoyer des alertes aux départements ou équipes concernés et aux développeurs si des problèmes surviennent.
Corrélation améliorée des données
L'analyse des flux de données à travers différents processus et environnements de développement est l'un des principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans le processus DevOps. Étant donné que toutes les équipes et tous les environnements présentent des défauts et des problèmes différents, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent les aider à générer et analyser des données pour tous les différents environnements en un seul endroit. Prenons simplement un exemple d’outil de surveillance pour comprendre ce concept. Les outils et solutions de surveillance sont conçus pour générer des données en temps réel, et l’IA améliore la corrélation des données entre différents processus et plates-formes. Ces outils utilisent ensuite la technologie ML pour découvrir des informations provenant de différents flux de données. En conséquence, les équipes DevOps sont mieux à même d'obtenir une vue d'ensemble claire et complète du processus de développement plutôt que d'utiliser différents tableaux de bord et outils.
Ensemble
La vitesse de l'IA et la précision du ML peuvent avoir un impact incroyable sur de multiples aspects des opérations DevOps tels que le développement, le déploiement, les tests, la gestion, etc. Ces technologies peuvent considérablement améliorer et rationaliser les cycles de processus en automatisant les tests, en détectant les anomalies à un stade précoce et en résolvant les défauts le plus rapidement possible afin de concevoir le produit final plus rapidement. Les professionnels du Dev Ops doivent considérer toutes les capacités et opportunités offertes par l'IA et le ML comme des moyens nouveaux et efficaces d'améliorer la qualité des produits et de mieux gérer leurs processus de développement en automatisant des tâches et des opérations complexes à l'aide d'outils et d'applications basés sur l'IA.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
