?隨著 AI（人工智能）和 ML（機器學習）等先進技術逐漸塑造我們的生活和工作方式，DevOps 團隊也不例外。根據Gartner上發布的一項研究，DevOps 團隊可能會在 2023 年之前開始為 IT 運營平臺使用 AI 集成基礎設施監控應用程序和解決方案。

人工智能極大地改變了我們處理 DevOps 和其他 IT 操作的方式。對應用程序和解決方案安全性的日益關注是 AI 和 ML 對 DevOps 開發運營的重大影響。

了解 AI、ML 和 DevOps

AI 或人工智能是計算機科學的一個領域，它創建能夠模擬人類智能并像人類一樣思考的計算機程序、應用程序和工具。該技術使機器和工具能夠執行復雜的任務和工作。自動駕駛汽車是人工智能技術的完美典范。人工智能涉及各種智能機器和應用程序，例如機器學習(ML)。當（AI 和 ML）結合使用時，這些技術使開發人員和 IT 專業人員能夠通過使用主動方法來幫助改進整體開發操作。

從兩個不同的詞中提取，1) 開發 (dev) 和 2) 運營 (ops)，DevOps 基本上是一種設置，專業人士（軟件開發人員和 IT 運營團隊）共同設計和交付高質量的軟件解決方案和應用程序高速與增強的安全功能。DevOps的核心目的是收集數據并在每個步驟中對開發過程進行持續反饋，以提高效率并簡化工作流程。DevOps 團隊在自動化、團隊合作、實時反饋和測試的幫助下做到這一點。因此，DevOps 開發服務可以幫助企業更快地開發更好的軟件解決方案和應用程序，同時減少問題和錯誤。

人工智能和機器學習對 DevOps 的影響？

當AI 和 ML參與 DevOps 時，團隊能夠更好地發現項目缺陷和問題，例如無限量化和缺失的需求。因此，開發團隊可以通過減少項目規劃缺陷、錯誤和故障來創建更好的項目需求，從而創建高端最終產品。簡而言之，DevOps 的未來主要取決于 AI 和 ML 技術，因為它們可以節省時間和金錢并提高整體運營效率。

為了幫助您了解這些技術的影響，我們提到了 AI 和 ML 如何改變 DevOps 的一些方式。

高效的申請進度

在 DevOps 中集成 AI 和 ML 應用程序可以提高應用程序的效率和速度。AI 和 ML 工具使項目經理能夠查看代碼中的違規行為、資源處理不當、流程減慢等問題。這有助于開發人員加快開發過程，從而更快地創建最終產品。

增強自動化

人工智能為不同的 DevOps 流程增加了巨大的價值，因為它可以減少對人工參與的需求。僅以質量保證和測試為例。如今，可以使用各種測試工具和平臺來幫助開發團隊加速QA 和測試過程，例如用戶驗收測試和功能測試。這些工具會生成大量數據，而 ML 應用程序則用于提高結果的準確性。這讓開發人員有更多時間來處理糟糕的編碼問題和錯誤；AI 和 ML 工具將自動化帶入生活，以提高整體開發項目的性能。

DevSecOps

DevOps 團隊使用機器學習應用程序和工具通過發現行為模式來確保安全的應用程序和軟件交付，以防止關鍵開發領域的違規行為。這也有助于開發人員避免在流程鏈中包含禁止和未經授權的代碼，以規避最終產品中的不良模式。

高效的生產周期

在分析資源利用率時，ML 有利于 DevOps 分析資源利用率和其他事情，以便以最佳方式管理生產問題。這確保了高效和簡化的生產周期，以及時交付最終產品。

緊急尋址

由于 ML 使用機器智能，它通過定期訓練系統以發現異常情況并實時解決它們，在解決突發警報方面發揮著重要作用。實時和突發警報系統使開發過程更加高效和快捷。

及早發現問題

在 AI 和 ML 工具的幫助下，運維團隊能夠更好地及早發現問題。這可確保業務連續性以保持運營有效運行而不會導致任何停機。軟件開發團隊還使用這些技術來開發配置基準測試等模式，以達到性能水平并預測用戶行為，以避免可能影響整體客戶參與度和體驗的缺陷。

商業評估

機器學習在確保企業業務穩定以及支持流程開發方面發揮著至關重要的作用。業務專家可以使用 ML 工具和應用程序來分析用戶指標，并在出現任何問題時向相關部門或團隊和開發人員發送警報。

增強的數據相關性

分析跨不同開發流程和環境的數據流是在 DevOps 流程中使用 AI 的主要優勢之一。由于所有團隊和環境都有不同的缺陷和問題，人工智能和機器學習可以幫助他們在一個地方為所有不同的環境生成和分析數據。只需舉一個監控工具的例子來理解這個概念。監控工具和解決方案旨在實時生成數據，人工智能改善了不同流程和平臺之間的數據相關性。然后，這些工具使用 ML 技術揭示來自不同數據流的見解。因此，DevOps 團隊能夠更好地獲得對開發過程的清晰和全面的概述，而不是使用不同的儀表板和工具。

加起來

AI 的速度和 ML 的準確性可以對 DevOps 操作的多個方面（如開發、部署、測試、管理等）產生令人難以置信的影響。這些技術可以通過將測試置于自動化、早期發現異常情況來驚人地改進和簡化流程周期，并盡快解決缺陷，以更快的速度設計最終產品。Dev Ops 專業人員應將 AI 和 ML 提供的所有功能和機會視為通過使用 AI 驅動的工具和應用程序自動化復雜任務和操作來提高產品質量和更好地管理其開發過程的新的有效方法。?