Top 10 Wege, wie KI DevOps umgestaltet

Das Überprüfen und Behandeln einer DevOps-Umgebung ist äußerst kompliziert. Die absolute Datenmenge in den heutzutage bereitgestellten und dynamischen App-Umgebungen hat es DevOps-Teams schwer gemacht, Daten effizient zu absorbieren und zu implementieren, um Client-Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die Zukunft von DevOps wird AI-fähig sein. Da Menschen im regulären Betrieb nicht mit großen Datenmengen und Computern umgehen können, wird die KI zu einem wichtigen Instrument für die Bewertung, Berechnung und Änderung der Art und Weise, wie Teams Apps erstellen, bereitstellen, verteilen und handhaben.

Laut Gartner40% der DevOps-Teams werden App- und Infrastrukturprüfungsanwendungen verwenden, in die bis 2023 AIOps-Plattformen (Artificial Intelligence for IT Operations) integriert sind.

Bevor wir jedoch diskutieren, wie künstliche Intelligenz DevOps verändert, wollen wir untersuchen, wie DevOps und KI zusammenarbeiten.

Wie DevOps und KI zusammenhängen

AI und DevOps hängen zusammen, da AI die Technologie ist, die in ein System zur Verbesserung der Leistung integriert ist, und DevOps-Lösungen eine geschäftsorientierte Methode zur Bereitstellung von Software sind.

Mithilfe von KI können DevOps-Teams Software effektiver untersuchen, codieren, starten und überprüfen. Darüber hinaus kann KI die Automatisierung fördern, Probleme schnell beheben und die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessern.

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Wie KI DevOps transformiert

KI kann eine entscheidende Rolle bei der Steigerung der Wirksamkeit von DevOps spielen. Es kann die Funktionalität verbessern, indem es sofortige Bau- und Betriebszyklen ermöglicht und ein verführerisches Kundenerlebnis für diese Funktionen bietet. Durch maschinelles Lernen kann die Datenerfassung aus verschiedenen Teilen des DevOps-Systems vereinfacht werden.

Dies beinhaltete entdeckte Fehler, Geschwindigkeit und Brennrate, die konventionellere Entwicklungsmetriken sind. Daten, die durch ständige Integration und Verteilung von Tools erzeugt werden, sind ein weiterer Bestandteil von DevOps. Metriken umfassen die Anzahl der Integrationen, die Zeit zwischen ihnen, Fehler pro Integration und ihre Erfolgsrate. Diese sind es wert, wenn sie genau bewertet und verglichen werden.

Was besonders interessant ist in Bezug auf die 10 Möglichkeiten, wie AI DevOps transformiert, ist, wie effizient es versucht, Entwickler bei den schwierigen, zeitaufwändigen Aufgaben zu unterstützen, die beim Zurückziehen aus der Codierung auftreten. Die folgenden 10 Möglichkeiten zeigen, wie KI DevOps heutzutage beschleunigt:

1. Erweiterter Datenzugriff

Die Unzulänglichkeit des freien Zugriffs auf Daten ist eines der wichtigsten Probleme der DevOps-Teams. AI kann dabei helfen, Daten aus seinem organisatorischen Lagerhaus für die Erfassung großer Datenmengen freizugeben.

AI kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und so einrichten, dass sie für regelmäßige und wiederholbare Bewertungen nützlich sind.

2. Bessere Implementierungseffizienz

Menschen behandeln eine regelbasierte Umgebung in DevOps. Die Bewegung zu selbstgesteuerten Aufgaben steigert die Effizienz. Mit Hilfe der KI können Maschinen alleine oder mit weniger menschlichem Eingreifen arbeiten. Dadurch wird der Mensch frei, sodass er sich mehr auf Innovation und Kreativität konzentrieren kann.

3. Schnelleres Ressourcenmanagement

AI bietet die dringend benötigte Kapazität, um wiederholbare, regelmäßige Aufgaben zu automatisieren. Da maschinelles Lernen und KI entstehen, erhöht sich die Möglichkeit und Komplikation der Aufgaben, die automatisiert werden können.

4. Verbesserte Sicherheit

Heutzutage DDoS (Distributed Denial of Service) ist sehr aktiv. Jede kleine und große Website und das Unternehmen können gezielt angesprochen werden. Maschinelles Lernen und KI können zur Bewältigung und zum Umgang mit diesen Bedrohungen eingesetzt werden.

Ein Algorithmus kann verwendet werden, um übliche und ungewöhnliche Bedingungen zu unterscheiden und entsprechende Schritte zu unternehmen. Entwickler können AI verwenden, um DevSecOps zu erhöhen und die Sicherheit zu erhöhen. Es enthält eine zentral protokollierende Architektur zur Behebung von Bedrohungen und Anomalien.

5. Sofortbenachrichtigungen

DevOps-Teams benötigen ein ordnungsgemäß aufgebautes Warnsystem, um Fehler sofort zu beheben. Manchmal erscheinen Warnungen in vielen Zahlen und alle sind mit einem ähnlichen Ende bekannt. Dies macht es sehr schwierig zu reagieren und zu reagieren.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können DevOps-Teams dabei helfen, ihren Antworten Vorrang einzuräumen, abhängig von einigen Faktoren wie der Quelle der Warnungen, der Tiefe der Warnung und dem Verhalten in der Vergangenheit. Wenn Systeme mit Daten gefüllt sind, können sie solche Situationen effektiv handhaben.

6. Softwaretests

Künstliche Intelligenz fördert die Prozessentwicklung und deren Tests. DevOps verwendet verschiedene Arten von Tests wie Benutzerakzeptanztests, Regressionstests und Funktionstests. Aus diesen Tests wird eine große Datenmenge generiert.

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AI erkennt das Muster der gesammelten Daten und geht dann auf Codierungspraktiken ein, die den Fehler verursacht haben. Dadurch kann das DevOps-Team diese Daten ab sofort nutzen, um ihre Wirksamkeit zu steigern.

7. Schnellere Vorhersage von Fehlern

Ein großer Fehler in einem bestimmten Tool oder Bereich in DevOps kann das Verfahren schwächen und die Geschwindigkeit der Zyklen verringern. Die Modelle des maschinellen Lernens helfen dabei, einen Fehler in Abhängigkeit von den Daten vorherzusagen. KI kann Muster lesen und die Symptome eines Versagens antizipieren, insbesondere wenn ein aufgetretenes Problem eindeutige Messwerte erzeugen kann.

KI kann Indikatoren sehen, die Menschen nicht bemerken können. Diese frühen Benachrichtigungen und Antizipationen helfen dem Team, die Probleme anzugehen und zu lösen, bevor sie sich auf den SDLC (Software Development Life Cycle) auswirken.

8. Rückkopplungsschleife

Die grundlegende Rolle von DevOps besteht darin, Feedback aus jeder Phase zu sammeln. Aus diesem Grund verwendet das Team Überwachungs- und Leistungstools. Diese Tools verwenden maschinelle Lernfunktionen wie Protokolldateien, Datenblätter, Leistungsmatrix usw. Gemäß diesem Feedback geben sie Empfehlungen ab und führen sie aus.

9. Schnellere Bewertung der Hauptursache

AI verwendet die Muster zwischen Aktivität und Grund, um den Hauptgrund für den Fehler zu bestimmen. Manchmal überprüfen Ingenieure die Fehler nicht im Detail, da sie hauptsächlich auf der Inbetriebnahme beruhen. Sie bewerten und beheben Probleme leichtfertig und verzichten auf die detaillierte Hauptursachenbewertung.

Wenn eine leichte Behebung des Problems alles in Ordnung bringt, bleibt die Hauptursache unbekannt. Daher ist es notwendig, ein Problem dauerhaft zu lösen, indem die Hauptursachenbewertung verwaltet wird. KI spielt hier eine entscheidende Rolle.

10. Bewertung vergangener Leistungen

Maschinelles Lernen kann für Entwickler eine erstaunliche Bereicherung sein, wenn es um die Entwicklung einer Anwendung geht. Es hilft dabei, den Erfolg früherer Apps in Bezug auf den Entwicklungs- oder Kompilierungserfolg, den erfolgreichen Abschluss des Tests und die Betriebsfunktionalität zu testen.

Darüber hinaus kann maschinelles Lernen aktiv Vorschläge unterbreiten, die auf dem von Entwicklern geschriebenen Code basieren. Künstliche Intelligenz kann die Entwickler bei der Entwicklung der besten, unterschiedlichsten und effizientesten App unterstützen.

Gibt es ein Risiko für KI in DevOps?

Es ist wichtig, das System mit genauen Informationen zu trainieren. Falls die Daten nicht ausreichend trainiert sind, kann dies zu falschen Ergebnissen führen.

Verschiedene Benutzer können unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Software und Hardware haben. Die von ihnen verwendeten Modelle können auch unterschiedlich sein. Jemand kann Pytorch verwenden, während ein anderer Tensorflow verwenden kann. In diesem Fall ist es schwierig, die Synchronisierung zwischen ihnen herzustellen.

Wie derzeit ist die KI weniger geregelt. Daher wird es für einen Technologieführer schwierig, seine höheren Behörden davon zu überzeugen, Geld für AI-basierte Tools auszugeben. Investoren investieren normalerweise lieber in beliebte und etablierte Projekte und Anwendungen.

Schlussbemerkungen

Die Beschleunigung der Entwicklungszyklen bei gleichzeitiger Sicherstellung, dass der Code mit der besten Qualität erstellt wird, ist eine Herausforderung für jedes DevOps-Team. AI hilft dabei, jede Phase der DevOps-Erstellungszyklen zu transformieren, indem vorhergesagt wird, was Entwickler benötigen, bevor sie dies anfordern.

Verbesserte Taktiken zur Garantie der Softwarequalität durch automatisierte Tests, die automatische Empfehlung von Codeabschnitten und die Organisation der Anforderungsbehandlung sind die Hauptbereiche von DevOps, in denen künstliche Intelligenz heutzutage einen Mehrwert bietet.

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