


Intégrez l'IA dans DevOps pour améliorer l'automatisation des flux de travail
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.
Comment intégrer l'intelligence artificielle dans DevOps ?
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.
CI/CD Pipeline
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.
Analyse prédictive
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.
Révision de code basée sur l'IA
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.
Contrôles de sécurité automatiques
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).
Rétroaction et optimisation
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.
Outils et techniques pour intégrer l'intelligence artificielle dans DevOps
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.
Révision du code et assurance qualité
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.
Outils DevOps pour les personnes non techniques
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.
Excellentes pratiques pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans 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 :
- Identifiez des objectifs et des mesures clairs : les équipes commencent par identifier les objectifs spécifiques qu'elles souhaitent atteindre en intégrant l'IA dans le cycle DevOps. Qu’il s’agisse d’augmenter la fréquence de déploiement, d’améliorer la qualité du code, de réduire les taux de défaillance ou d’accélérer les temps de réponse aux incidents, des objectifs clairs peuvent aider les équipes à choisir les bons outils et technologies d’IA.
- Commencez petit et continuez à itérer : plutôt que d'essayer de remanier vos processus DevOps, commencez par identifier les domaines spécifiques dans lesquels l'IA pourrait apporter une valeur immédiate. Les équipes doivent commencer par des projets pilotes ou des preuves de concept et étendre progressivement l'intégration de l'IA à mesure qu'elles gagnent en expérience et en confiance.
- Assurer la qualité et la gestion des données : étant donné que les algorithmes d'IA s'appuient fortement sur les données, les équipes doivent établir de bonnes pratiques de gouvernance des données en temps opportun. Ce n’est que lorsque la qualité, l’intégrité et l’accessibilité des données seront efficacement garanties qu’il deviendra plus facile de mettre en œuvre des processus tels que le nettoyage, la vérification et la gestion des données.
Résumé
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.
Introduction du traducteur
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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Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

Pour remplir le nom d'utilisateur et le mot de passe MySQL: 1. Déterminez le nom d'utilisateur et le mot de passe; 2. Connectez-vous à la base de données; 3. Utilisez le nom d'utilisateur et le mot de passe pour exécuter des requêtes et des commandes.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

1. Utilisez l'index correct pour accélérer la récupération des données en réduisant la quantité de données numérisées SELECT * FROMMLOYEESEESHWHERELAST_NAME = 'SMITH'; Si vous recherchez plusieurs fois une colonne d'une table, créez un index pour cette colonne. If you or your app needs data from multiple columns according to the criteria, create a composite index 2. Avoid select * only those required columns, if you select all unwanted columns, this will only consume more server memory and cause the server to slow down at high load or frequency times For example, your table contains columns such as created_at and updated_at and timestamps, and then avoid selecting * because they do not require inefficient query se

Copier et coller dans MySQL incluent les étapes suivantes: Sélectionnez les données, copiez avec Ctrl C (Windows) ou CMD C (Mac); Cliquez avec le bouton droit à l'emplacement cible, sélectionnez Coller ou utilisez Ctrl V (Windows) ou CMD V (Mac); Les données copiées sont insérées dans l'emplacement cible ou remplacer les données existantes (selon que les données existent déjà à l'emplacement cible).

Une explication détaillée des attributs d'acide de base de données Les attributs acides sont un ensemble de règles pour garantir la fiabilité et la cohérence des transactions de base de données. Ils définissent comment les systèmes de bases de données gérent les transactions et garantissent l'intégrité et la précision des données même en cas de plantages système, d'interruptions d'alimentation ou de plusieurs utilisateurs d'accès simultanément. Présentation de l'attribut acide Atomicité: une transaction est considérée comme une unité indivisible. Toute pièce échoue, la transaction entière est reculée et la base de données ne conserve aucune modification. Par exemple, si un transfert bancaire est déduit d'un compte mais pas augmenté à un autre, toute l'opération est révoquée. BeginTransaction; UpdateAccountSsetBalance = Balance-100Wh

Affichez la base de données MySQL avec la commande suivante: Connectez-vous au serveur: MySQL -U Username -P mot de passe Exécuter les bases de données Afficher les bases de données; Commande pour obtenir toutes les bases de données existantes Sélectionnez la base de données: utilisez le nom de la base de données; Tableau de vue: afficher des tables; Afficher la structure de la table: décrire le nom du tableau; Afficher les données: sélectionnez * dans le nom du tableau;
