AI正在顛覆DevOps生命周期的六種方式

作者：岱軍 2025-08-26 01:10:00

AI革命并非敲響DevOps的大門，而是已經(jīng)在重新裝修房子。雖然各個團(tuán)隊一直在試驗(yàn)AI工具[2]，并在孤立的情況下取得了令人印象深刻的勝利，但真正的魔力發(fā)生在AI改變整個運(yùn)營工作流程時。

AI重塑DevOps！自動修復(fù)、預(yù)測性監(jiān)控革新運(yùn)維；GenAI驅(qū)動代碼生成與優(yōu)化，加速開發(fā)；智能測試自動化提升效率；AI優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施和工具鏈（CI/CD），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略規(guī)劃，速享AI紅利！

譯自：6 Ways AI Is Upending the DevOps Lifecycle^[1]
作者：Hannah Culver

AI革命并非敲響DevOps的大門，而是已經(jīng)在重新裝修房子。雖然各個團(tuán)隊一直在試驗(yàn)AI工具^[2]，并在孤立的情況下取得了令人印象深刻的勝利，但真正的魔力發(fā)生在AI改變整個運(yùn)營工作流程時。

在整個DevOps生命周期^[3]中實(shí)施AI的組織正在看到指數(shù)級的增長，這使得零星采用的好處相形見絀。如果您希望在您的DevOps生命周期中應(yīng)用AI^[4]，以下是如何開始的方法。

1. 自動修復(fù)和主動事件管理

AI正在將傳統(tǒng)的故障排除模式轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測和預(yù)防的強(qiáng)大力量。關(guān)鍵工作有三種形式：充分理解、部分理解以及新的、新穎的或重大的。

對于充分理解的問題，AI可以運(yùn)行^[5]自動修復(fù)來解決問題，并記錄發(fā)生的事情供人工操作員事后審查。對于部分理解的問題，人類退居AI和自動化之后，然后在需要人工判斷時介入。對于新的、新穎的或重大的問題，人類仍然主導(dǎo)。AI作為值得信賴的助手，減輕了響應(yīng)人員的負(fù)擔(dān)。

2. 下一代預(yù)測性監(jiān)控

AI通過從被動方法轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測方法，徹底改變了系統(tǒng)監(jiān)控。現(xiàn)代AI系統(tǒng)^[6]不僅檢測異常情況，還了解數(shù)千個指標(biāo)中的復(fù)雜模式，以預(yù)測潛在的問題。然后，AI可以根據(jù)歷史模式、季節(jié)性變化和業(yè)務(wù)環(huán)境調(diào)整監(jiān)控閾值。結(jié)果是什么？誤報驟降，而真正的問題更早浮出水面。

3. 智能測試自動化

手動測試設(shè)計和維護(hù)的日子屈指可數(shù)。AI可以生成合成測試數(shù)據(jù)，涵蓋人類可能遺漏的邊緣情況。它根據(jù)代碼更改設(shè)計測試場景，并優(yōu)化測試執(zhí)行路徑以獲得最大的覆蓋率。它還可以根據(jù)代碼更改預(yù)測哪些測試最有可能失敗，從而優(yōu)先考慮關(guān)鍵測試路徑并減少測試執(zhí)行時間。

4. AI驅(qū)動的代碼生成和優(yōu)化

生成式AI（GenAI）正在改變團(tuán)隊編寫和維護(hù)代碼的方式。高級語言模型現(xiàn)在可以生成代碼片段，重構(gòu)現(xiàn)有代碼以獲得更好的性能，甚至可以提出架構(gòu)改進(jìn)建議。

除了提高速度之外，這些工具還可以強(qiáng)制執(zhí)行最佳實(shí)踐，減少技術(shù)債務(wù)，并且可以在提交之前發(fā)現(xiàn)潛在的錯誤。它尚未準(zhǔn)備好投入生產(chǎn)，但它是人類程序員的起點(diǎn)。它可以作為個人代碼審查員，并提供V1版本。

5. 智能基礎(chǔ)設(shè)施和工具鏈優(yōu)化

現(xiàn)代DevOps堆棧正淹沒在復(fù)雜性中，包含數(shù)十種軟件即服務(wù)（SaaS）工具、多個云提供商以及每次新版本都會發(fā)生變化的無數(shù)配置選項(xiàng)。

雖然CI/CD流水線^[7]可能不需要經(jīng)常進(jìn)行大修，但跟上DevOps工具的快速發(fā)展本身已成為一項(xiàng)全職工作。AI正在成為終極技術(shù)管理者，自動管理和優(yōu)化您的整個工具鏈生態(tài)系統(tǒng)。這些智能系統(tǒng)會持續(xù)掃描您的基礎(chǔ)設(shè)施以尋找優(yōu)化機(jī)會，主動處理安全更新，并確保您在整個堆棧中利用最新功能——將曾經(jīng)令人難以承受的更新洪流轉(zhuǎn)變?yōu)楹喕淖詣踊鞒獭?/span>

6. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的戰(zhàn)略規(guī)劃

AI正在徹底改變團(tuán)隊將性能數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略行動的方式。AI現(xiàn)在可以處理大量的運(yùn)營數(shù)據(jù)，以突出機(jī)會領(lǐng)域。它可以與用戶分享這些見解，而無需大量的提示工程。運(yùn)營數(shù)據(jù)和進(jìn)一步自動化的建議觸手可及。

AI不僅關(guān)注系統(tǒng)數(shù)據(jù)，還關(guān)注人類數(shù)據(jù)。這有助于預(yù)測過度勞累和倦怠，從而使人們獲得更好的工作與生活平衡。憑借正確的行動知識，運(yùn)營會隨著時間的推移變得更具彈性，并且減少工作量。

展望未來

DevOps^[8] 的未來由 AI 驅(qū)動，并且它的到來速度比任何人預(yù)測的都要快。這并非要取代人類的專業(yè)知識，而是要放大它。AI 正在成為與團(tuán)隊并肩工作的數(shù)字孿生體。它處理日常任務(wù)，同時使人類能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)造力和創(chuàng)新。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展，我們看到更多智能的 DevOps 工作流程涌現(xiàn)，它們可以學(xué)習(xí)、適應(yīng)和改進(jìn)。

今天擁抱這種 AI 驅(qū)動轉(zhuǎn)型的組織不僅會優(yōu)化其運(yùn)營，還會重塑軟件交付的可能性。問題已不再是是否在 DevOps 中擁抱 AI，而是你能夠以多快的速度將其轉(zhuǎn)化為你的競爭優(yōu)勢。