DevOps 変革における AI と ML の役割

AI (人工知能) や ML (機械学習) などの高度なテクノロジーが私たちの生活や働き方を徐々に形作っているため、DevOps チームも例外ではありません。 Gartner に掲載された調査結果によると、DevOps チームは 2023 年までに AI を使用してインフラストラクチャ監視アプリケーションと IT 運用プラットフォームのソリューションを統合し始める可能性があります。

人工知能は、DevOps やその他の IT 運用へのアプローチ方法を劇的に変えました。アプリケーションとソリューションのセキュリティへの注目が高まっていることは、DevOps 開発運用に対する AI と ML の大きな影響です。

AI、ML、DevOps を理解する

AI または人工知能は、人間の知能と人間と同じ思考をシミュレートできるコンピューター プログラム、アプリケーション、ツールを作成するコンピューター サイエンスの分野です。このテクノロジーにより、機械やツールが複雑なタスクやジョブを実行できるようになります。自動運転車は人工知能技術の好例です。人工知能には、機械学習 (ML) などのさまざまなインテリジェント マシンとアプリケーションが含まれます。これらのテクノロジーを組み合わせて使用​​すると (AI と ML)、開発者と IT プロフェッショナルは、プロアクティブなアプローチを使用して全体的な開発業務を改善できます。

DevOps は、1) 開発 (dev) と 2) 運用 (ops) という 2 つの異なる言葉から派生したもので、基本的には専門家 (ソフトウェア開発者と IT 運用チーム) が協力して高品質のサービスを設計し、提供するセットアップです。強化されたセキュリティ機能を備えたソフトウェア ソリューションとアプリケーションを高速に実行します。 DevOps の主な目的は、データを収集し、開発プロセスのあらゆる段階で継続的なフィードバックを提供して、効率を向上させ、ワークフローを合理化することです。 DevOps チームは、自動化、チームワーク、リアルタイムのフィードバック、テストを利用してこれを実行します。したがって、DevOps 開発サービスは、企業が問題やエラーを減らし、より優れたソフトウェア ソリューションやアプリケーションをより迅速に開発するのに役立ちます。

人工知能と機械学習の DevOps への影響?

AI と ML が DevOps に関与すると、チームは無限の定量化や要件の欠落など、プロジェクトの欠陥や問題をより適切に特定できるようになります。その結果、開発チームはプロジェクト計画の欠陥、エラー、グリッチを削減することでより適切なプロジェクト要件を作成でき、それによってハイエンドの最終製品を作成できます。つまり、DevOps の将来は、時間とコストを節約し、全体的な運用効率を向上させることができる AI および ML テクノロジーに主に依存しています。

これらのテクノロジーの影響を理解するのに役立つように、AI と ML が DevOps をどのように変えているかについていくつか触れました。

アプリケーションの効率的な進行

AI および ML アプリケーションを DevOps に統合すると、アプリケーションの効率と速度が向上します。 AI および ML ツールを使用すると、プロジェクト マネージャーはコードの不規則性、リソースの誤った処理、プロセスの遅延などを確認できます。これにより、開発者は開発プロセスをスピードアップし、最終製品をより早く作成できるようになります。

拡張オートメーション

人工知能は人間の関与の必要性を軽減できるため、さまざまな DevOps プロセスに大きな価値をもたらします。品質保証とテストを例に挙げてみましょう。現在、開発チームがユーザー受け入れテストや機能テストなどの QA およびテスト プロセスを加速するのに役立つ、さまざまなテスト ツールとプラットフォームが利用可能です。これらのツールは大量のデータを生成し、結果の精度を向上させるために ML アプリケーションが使用されます。これにより、開発者は不適切なコーディングの問題やエラーに対処する時間が増え、AI および ML ツールにより自動化が実現し、開発プロジェクト全体のパフォーマンスが向上します。

DevSecOps

DevOps チームは、機械学習アプリケーションとツールを使用して、重要な開発領域での侵害を防ぐための行動パターンを発見することで、アプリケーションとソフトウェアの安全な配信を保証します。これは、開発者が最終製品での望ましくないパターンを回避するために、プロセス チェーンに禁止されたコードや未承認のコードが含まれることを回避するのにも役立ちます。

効率的な生産サイクル

リソース使用率を分析する場合、ML はリソース使用率などを分析して、生産上の問題を可能な限り最善の方法で管理するという点で DevOps に役立ちます。これにより、最終製品をタイムリーに納品するための効率的かつ合理化された生産サイクルが保証されます。

緊急対応

ML はマシン インテリジェンスを使用するため、異常を特定してリアルタイムで解決するようにシステムを定期的にトレーニングすることで、緊急アラートを解決する上で重要な役割を果たします。リアルタイムの緊急警報システムにより、開発プロセスがより効率的かつ迅速になります。

問題を早期に特定する

AI および ML ツールの助けを借りて、運用チームは問題を早期に検出できるようになります。これにより、ビジネスの継続性が確保され、ダウンタイムを引き起こすことなく業務を効率的に実行し続けることができます。ソフトウェア開発チームは、これらの手法を使用して構成ベンチマークなどのパターンを開発し、パフォーマンス レベルを達成し、ユーザーの行動を予測して、全体的な顧客エンゲージメントやエクスペリエンスに影響を与える可能性のある欠陥を回避します。

ビジネス評価

機械学習は、ビジネスの安定性を確保し、プロセス開発をサポートする上で重要な役割を果たします。ビジネス専門家は、ML ツールとアプリケーションを使用してユーザー指標を分析し、問題が発生した場合に関連する部門、チーム、開発者にアラートを送信できます。

データ相関の強化

さまざまな開発プロセスおよび環境にわたるデータ フローの分析は、DevOps プロセスで AI を使用する主な利点の 1 つです。すべてのチームと環境には異なる欠陥や問題があるため、AI と機械学習は、すべての異なる環境のデータを 1 か所で生成および分析するのに役立ちます。この概念を理解するには、監視ツールの例を見てください。監視ツールとソリューションはリアルタイムでデータを生成するように設計されており、AI はさまざまなプロセスとプラットフォーム間のデータの相関関係を改善します。これらのツールは、ML テクノロジーを使用して、さまざまなデータ ストリームから洞察を明らかにします。その結果、DevOps チームは、さまざまなダッシュボードやツールを使用するよりも、開発プロセスの明確かつ包括的な概要をより適切に把握できるようになります。

すべて追加してください

AI の速度と ML の精度は、開発、デプロイ、テスト、管理など、DevOps 運用の​​さまざまな側面に驚くべき影響を与える可能性があります。これらのテクノロジーは、テストを自動化し、異常を早期に発見し、可能な限り迅速に欠陥を解決して最終製品をより迅速に設計することにより、プロセス サイクルを劇的に改善および合理化できます。 Dev Ops プロフェッショナルは、AI と ML によって提供されるすべての機能と機会を、AI 主導のツールとアプリケーションを使用して複雑なタスクと操作を自動化することで製品の品質を向上させ、開発プロセスをより適切に管理するための新しく効果的な方法として考慮する必要があります。

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