将AI集成到DevOps 以增强上班流智能化

假设有人跟你说，软件开发和运营团队可以毫不费劲地协同上班、简化流程，并能提高上班效率，你肯定会想到那是DevOps。现如今，人们则希冀它能够应用人工智能（AI）的力气，彻底扭转每个冲刺、且能更轻松地协助教育新入行的DevOps专业人员。从深档次来看，无论是智能化日常义务、优化资源调配，还是预测潜在疑问，人工智能齐全可以对DevOps的上班流程发生反派性的影响。

上方，我将和你讨论人工智能给开发运维带来的有限机会，提醒它将如何让团队成功史无前例的效率、矫捷性和应变才干。

无法否定，目先人工智能仍在运行方面存在许多应战，但是DevOps团队可以从如下方面思索和实施各种放开性的新用例：

CI/CD流程 成功可见性和控制力。应用人工智能，企业可以极速剖析曾经构建、测试和部署的历史数据， 以发现潜在的缺点点，并对或者出现的疑问予以预测。例如，人工智能可以剖析 查问日志，以找出影响运行程序性能的低效数据库查问。

同时，人工智能驱动的系统也能被动实施预防措施，以最大限制地降低集成和部署阶段或者发生的高昂提前、缺点、以及终止危险。此外，人工智能还能协助优化CI/CD管道中的资源调配。例如，DevOps团队可以经常使用先进的机器学习模型（也被称为MLOps模型）来预测上班负载和资源需求。从此意义上说，由人工智能驱动的系统，齐全可以灵活地调整计算才干、存储和网络资源的调配。这也就确保了团队能够高效地成功构建和部署，而不会糜费贵重的资源或遇到性能瓶颈。

在DevOps中，预测和预防终止的才干往往象征着成功与劫难性失败之间的差异。对此，人工智能驱动的预测剖析可以使团队在潜在的终止背地上游一步。

预测剖析通常会经常使用先进的算法和机器学习模型，来剖析各种来源的海量数据，包含：运行程序日志、系统目的和历史事情报告等。接着，它们可以在这些数据中识别形式与关联性，检测意外，从而对行将出现的系统缺点或性能降低收回预警。据此，团队就能够在疑问更新为片面终止之前采取踊跃措施。

此外，人工智能还能够继续剖析来自各种基础架构组件（如主机、网络和存储系统）的数据，从而在出现缺点或容量受限之前，识别出潜在的配件缺点。

人工智能驱动的代码审查

手工操作往往会出现人为失误，而且耗时过长。对此，人工智能的工具能够以人类无法企及的速度剖析代码库，从而极速、大规模地识别到诸如：性能瓶颈、代码不合乎最佳通常或外部规范、安保责任和代码格调等潜在的疑问。

同时，越来越多的工具能够为开发人员提供具备操作性的情报、以及倡导性的执行方案，从而在处置已发现疑问的同时，大幅降低代码库中被引入的缺点、以及累积的技术债危险。

从更宽泛的意义上说，如下模型与工具还能够提出代码库优化的措施 ：

上述模型已在智能化和简化品质控制等方面取得了良好的成果。经过适外地经常使用这些处置方案，DevOps团队可以放慢交付周期，降低高昂的部署后疑问危险，并能一直确保片面的品质控制。

为了防止破绽的出现，实施和执行适当的安保措施，往往或者拖慢反常的开发周期。而人工智能恰恰可认为其简化流程并提高效率。由人工智能驱动的智能安保审核，与传统的静态安保处置方案不同，它具备一直学习和“生长”的才干，可以经过剖析恶意行为者经常使用的形式和技术，来顺应各种新出现的要挟。

同时，人工智能驱动的智能化安保审核性能，可以无缝地被集成到DevOps上班流中，从而在软件开出现命周期（SDLC）的一切阶段，成功继续的安保监控和验证。

只管智能化各种义务和流程是人工智能的关键组成局部，但是一个被漠视的性能是，它也能够改善运营、最终用户和DevOps团队之间的反应回路。因为擅长挑选少量数据，因此这些工具成为了剖析诸如：系统日志、用户行为、运行性能目的、以及最终客户的间接反应的理想工具。

此外，这些工具也可以经常使用人造言语处置（NLP,Natural Language Processing）和机器学习来确定形式和趋向，从而指出运行程序在性能、可用性和全体用户满意度等方面须要改良的中央。而且，这种智能剖析使得开发团队能够依据实在的用户需求和系统性能，来确定修正和增强的优先秩序，从而使产品能够愈加合乎用户的希冀，并能按如实践状况运转。

将人工智能融入DevOps的工具和技术

人工智能与DevOps的集成催生了一系列旨在提高智能化和效率的工具。只管许多组织或者会自动选用抢手的谷歌云（Google Cloud），但越来越多的DevOps团队已开局寻觅其代替品，以开掘那些由人工智能赋能的、多少钱更活动、且更适宜特定上班流的服务。例如，甲骨文和阿里巴巴云在该畛域已越来越受欢迎，其人工智能性能正在逐月迭代。

咱们可以思索经常使用DeepCode、Codacy和SonarSource等处置方案，应用机器学习算法来剖析代码库，找出潜在的破绽、代码缺点、以及违犯最佳通常的状况，进而优化现有的代码剖析和审查流程。

而在测试和品质保证方面， 具，可以经过可视化机器学习技术，智能创立和执行测试。当然，假设你选用经常使用 本地托管的大模型 则或者 须要经过专门的培训，才干使其专门从事

另外，在基础架构控制和监控方面，Moogsoft和Dynatrace等人工智能增强型平台，可以提供先进的意外检测和基本要素剖析服务，经过实时剖析运转数据，以预测和预防潜在的系统缺点。

面向非技术人员的DevOps工具

目前，一个普遍的曲解是，人工智能驱动的DevOps工具，只是那些领有宏大资源和复杂软件开发需求的大型企业的“特供”。其实并非如此。由人工智能赋能Harness和CodeGuru等处置方案，以其灵敏性十分适宜较小的团队。理想上，小型IT团队往往处于继续满负荷运转的形态，这象征着他们须要在DevOps义务中，驳回各种开源的、可依据其特定需求定制的人工智能工具。

将人工智能融入DevOps的低劣通常

通常的势头一直增强，企业可以经过如下低劣通常，来充沛释 放人工智能驱动的 DevOps智能化 的所有后劲，以减轻潜在的应战：

综上所述，人工智能已日益融入更宽泛的DevOps框架中，并给DevOps的日常处置形式与效率带来严重的变动。特意是在CI/CD方面，由AI赋能的预测剖析将协助DevOps团队在坚持上游的同时，一直扭转客户服务管道和优化资源调配。咱们可以毫不夸张地说，企业若想有效地取得竞争长处，将人工智能融入DevOps不只是一种或者性，更是一种肯定选用。

陈峻（Julian Chen），社区编辑，具备十多年的IT名目实施阅历，擅长对内外部资源与危险实施管控，专一流传网络与消息安保常识与阅历。

原文题目： Next-Gen DevOps: Integrate AI for Enhanced Workflow Automation ，作者：Alexander T. Williams