Как ИИ трансформирует DevOps
- Девопс
- 28 сентября 2020 года
Проверка и обработка среды DevOps сопряжена с экстремальным уровнем сложности. Абсолютная величина данных в развернутых и динамических средах приложений в наши дни затруднила для команд DevOps поглощать и эффективно внедрять данные для выявления и устранения проблем клиентов.
Будущее DevOps Поскольку люди не могут иметь дело с огромными объемами данных и вычислений в регулярных операциях, ИИ станет жизненно важным инструментом для оценки, вычислений и изменения того, как команды создают, доставляют, распространяют и обрабатывают приложения.
По данным Gartner, 40% команд DevOps будут использовать приложения и приложения для проверки инфраструктуры, которые к 2023 году интегрируют платформы искусственного интеллекта для ИТ-операций (AIOps).
Однако, прежде чем обсуждать, как искусственный интеллект меняет DevOps, давайте рассмотрим, как DevOps и ИИ работают вместе.
Как DevOps и AI взаимосвязаны
ИИ и DevOps взаимосвязаны, поскольку ИИ является технологией, интегрированной в систему для повышения производительности и производительности. Решения для DevOps Это бизнес-ориентированный способ доставки программного обеспечения.
Используя ИИ, команды DevOps могут более эффективно изучать, кодировать, запускать и проверять программное обеспечение. Кроме того, ИИ может ускорить автоматизацию, быстро решать и решать проблемы и расширять сотрудничество между командами.
Читайте также: Преимущества использования DevOps
Как ИИ трансформирует DevOps
ИИ может играть ключевую роль в повышении эффективности DevOps. Он может повысить функциональность, позволяя немедленно создавать и работать циклы и предлагая привлекательный опыт клиента на этих функциях. Машинное обучение может облегчить сбор данных из разных частей системы DevOps.
Это включает в себя обнаруженные недостатки, скорость и скорость сгорания, которые являются более традиционными показателями развития. Данные, полученные путем постоянной интеграции и распределения инструментов, являются еще одной частью DevOps. Метрики включают количество интеграций, время между ними, недостатки на интеграцию и скорость ее успеха. Они достойны, когда они точно оценены и сопоставлены.
Что особенно интересно в отношении 10 способов, которыми ИИ преобразует DevOps, так это то, насколько эффективно он пытается поддерживать разработчиков в трудных, трудоемких задачах, которые выходят из кодирования. Следующие 10 способов демонстрируют, как ИИ ускоряет DevOps в наши дни:
1. Расширенный доступ к данным
Недостаток свободного доступа к данным является одной из самых насущных проблем, с которыми сталкиваются команды DevOps. ИИ может помочь выпустить данные из своего организационного хранилища для сбора больших данных.
ИИ может собирать данные из разных источников и организовывать их для регулярных и повторяемых оценок.
2. Повышение эффективности осуществления
Люди обрабатывают основанную на правилах среду в DevOps. Его движение к самоконтролируемым задачам повышает эффективность. С помощью ИИ машины могут выполнять сами или с меньшим вмешательством человека. Таким образом, это делает человека свободным, чтобы он мог больше концентрироваться на инновациях и творчестве.
3.Быстрый менеджмент ресурсов
ИИ предлагает столь необходимую способность автоматизировать повторяемые, регулярные задачи.Поскольку появляются машинное обучение и ИИ, это увеличивает возможность и усложнение задач, которые могут быть автоматизированы.
4.Усиление безопасности
В настоящее время DDoS (Distributed Denial of Service) очень активен. Любой малый и большой сайт и компания могут быть целевыми. Машинное обучение и ИИ могут использоваться для решения и борьбы с этими угрозами.
Алгоритм может использоваться для различения обычных и необычных условий и предпринимать соответствующие шаги. Разработчики могут использовать ИИ для увеличения DevSecOps и повышения безопасности. Он содержит архитектуру централизованного входа для устранения угроз и аномалий.
5. Оповещения
Команды DevOps требуют наличия правильно построенной системы оповещения для немедленного устранения дефектов. Иногда оповещения появляются во многих количествах и все известны с одинаковой конечностью. Это делает очень трудным реагирование и реакцию.
Машинное обучение и искусственный интеллект DevOps может помочь командам DevOps отдавать приоритет своим ответам в зависимости от некоторых факторов, таких как источник оповещений, глубина оповещения и поведение в прошлом.Когда системы заполнены данными, они могут эффективно справляться с такими ситуациями.
6. Тестирование программного обеспечения
Искусственный интеллект помогает ускорить разработку процессов и их тестирование. DevOps использует различные виды тестирования, такие как тестирование на принятие пользователями, регрессионное тестирование и функциональное тестирование. Из этих испытаний генерируется огромное количество данных.
Читайте также: Как мы проводим тестирование программного обеспечения в MindInventory
ИИ распознает шаблон собранных данных, а затем обращается к методам кодирования, которые вызвали ошибку. Таким образом, команда DevOps может использовать эти данные отныне, чтобы повысить их эффективность.
7.Быстрее предсказывать неудачу
Большой сбой в конкретном инструменте или области в DevOps может сделать процедуру слабой и снизить скорость циклов. Модели машинного обучения помогают прогнозировать ошибку в зависимости от данных. ИИ может считывать закономерности и предвидеть симптомы сбоя, особенно когда случившаяся проблема может создавать определенные показания.
ИИ может видеть индикаторы, которые люди не могут заметить. Эти ранние уведомления и ожидания помогают команде решать проблемы, прежде чем они окажут влияние на SDLC (Жизненный цикл разработки программного обеспечения).
8.Комплексная связь.
Основная роль DevOps заключается в сопоставлении обратной связи с каждой фазы. По этой причине команда использует инструменты мониторинга и производительности. Эти инструменты используют функции машинного обучения, такие как файлы журналов, таблицы данных, матрица производительности и т. Д. В соответствии с этой обратной связью они дают рекомендации и выполняют их.
9. Оценка основных причин Свифтера
ИИ использует закономерности между активностью и разумом, чтобы определить основную причину неудачи. Иногда инженеры не рассматривают сбои подробно, поскольку они основаны в основном на работе. Они легко оценивают и устраняют проблемы и воздерживаются от детальной оценки основной причины.
Если легкое устранение проблемы делает все хорошо, основная причина остается неизвестной. Следовательно, необходимо постоянно решать проблему, управляя оценкой основной причины. ИИ играет здесь решающую роль.
10. Оценка прошлых выступлений
Машинное обучение может быть удивительным активом для разработчиков, когда дело доходит до Разработка приложенияЭто помогает проверить успех предыдущих приложений с точки зрения разработки или компиляции успеха, успешного завершения тестирования и функциональности работы.
Более того, машинное обучение может активно предлагать предложения на основе кода, написанного разработчиками. Искусственный интеллект может направлять разработчиков на разработку самого премьерного, другого и эффективного приложения.
Есть ли риск развития ИИ в DevOps?
Важно, чтобы система была обучена точной информации. В случае, если данные недостаточно обучены, это может дать вам неправильные результаты.
Различные пользователи могут иметь различные потребности, связанные с программным и аппаратным обеспечением. Используемые ими модели также могут быть различными. Кто-то может использовать Pytorch, в то время как другой может использовать Tensorflow. В этом случае трудно сделать синхронизацию между ними.
В настоящее время AI в разработке мобильных приложений Следовательно, технологическому лидеру становится трудно убедить свои высшие органы тратить деньги на инструменты на основе ИИ. Инвесторы обычно предпочитают инвестировать в популярные и устоявшиеся проекты и приложения.
Заключительные заметки
Ускорение циклов разработки и обеспечение формирования кода наилучшего качества — это задача, с которой сталкивается каждая команда DevOps. ИИ помогает преобразовать каждый этап циклов построения DevOps, предсказывая, что требуется разработчикам, прежде чем они запрашивают его.
Усовершенствованная тактика обеспечения качества программного обеспечения с автоматизированным тестированием, автоматической рекомендацией разделов кода и организацией обработки требований являются основными областями DevOps, где искусственный интеллект в наши дни дает ценность.
Итак, хотите использовать свои методы DevOps с ИИ? Услуги по развитию ИИ Может помочь!
