DevOps 如何利用 AI

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人工智能 (AI) 包括机器学习(ML) 和深度学习 (DL)，是企业和企业采用最广泛的颠覆性技术之一。DevOps 团队需要处理的数据量呈倍数激增，这使得团队越来越难以有效地应用这些数据来获得洞察力并解决最终用户的担忧。数据爆炸使团队难以执行关键和计算密集型操作。

人工智能可以在解决这种数据爆炸方面发挥重要作用，从而减轻人工干预来处理需要密集数据处理的操作。人工智能模仿人脑，并涉及训练计算机系统根据经验进行分析，例如基于递归神经网络的电影或产品推荐系统。此外，家庭安全和合规系统部署基于 AI 的自然语言处理(NLP) 技术来授予授权和访问权限。

DevOps 代表开发和运营。它是文化理念、工具和实践的结合，使组织能够交付满足客户需求的优质软件产品和应用程序。它强调通过集成开发和信息技术 (IT) 操作的功能来缩短软件产品和服务的开发生命周期。DevOps 战略的主要目标是确保不间断地交付具有一流质量的服务，没有错误或其他故障。

让我们看看如何使用 AI 来转变 DevOps。

人工智能如何改进和转变 DevOps？

AI 可以提高 DevOps 实践的效率和生产力。AI使 DevOps 团队能够创建可在发布前进行监控和测试的弹性代码。人工智能还可以为自动化铺平道路，使开发团队能够快速识别和追踪错误。人工智能促进从系统的各个部分更好地收集数据，并将其整理并进行广泛的数据处理和分析。将 AI 融入您的 DevOps 实践中可以通过以下方式使您受益。

在您的 DevOps 实践中部署 AI 的好处

1. AI 帮助 DevOps 团队更好地访问数据

数据爆炸需要使用大数据分析和数据科学。就 DevOps 咨询公司而言，数据可访问性是最大的问题之一。人工智能使您能够从多个来源收集数据，这些数据可以被处理和分析以获得良好的洞察力。

2. AI 提升 DevOps 效率

人工智能为可以根据现有训练有素的知识库采取行动的自治系统铺平了道路。这使企业能够从人工管理和维护的系统过渡到自我驱动的智能系统。这可以减少人力需求，并将他们的注意力转移到其他紧迫的问题上。

3. AI 为轻松的 DevOps 测试实践铺平了道路

人工智能从一开始到交付阶段都加快了软件开发生命周期。人工智能工具可以解密通过单元测试、功能测试、集成测试等获取的数据中的底层代码和模式，并追踪错误的编码实践，从而使团队能够开发出具有故障恢复能力的代码。

4. 加强资源和时间管理

DevOps 本身以自动化为核心，以减少人为干预；加入人工智能这样的颠覆性技术，强调部署自我驱动的智能系统，对开发团队来说是一剂强心针，从而进一步加快软件开发生命周期的整体步伐。这加速了整个开发过程，从而使您能够在规定时间内向客户交付高质量的应用程序。

5. 基于异常偏差提醒 DevOps 团队的 AI 功能

发现开发过程中的故障和缺陷是将应用程序交付给最终用户的重要一步。开发团队可能会受到具有相同优先级或严重性的警报的轰炸。基于人工智能的智能自治系统可以帮助团队根据过去的经验、重复频率、警报严重程度、后果等来确定警报的优先级。这样的系统使团队能够根据性质更好地指导他们的后续行动的警报。

结论

在软件开发过程中使用 AI 功能的先决条件是 DevOps 结构的坚实基础。AI 可以使 DevOps 团队将他们的精力和时间用于需要人工干预的特定功能和操作。人工智能功能使企业和开发团队能够独立于数量、可变性和处理等约束来处理和管理数据。人工智能使团队能够更有效地测试、发布和监控他们的应用程序。这不仅为更快的开发过程铺平了道路，而且通过为他们提供没有任何错误和错误的高质量应用程序和软件来提高客户满意度，确保您不会发现自己处于召回产品等不利情况.