Peranan AI dan ML dalam transformasi DevOps

​Memandangkan teknologi canggih seperti AI (kecerdasan buatan) dan ML (pembelajaran mesin) secara beransur-ansur membentuk cara kita hidup dan bekerja, pasukan DevOps tidak terkecuali. Pasukan DevOps mungkin mula menggunakan AI untuk menyepadukan aplikasi pemantauan infrastruktur dan penyelesaian untuk platform operasi IT menjelang 2023, menurut kajian yang diterbitkan di Gartner.

Kecerdasan Buatan telah mengubah secara mendadak cara kami mendekati DevOps dan operasi IT yang lain. Tumpuan yang semakin meningkat pada keselamatan aplikasi dan penyelesaian adalah kesan ketara AI dan ML pada operasi pembangunan DevOps.

Ketahui tentang AI, ML dan DevOps

AI atau kecerdasan buatan ialah bidang sains komputer yang mencipta program komputer, aplikasi dan alatan yang boleh mensimulasikan kecerdasan manusia dan berfikir seperti manusia. Teknologi ini membolehkan mesin dan alatan melaksanakan tugas dan pekerjaan yang kompleks. Kereta pandu sendiri ialah contoh sempurna teknologi kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan melibatkan pelbagai mesin dan aplikasi pintar seperti pembelajaran mesin (ML). Apabila digunakan bersama (AI dan ML), teknologi ini membolehkan pembangun dan profesional IT membantu meningkatkan operasi pembangunan keseluruhan dengan menggunakan pendekatan proaktif.

Diambil daripada dua perkataan berbeza, 1) Pembangunan (dev) dan 2) Operasi (ops), DevOps pada asasnya ialah persediaan, direka oleh profesional (pembangun perisian dan pasukan operasi IT) dan menyampaikan penyelesaian perisian berkualiti tinggi dan aplikasi pada kelajuan tinggi dengan ciri keselamatan yang dipertingkatkan. Tujuan teras DevOps adalah untuk mengumpul data dan memberikan maklum balas berterusan tentang proses pembangunan pada setiap langkah untuk meningkatkan kecekapan dan memperkemas aliran kerja. Pasukan DevOps melakukan ini dengan bantuan automasi, kerja berpasukan, maklum balas masa nyata dan ujian. Oleh itu, perkhidmatan pembangunan DevOps membantu perniagaan membangunkan penyelesaian perisian dan aplikasi yang lebih baik dengan lebih pantas dengan lebih sedikit isu dan ralat.

Apakah kesan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada DevOps?

Apabila AI dan ML terlibat dalam DevOps, pasukan dapat mengenal pasti kecacatan dan isu projek dengan lebih baik, seperti kuantiti tanpa had dan keperluan yang tiada. Hasilnya, pasukan pembangunan boleh mencipta keperluan projek yang lebih baik dengan mengurangkan kecacatan perancangan projek, ralat dan gangguan, dengan itu mencipta produk akhir yang tinggi. Pendek kata, masa depan DevOps bergantung terutamanya pada teknologi AI dan ML kerana ia boleh menjimatkan masa dan wang serta meningkatkan kecekapan operasi keseluruhan.

Untuk membantu anda memahami kesan teknologi ini, kami menyebut beberapa cara AI dan ML mengubah DevOps.

Kemajuan Aplikasi yang Cekap

Mengintegrasikan aplikasi AI dan ML dalam DevOps boleh meningkatkan kecekapan dan kelajuan aplikasi. Alat AI dan ML membolehkan pengurus projek melihat penyelewengan dalam kod, salah pengendalian sumber, kelembapan proses dan banyak lagi. Ini membantu pembangun mempercepatkan proses pembangunan untuk mencipta produk akhir dengan lebih pantas.

Automasi Ditambah

Kecerdasan Buatan menambah nilai yang besar kepada proses DevOps yang berbeza kerana ia mengurangkan keperluan untuk penglibatan manusia. Ambil sahaja jaminan kualiti dan ujian sebagai contoh. Hari ini, pelbagai alat dan platform ujian tersedia untuk membantu pasukan pembangunan mempercepatkan proses QA dan ujian, seperti ujian penerimaan pengguna dan ujian berfungsi. Alat ini menjana sejumlah besar data, dan aplikasi ML digunakan untuk meningkatkan ketepatan keputusan. Ini memberi lebih banyak masa kepada pembangun untuk menangani isu dan ralat pengekodan yang lemah dan alatan AI dan ML menghidupkan automasi untuk meningkatkan prestasi projek pembangunan keseluruhan.

DevSecOps

Pasukan DevOps menggunakan aplikasi dan alatan pembelajaran mesin untuk memastikan penyampaian aplikasi dan perisian selamat dengan menemui corak tingkah laku untuk mengelakkan pelanggaran dalam kawasan pembangunan kritikal. Ini juga membantu pembangun mengelak daripada memasukkan kod terlarang dan tidak dibenarkan dalam rantaian proses untuk memintas corak yang tidak diingini dalam produk akhir.

Kitaran Pengeluaran yang Cekap

Semasa menganalisis penggunaan sumber, ML berfaedah untuk DevOps menganalisis penggunaan sumber dan perkara lain untuk mengurus isu pengeluaran dengan cara yang terbaik. Ini memastikan kitaran pengeluaran yang cekap dan diperkemas untuk penghantaran produk akhir tepat pada masanya.

Alamat Kecemasan

Memandangkan ML menggunakan risikan mesin, ia memainkan peranan penting dalam menyelesaikan makluman kecemasan dengan melatih sistem secara kerap untuk mengesan anomali dan menyelesaikannya dalam masa nyata. Sistem amaran masa nyata dan kecemasan menjadikan proses pembangunan lebih cekap dan pantas.

Kenal pasti isu lebih awal

Dengan bantuan alatan AI dan ML, pasukan operasi lebih berupaya untuk mengesan isu lebih awal. Ini memastikan kesinambungan perniagaan untuk memastikan operasi berjalan dengan cekap tanpa menyebabkan sebarang masa henti. Pasukan pembangunan perisian juga menggunakan teknik ini untuk membangunkan corak seperti penanda aras konfigurasi untuk mencapai tahap prestasi dan meramalkan tingkah laku pengguna untuk mengelakkan kecacatan yang boleh memberi kesan kepada penglibatan dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Penilaian Perniagaan

Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam memastikan kestabilan perniagaan dan menyokong pembangunan proses. Pakar perniagaan boleh menggunakan alatan dan aplikasi ML untuk menganalisis metrik pengguna dan menghantar makluman kepada jabatan atau pasukan yang berkaitan dan pembangun jika timbul sebarang isu.

Kaitan data yang dipertingkatkan

Menganalisis aliran data merentas proses pembangunan dan persekitaran yang berbeza ialah salah satu faedah utama menggunakan AI dalam proses DevOps. Memandangkan semua pasukan dan persekitaran mempunyai kelemahan dan isu yang berbeza, AI dan pembelajaran mesin boleh membantu mereka menjana dan menganalisis data untuk semua persekitaran yang berbeza di satu tempat. Ambil sahaja contoh alat pemantauan untuk memahami konsep ini. Alat dan penyelesaian pemantauan direka untuk menjana data dalam masa nyata, dan AI meningkatkan korelasi data antara proses dan platform yang berbeza. Alat ini kemudiannya menggunakan teknologi ML untuk mendedahkan cerapan daripada aliran data yang berbeza. Hasilnya, pasukan DevOps lebih berkemampuan untuk mendapatkan gambaran keseluruhan yang jelas dan komprehensif tentang proses pembangunan daripada menggunakan papan pemuka dan alatan yang berbeza.

Ditambah bersama

Kelajuan AI dan ketepatan ML boleh memberi kesan yang luar biasa pada pelbagai aspek operasi DevOps seperti pembangunan, penggunaan, ujian, pengurusan dan banyak lagi. Teknologi ini boleh menambah baik dan menyelaraskan kitaran proses secara mendadak dengan mengautomasikan ujian, menangkap anomali awal dan menyelesaikan kecacatan secepat mungkin untuk mereka bentuk produk akhir dengan lebih pantas. Profesional Dev Ops harus mempertimbangkan semua keupayaan dan peluang yang ditawarkan oleh AI dan ML sebagai cara baharu dan berkesan untuk meningkatkan kualiti produk dan mengurus proses pembangunan mereka dengan lebih baik dengan mengautomasikan tugas dan operasi yang kompleks menggunakan alatan dan aplikasi dipacu AI.

Atas ialah kandungan terperinci Peranan AI dan ML dalam transformasi DevOps. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!