Integrasikan AI ke dalam DevOps untuk meningkatkan automasi aliran kerja

Penterjemah |. Chen Jun

Penilai |. DevOps. Hari ini, orang ramai mengharapkan ia memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan (AI) untuk merevolusikan setiap keputusan dan lebih mudah membantu mendidik profesional DevOps baharu. Daripada perspektif yang lebih mendalam, sama ada mengautomasikan tugas harian, mengoptimumkan peruntukan aset atau meramalkan masalah yang berpotensi, kecerdasan buatan boleh memberi kesan revolusioner pada aliran kerja DevOps.

faham. Untuk merealisasikan peluang tanpa had kecerdasan buatan dalam DevOps, anda perlu mempertimbangkan untuk meningkatkan kecekapan komunikasi pasukan, mengurangkan masa pemulihan kerosakan dan meningkatkan daya tahan.

Bagaimana untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam DevOps?

Pasukan DevOps boleh memikirkan dan melaksanakan pelbagai contoh baharu keterbukaan daripada aspek berikut: penambahbaikan penyepaduan berterusan dan alatan penghantaran berterusan, peningkatan dalam liputan ujian automatik, amalan infrastruktur sebagai kod, aplikasi teknologi kontena dan penggunaan seni bina asli awan.

CI/CD Pipeline

Kecerdasan Buatan memberikan perusahaan keterlihatan dan kawalan ke atas proses

CI/CD

mereka. Menggunakan kecerdasan buatan, perusahaan boleh menganalisis data sejarah dengan cepat yang telah dibina, diuji dan digunakan untuk menemui potensi titik kegagalan dan meramalkan kemungkinan masalah. Sebagai contoh, AI boleh menganalisis log pertanyaan MySQL untuk mengenal pasti pertanyaan pangkalan data yang tidak cekap yang memberi kesan kepada prestasi aplikasi. Sistem dipacu AI juga boleh secara proaktif melaksanakan langkah pencegahan untuk meminimumkan risiko kelewatan, kegagalan dan gangguan yang mahal semasa fasa penyepaduan dan penggunaan. Selain itu, sistem dipacu AI boleh membantu mengoptimumkan peruntukan sumber dalam saluran paip CI/CD, seperti memanfaatkan model pembelajaran mesin lanjutan (juga dikenali sebagai model MLOps) untuk meramalkan beban kerja dan keperluan sumber. Dalam pengertian ini, sistem dipacu AI boleh melaraskan penyelarasan kuasa pengkomputeran, storan dan rangkaian secara dinamik. Ini memastikan bahawa pasukan boleh membina dan menggunakan dengan cekap tanpa membuang sumber yang berharga atau menghadapi kesesakan prestasi.

Analisis Ramalan

Dalam DevOps, keupayaan untuk meramal dan mencegah gangguan selalunya bermakna perbezaan antara kejayaan dan kegagalan bencana. Sebagai tindak balas, analitis ramalan dipacu AI boleh memastikan pasukan selangkah di hadapan daripada kemungkinan gangguan. Oleh itu, analitik ramalan dipacu AI boleh membolehkan pasukan bertindak balas dengan lebih baik terhadap gangguan dan kekal selangkah di hadapan mereka.

Analisis ramalan biasanya menggunakan algoritma lanjutan dan model pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data daripada pelbagai sumber, termasuk: log aplikasi, penunjuk sistem dan laporan peristiwa sejarah. Mereka kemudiannya boleh mengenal pasti corak dan korelasi dalam data ini, mengesan anomali dan memberikan amaran awal tentang kegagalan sistem yang akan berlaku atau kemerosotan prestasi. Ini membolehkan pasukan mengambil langkah pencegahan yang proaktif sebelum isu itu meningkat menjadi gangguan sepenuhnya.

Selain itu, AI dapat menganalisis data secara berterusan daripada pelbagai komponen infrastruktur seperti pelayan, rangkaian dan sistem storan untuk mengenal pasti kemungkinan kegagalan perkakasan sebelum ia gagal atau mengehadkan kapasiti.

Semakan kod dipacu AI

Operasi manual selalunya terdedah kepada kesilapan manusia dan mengambil masa terlalu lama. Dalam hal ini, alat kecerdasan buatan boleh menganalisis asas kod pada kelajuan yang tidak dapat dicapai oleh manusia, dengan itu dengan cepat dan pada skala mengenal pasti isu yang berpotensi seperti: kesesakan prestasi, kod yang tidak memenuhi amalan terbaik atau standard dalaman, tanggungjawab keselamatan dan pengekodan gaya.

Pada masa yang sama, semakin banyak alatan boleh menyediakan pembangun dengan risikan operasi dan pelan tindakan yang dicadangkan, sekali gus mengurangkan kecacatan yang diperkenalkan dalam asas kod semasa menyelesaikan masalah yang ditemui, dan Risiko hutang teknikal terkumpul.

Dalam erti kata yang lebih luas, model dan alatan berikut juga boleh mencadangkan langkah pengoptimuman asas kod:.

• Model di atas telah digunakan untuk mengautomasikan dan memudahkan kawalan kualiti Keputusan yang baik telah dicapai dalam aspek lain. Dengan menggunakan penyelesaian ini dengan sewajarnya, pasukan DevOps boleh mempercepatkan kitaran penghantaran, mengurangkan risiko isu pasca penempatan yang mahal dan memastikan kawalan kualiti yang komprehensif pada setiap masa.
• Pemeriksaan Keselamatan Automatik
• Untuk mengelakkan berlakunya kelemahan, melaksanakan dan melaksanakan langkah keselamatan yang sesuai mungkin sering memperlahankan kitaran pembangunan biasa. Dan kecerdasan buatan hanya boleh memudahkan proses dan meningkatkan kecekapan. Pemeriksaan keselamatan automatik yang didorong oleh kecerdasan buatan, tidak seperti penyelesaian keselamatan statik tradisional, mempunyai keupayaan untuk terus belajar dan "berkembang" untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai ancaman yang muncul dengan menganalisis corak dan teknik yang digunakan oleh pelaku berniat jahat.
• Pada masa yang sama, fungsi semakan keselamatan automatik dipacu kecerdasan buatan boleh disepadukan dengan lancar ke dalam aliran kerja DevOps untuk mencapai pemantauan dan pengesahan keselamatan berterusan pada semua peringkat kitaran hayat pembangunan perisian (SDLC). . Memandangkan mahir menyaring data yang banyak, alatan ini sesuai untuk menganalisis perkara seperti log sistem, gelagat pengguna, metrik prestasi aplikasi dan maklum balas langsung daripada pelanggan akhir.

Selain itu, alatan ini juga boleh menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP, Pemprosesan Bahasa Semulajadi) dan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak dan arah aliran, dengan itu menunjukkan kawasan untuk penambahbaikan dalam prestasi aplikasi, kebolehgunaan dan kepuasan pengguna secara keseluruhan. Selain itu, analisis pintar ini membolehkan pasukan pembangunan mengutamakan pengubahsuaian dan peningkatan berdasarkan keperluan pengguna sebenar dan prestasi sistem, supaya produk dapat memenuhi jangkaan pengguna dengan lebih baik dan berjalan mengikut keadaan sebenar.

Alat dan Teknik untuk Mengintegrasikan Kecerdasan Buatan ke dalam DevOps

Penyepaduan Kepintaran Buatan ke dalam DevOps telah menimbulkan pelbagai alatan yang direka untuk meningkatkan automasi dan kecekapan. Walaupun banyak organisasi mungkin lalai menggunakan Google Cloud yang popular, semakin banyak pasukan DevOps sedang mencari alternatif untuk menemui yang dikuasakan AI yang lebih berpatutan dan lebih sesuai untuk perkhidmatan Penstriman tertentu. Sebagai contoh, Oracle dan Alibaba Cloud telah menjadi semakin popular dalam bidang ini, dan keupayaan kecerdasan buatan mereka berubah dari bulan demi bulan.

Semakan Kod dan Jaminan Kualiti

Kami boleh mempertimbangkan untuk menggunakan penyelesaian seperti DeepCode, Codacy dan SonarSource untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis asas kod dan mengenal pasti potensi kelemahan, kecacatan kod dan pelanggaran situasi amalan terbaik dengan itu mengoptimumkan analisis kod sedia ada dan proses semakan.

Dari segi ujian dan jaminan kualiti, alatan yang dipacu kecerdasan buatan seperti

Aplitools

,

Functionize

dan

Mabl execute boleh membuat ujian mesin secara automatik dan melalui teknologi visual. Sudah tentu, jika anda memilih untuk menggunakan

model besar yang dihoskan secara tempatan

anda mungkin perlu menjalani latihan khusus untuk dapat mengkhusus dalam tugas

DevOps

(terutamanya

CI/CD)

.

Selain itu, dari segi pengurusan dan pemantauan infrastruktur, platform yang dipertingkatkan kecerdasan buatan seperti Moogsoft dan Dynatrace boleh menyediakan pengesanan anomali lanjutan dan perkhidmatan analisis punca untuk meramal dan mencegah potensi kegagalan sistem dengan menganalisis data pengendalian dalam masa nyata. Alat DevOps untuk Orang Bukan TeknikalPada masa ini, salah tanggapan yang biasa ialah alat DevOps dipacu AI hanyalah "tawaran istimewa" untuk perusahaan besar dengan sumber yang besar dan keperluan pembangunan perisian yang kompleks. Ini tidak berlaku. Penyelesaian dikuasakan AI seperti Harness dan CodeGuru sesuai untuk pasukan yang lebih kecil kerana fleksibiliti mereka. Malah, pasukan IT kecil selalunya sentiasa beroperasi pada kapasiti penuh, yang bermaksud mereka perlu menggunakan pelbagai alat kecerdasan buatan sumber terbuka yang boleh disesuaikan mengikut keperluan khusus mereka dalam tugas DevOps.

Amalan cemerlang untuk menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam DevOps

Sebagai momentum penyepaduan kecerdasan buatan ke dalam DevOpsamalan terus berkembang, perusahaan boleh melancarkan sepenuhnya amalan kecerdasan buatan DevOps mengikut automasiDevOps Potensi penuh untuk mengurangkan potensi cabaran:

• Kenal pasti matlamat dan metrik yang jelas: Pasukan bermula dengan mengenal pasti matlamat khusus yang ingin mereka capai dengan menyepadukan AI dalam kitaran DevOps. Sama ada meningkatkan kekerapan penggunaan, meningkatkan kualiti kod, mengurangkan kadar kegagalan atau mempercepatkan masa tindak balas insiden, matlamat yang jelas boleh membantu pasukan memilih alatan dan teknologi AI yang betul.
• Mulakan secara kecil-kecilan dan berulang: Daripada cuba merombak proses DevOps anda, mulakan dengan mengenal pasti kawasan tertentu di mana AI boleh membawa nilai segera. Pasukan harus bermula dengan projek perintis atau bukti konsep dan secara beransur-ansur mengembangkan integrasi AI apabila mereka memperoleh pengalaman dan keyakinan.
• Pastikan kualiti dan pengurusan data: Memandangkan algoritma AI sangat bergantung pada data, pasukan mesti mewujudkan amalan tadbir urus data yang kukuh tepat pada masanya. Hanya apabila kualiti, integriti dan kebolehcapaian data terjamin dengan berkesan, ia akan menjadi lebih mudah untuk melaksanakan proses seperti pembersihan data, pengesahan dan pengurusan.

Ringkasan

Ringkasnya, kecerdasan buatan telah semakin disepadukan ke dalam rangka kerja DevOps yang lebih luas dan telah membawa perubahan ketara kepada kaedah pemprosesan harian dan kecekapan DevOps. Terutamanya dalam CI/CD, analitik ramalan yang dikuasakan oleh AI akan membantu pasukan DevOps menukar saluran paip perkhidmatan pelanggan secara berterusan dan mengoptimumkan peruntukan sumber sambil kekal mendahului keluk. Tidak keterlaluan untuk mengatakan bahawa jika perusahaan ingin memperoleh kelebihan daya saing secara berkesan, menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam DevOps bukan sahaja satu kemungkinan, tetapi juga pilihan yang tidak dapat dielakkan.

Pengenalan penterjemah

Julian Chen, editor komuniti 51CTO, mempunyai pengalaman lebih sepuluh tahun dalam pelaksanaan projek IT, pandai mengurus dan mengawal sumber dan risiko dalaman dan luaran, dan menumpukan pada penyebaran rangkaian dan keselamatan maklumat pengetahuan dan pengalaman.

Tajuk asal: Next-Gen DevOps: Integrate AI for Enhanced Workflow Automation, pengarang: Alexander T. Williams

Atas ialah kandungan terperinci Integrasikan AI ke dalam DevOps untuk meningkatkan automasi aliran kerja. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!