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AI 使 DevOps 團隊能夠創建可在發佈前進行監控和測試的彈性代碼。AI 正在改變 DevOps。
人工智能 (AI) 包括機器學習(ML) 和深度學習 (DL)，是企業和企業採用最廣泛的顛覆性技術之一。DevOps 團隊需要處理的數據量呈倍數激增，這使得團隊越來越難以有效地應用這些數據來獲得洞察力並解決最終用戶的擔憂。數據爆炸使團隊難以執行關鍵和計算密集型操作。
人工智能可以在解決這種數據爆炸方面發揮重要作用，從而減輕人工干預來處理需要密集數據處理的操作。人工智能模仿人腦，並涉及訓練計算機系統根據經驗進行分析，例如基於遞歸神經網絡的電影或產品推薦系統。此外，家庭安全和合規系統部署基於 AI 的自然語言處理(NLP) 技術來授予授權和訪問權限。
DevOps 代表開發和運營。它是文化理念、工具和實踐的結合，使組織能夠交付滿足客戶需求的優質軟件產品和應用程序。它強調通過集成開發和信息技術 (IT) 操作的功能來縮短軟件產品和服務的開發生命周期。DevOps 戰略的主要目標是確保不間斷地交付具有一流質量的服務，沒有錯誤或其他故障。
讓我們看看如何使用 AI 來轉變 DevOps。
人工智能如何改進和轉變 DevOps？
AI 可以提高 DevOps 實踐的效率和生產力。AI使 DevOps 團隊能夠創建可在發佈前進行監控和測試的彈性代碼。人工智能還可以為自動化鋪平道路，使開發團隊能夠快速識別和追蹤錯誤。人工智能促進從系統的各個部分更好地收集數據，並將其整理並進行廣泛的數據處理和分析。將 AI 融入您的 DevOps 實踐中可以通過以下方式使您受益。
在您的 DevOps 實踐中部署 AI 的好處
1. AI 幫助 DevOps 團隊更好地訪問數據
數據爆炸需要使用大數據分析和數據科學。就 DevOps 諮詢公司而言，數據可訪問性是最大的問題之一。人工智能使您能夠從多個來源收集數據，這些數據可以被處理和分析以獲得良好的洞察力。
2. AI 提升 DevOps 效率
人工智能為可以根據現有訓練有素的知識庫採取行動的自治系統鋪平了道路。這使企業能夠從人工管理和維護的系統過渡到自我驅動的智能系統。這可以減少人力需求，並將他們的注意力轉移到其他緊迫的問題上。
3. AI 為輕鬆的 DevOps 測試實踐鋪平了道路
人工智能從一開始到交付階段都加快了軟件開發生命周期。人工智能工具可以解密通過單元測試、功能測試、集成測試等獲取的數據中的底層代碼和模式，並追蹤錯誤的編碼實踐，從而使團隊能夠開發出具有故障恢復能力的代碼。
4. 加強資源和時間管理
DevOps 本身以自動化為核心，以減少人為干預；加入人工智能這樣的顛覆性技術，強調部署自我驅動的智能系統，對開發團隊來說是一劑強心針，從而進一步加快軟件開發生命周期的整體步伐。這加速了整個開發過程，從而使您能夠在規定時間內向客戶交付高質量的應用程序。
5. 基於異常偏差提醒 DevOps 團隊的 AI 功能
發現開發過程中的故障和缺陷是將應用程序交付給最終用戶的重要一步。開發團隊可能會受到具有相同優先級或嚴重性的警報的轟炸。基於人工智能的智能自治系統可以幫助團隊根據過去的經驗、重複頻率、警報嚴重程度、後果等來確定警報的優先級。這樣的系統使團隊能夠根據性質更好地指導他們的後續行動的警報。
結論
在軟件開發過程中使用 AI 功能的先決條件是 DevOps 結構的堅實基礎。AI 可以使 DevOps 團隊將他們的精力和時間用於需要人工干預的特定功能和操作。人工智能功能使企業和開發團隊能夠獨立於數量、可變性和處理等約束來處理和管理數據。人工智能使團隊能夠更有效地測試、發佈和監控他們的應用程序。這不僅為更快的開發過程鋪平了道路，而且通過為他們提供沒有任何錯誤和錯誤的高質量應用程序和軟件來提高客戶滿意度，確保您不會發現自己處於召回產品等不利情況.
