Traducteur | Chen Jun
Réviseur | Chonglou
Si quelqu'un vous dit que les équipes de développement de logiciels et d'exploitation peuvent travailler ensemble sans effort, rationaliser les processus et améliorer l'efficacité du travail, vous penserez certainement à cela comme DevOps. Aujourd’hui, les gens s’attendent à ce qu’il exploite la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour révolutionner chaque décision et aider plus facilement à former de nouveaux professionnels DevOps. D'un point de vue plus approfondi, qu'il s'agisse d'automatiser les tâches quotidiennes, d'optimiser l'allocation d'actifs ou de prédire des problèmes potentiels, l'intelligence artificielle peut avoir un impact révolutionnaire sur les flux de travail DevOps.
Compris. Pour exploiter les opportunités illimitées de l’intelligence artificielle dans DevOps, vous devez envisager d’améliorer l’efficacité de la communication des équipes, de réduire le temps de récupération après panne et d’améliorer la résilience.
Les équipes DevOps peuvent réfléchir et mettre en œuvre divers nouveaux exemples d'ouverture sous les aspects suivants : amélioration des outils d'intégration continue et de livraison continue, augmentation de la couverture des tests automatisés, pratique de l'infrastructure en tant que code, application de la technologie de conteneurisation et adoption d'architectures cloud natives.
L'intelligence artificielle donne aux entreprises visibilité et contrôle sur leurs processus CI/CD. Grâce à l'intelligence artificielle, les entreprises peuvent analyser rapidement les données historiques qui ont été créées, testées et déployées pour découvrir les points de défaillance potentiels et prédire les problèmes possibles. Par exemple, l’IA peut analyser les journaux de requêtes de MySQL pour identifier les requêtes de base de données inefficaces qui ont un impact sur les performances des applications.
Les systèmes basés sur l'IA peuvent également mettre en œuvre de manière proactive des mesures préventives pour minimiser le risque de retards, de pannes et de perturbations coûteux pendant les phases d'intégration et de déploiement. De plus, les systèmes basés sur l'IA peuvent aider à optimiser l'allocation des ressources dans les pipelines CI/CD, par exemple en tirant parti de modèles avancés d'apprentissage automatique (également appelés modèles MLOps) pour prédire la charge de travail et les besoins en ressources. En ce sens, les systèmes basés sur l’IA peuvent ajuster de manière dynamique la coordination de la puissance de calcul, du stockage et des ressources réseau. Cela garantit que les équipes peuvent créer et déployer efficacement sans gaspiller de précieuses ressources ni se heurter à des goulots d'étranglement en termes de performances.
Dans DevOps, la capacité de prédire et de prévenir les perturbations fait souvent la différence entre le succès et l'échec catastrophique. En réponse, l’analyse prédictive basée sur l’IA peut donner aux équipes une longueur d’avance sur les perturbations potentielles. Par conséquent, l’analyse prédictive basée sur l’IA peut permettre aux équipes de mieux réagir aux perturbations et de garder une longueur d’avance sur elles.
L'analyse prédictive utilise généralement des algorithmes avancés et des modèles d'apprentissage automatique pour analyser d'énormes quantités de données provenant de diverses sources, notamment : les journaux d'applications, les indicateurs système et les rapports d'événements historiques. Ils peuvent ensuite identifier des modèles et des corrélations dans ces données, détecter des anomalies et fournir une alerte précoce en cas de panne imminente du système ou de dégradation des performances. Cela permet à l’équipe de prendre des mesures préventives proactives avant que le problème ne dégénère en une panne totale.
De plus, l'IA peut analyser en continu les données de divers composants d'infrastructure tels que les serveurs, les réseaux et les systèmes de stockage pour identifier les pannes matérielles potentielles avant qu'elles ne tombent en panne ou limitent la capacité.
Les opérations manuelles sont souvent sujettes à des erreurs humaines et prennent trop de temps. À cet égard, les outils d'intelligence artificielle peuvent analyser la base de code à une vitesse que les humains ne peuvent pas atteindre, identifiant ainsi rapidement et à grande échelle les problèmes potentiels tels que : les goulots d'étranglement en matière de performances, le code qui ne répond pas aux meilleures pratiques ou aux normes internes, les responsabilités en matière de sécurité et le codage. style. .
Dans le même temps, de plus en plus d'outils peuvent fournir aux développeurs une intelligence opérationnelle et des suggestions de plans d'action, réduisant ainsi considérablement les défauts introduits dans la base de code tout en résolvant les problèmes découverts et le risque de dette technique accumulée.
Dans un sens plus large, les modèles et outils suivants peuvent également proposer des mesures d'optimisation de la base de code :
Le modèle ci-dessus a été utilisé pour automatiser et simplifier le contrôle qualité De bons résultats ont été obtenus dans d'autres aspects. En utilisant ces solutions de manière appropriée, les équipes DevOps peuvent accélérer les cycles de livraison, réduire le risque de problèmes coûteux après le déploiement et assurer un contrôle qualité complet à tout moment.
Afin d'éviter l'apparition de vulnérabilités, la mise en œuvre et l'exécution de mesures de sécurité appropriées peuvent souvent ralentir le cycle de développement normal. Et l’intelligence artificielle peut simplement simplifier le processus et améliorer l’efficacité. Les contrôles de sécurité automatisés pilotés par l'intelligence artificielle, contrairement aux solutions de sécurité statiques traditionnelles, ont la capacité d'apprendre et de « grandir » en permanence pour s'adapter aux diverses menaces émergentes en analysant les modèles et les techniques utilisés par les acteurs malveillants.
Dans le même temps, la fonction de contrôle de sécurité automatisé basée sur l'intelligence artificielle peut être intégrée de manière transparente dans le flux de travail DevOps pour assurer une surveillance et une vérification continues de la sécurité à toutes les étapes du cycle de vie du développement logiciel (SDLC).
Bien que l'automatisation de diverses tâches et processus soit une partie importante de l'intelligence artificielle, une fonctionnalité négligée est qu'elle peut également améliorer la boucle de rétroaction entre les opérations, les utilisateurs finaux et les équipes DevOps. Étant capables de passer au crible de grandes quantités de données, ces outils sont idéaux pour analyser des éléments tels que les journaux système, le comportement des utilisateurs, les mesures de performances des applications et les commentaires directs des clients finaux.
De plus, ces outils peuvent également utiliser le traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) et l'apprentissage automatique pour identifier des modèles et des tendances, soulignant ainsi les domaines à améliorer dans les performances, la convivialité et la satisfaction globale des utilisateurs de l'application. De plus, cette analyse intelligente permet à l'équipe de développement de prioriser les modifications et les améliorations en fonction des besoins réels des utilisateurs et des performances du système, afin que le produit puisse mieux répondre aux attentes des utilisateurs et fonctionner selon les conditions réelles.
L'intégration de l'intelligence artificielle dans DevOps a donné naissance à une gamme d'outils conçus pour accroître l'automatisation et l'efficacité. Alors que de nombreuses organisations utilisent par défaut le populaire Google Cloud, un nombre croissant d'équipes DevOps recherchent des alternatives pour découvrir des solutions basées sur l'IA, plus abordables et mieux adaptées à des tâches spécifiques. Par exemple, Oracle et Alibaba Cloud sont devenus de plus en plus populaires dans ce domaine, et leurs capacités d'intelligence artificielle se répètent de mois en mois.
Nous pouvons envisager d'utiliser des solutions telles que DeepCode, Codacy et SonarSource pour utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser la base de code et identifier les vulnérabilités potentielles, les défauts de code et les violations des meilleures pratiques, optimisant ainsi les processus d'analyse et de révision de code existants.
En termes de tests et d'assurance qualité, des outils basés sur l'intelligence artificielle tels que Applitools, Functionize et Mabl peuvent automatiquement créer et exécuter des tests grâce à la technologie d'apprentissage automatique visuel. Bien sûr, si vous choisissez d'utiliser un grand modèle hébergé localement vous devrez peut-être suivre une formation spécialisée pour pouvoir vous spécialiser dans les tâches DevOps (notamment CI/CD) .
De plus, en termes de gestion et de surveillance des infrastructures, les plateformes améliorées par l'intelligence artificielle telles que Moogsoft et Dynatrace peuvent fournir des services avancés de détection des anomalies et d'analyse des causes profondes pour prédire et prévenir les pannes potentielles du système en analysant les données d'exploitation en temps réel.
Actuellement, une idée fausse courante est que les outils DevOps basés sur l'IA ne sont qu'une « offre spéciale » pour les grandes entreprises disposant d'énormes ressources et de besoins de développement de logiciels complexes. Ce n'est pas le cas. Les solutions basées sur l'IA comme Harness et CodeGuru sont idéales pour les petites équipes en raison de leur flexibilité. En fait, les petites équipes informatiques fonctionnent souvent en permanence à pleine capacité, ce qui signifie qu'elles doivent utiliser une variété d'outils d'intelligence artificielle open source qui peuvent être personnalisés en fonction de leurs besoins spécifiques dans les tâches DevOps.
Alors que la dynamique d'intégration de l'intelligence artificielle dans les pratiques DevOps continue de croître, les entreprises peuvent pleinement libérer l'automatisation DevOps pilotée par l'intelligence artificielle grâce aux excellentes pratiques suivantes Plein potentiel pour atténuer les défis potentiels :
En résumé, l'intelligence artificielle a été de plus en plus intégrée dans le cadre DevOps plus large et a apporté des changements significatifs aux méthodes de traitement quotidiennes et à l'efficacité du DevOps. En particulier dans le domaine CI/CD, l'analyse prédictive basée sur l'IA aidera les équipes DevOps à modifier continuellement les pipelines de service client et à optimiser l'allocation des ressources tout en gardant une longueur d'avance. Il n’est pas exagéré de dire que si les entreprises veulent effectivement obtenir un avantage concurrentiel, l’intégration de l’intelligence artificielle dans DevOps est non seulement une possibilité, mais aussi un choix inévitable.
Julian Chen, 51 ans, rédacteur en chef de la communauté CTO, a plus de dix ans d'expérience dans la mise en œuvre de projets informatiques, est doué pour gérer et contrôler les ressources et les risques internes et externes, et se concentre sur la diffusion de la sécurité des réseaux et de l'information. connaissance et expérience.
Titre original : Next-Gen DevOps : Intégrez l'IA pour une automatisation améliorée des flux de travail, auteur : Alexander T. Williams
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