人工智能的應(yīng)用正在深刻改變?nèi)藗儗evOps的理解。最重要的是，它提供了一種最新形式的DevOps，是一種更加安全的智能設(shè)計應(yīng)用程序(DevSecOps)。
大多數(shù)開發(fā)和運營人員都明白，DevOps是他們必須采用的一個重要原則，以確保生產(chǎn)率、效率和服務(wù)交付的一致性水平。在當今不確定性的情況下，所有這些因素都至關(guān)重要。
基于人工智能的DevOps使企業(yè)能夠迅速為其用戶提供新的價值，如果沒有DevOps，就不可能跟上市場競爭的步伐，也不可能迅速響應(yīng)行業(yè)事件和用戶的要求。
以下將概述如何使用DevOps的人工智能業(yè)務(wù)思想幫助更好地監(jiān)控、提醒和解決生產(chǎn)線中的問題，從而推動戰(zhàn)略業(yè)務(wù)收益。
將人工智能應(yīng)用于DevOps
人工智能通過多種方式改變DevOps環(huán)境，例如：
(1)提高數(shù)據(jù)的可訪問性
人工智能為那些通常很難找到可以公開訪問數(shù)據(jù)的團隊拓寬了數(shù)據(jù)訪問的范圍。人工智能提高了企業(yè)團隊獲取大量在線數(shù)據(jù)的能力，這些數(shù)據(jù)超出了大數(shù)據(jù)聚合的范圍。它幫助團隊從企業(yè)可公開訪問的數(shù)據(jù)庫中掃描良好的數(shù)據(jù)，以便進行準確和重復(fù)的分析。
(2)提供自治系統(tǒng)
在使用自治系統(tǒng)之前，軟件工程師通常會構(gòu)建應(yīng)用程序或為產(chǎn)品增加功能，并等待IT運營商調(diào)度和使用，隨著自治的DevOps系統(tǒng)的引入，情況已不再如此。DevOps團隊可以構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，使軟件工程師可以部署更新，而不必等待DevOps資源可用。
(3)自動化應(yīng)用程序開發(fā)流程
人工智能能夠自動執(zhí)行許多業(yè)務(wù)流程的能力可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，并對DevOps環(huán)境產(chǎn)生巨大影響。支持應(yīng)用程序開發(fā)的人工智能 DevOps現(xiàn)在是許多企業(yè)的選擇?；谌斯ぶ悄艿腄evOps使團隊能夠快速識別解決方案，而不必花費大量時間在海量數(shù)據(jù)的處理上。
(4)智能異常檢測
由人工智能和機器學習支持的系統(tǒng)具有很高的準確性，可以提高系統(tǒng)安全性，從而提供卓越的性能。有了集中式日志記錄DevOps架構(gòu)，用戶可以記錄并排除網(wǎng)絡(luò)上的任何可疑活動。這些做法有助于減輕網(wǎng)絡(luò)攻擊者帶來的影響和威脅，并幫助企業(yè)精確地執(zhí)行其數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃。
(5)促進團隊獨立工作
由人工智能和機器學習支持的DevOps使每個團隊都能獨立運作，而又彼此之間沒有太多依賴。例如企業(yè)的開發(fā)團隊和運營這兩個團隊通常需要彼此合作以完成其任務(wù)，但是借助智能DevOps解決方案，這兩個團隊可以獨立工作，而不必等待對方的支持。
(6)提供更好的客戶體驗
人工智能業(yè)務(wù)構(gòu)想往往會直接影響企業(yè)的生產(chǎn)力。借助這些技術(shù)，企業(yè)可以更快地進行開發(fā)并推出產(chǎn)品和提供更高水平的服務(wù)。
基于人工智能的DevOps的當前應(yīng)用
基于人工智能的DevOps解決方案現(xiàn)在已被企業(yè)用于一系列解決方案，例如用于應(yīng)用程序開發(fā)(貸款應(yīng)用程序和移動應(yīng)用程序)、客戶參與、潛在客戶生成、收入預(yù)測、推薦系統(tǒng)和風險評分等的DevOps。并在分布式計算系統(tǒng)上分配足夠的計算資源，以優(yōu)化模型訓練結(jié)果，從而產(chǎn)生最短的周轉(zhuǎn)期。為了滿足合規(guī)性，需要更加強調(diào)處理數(shù)據(jù)偏差和改進模型分析能力。
DevOps團隊使用持續(xù)集成(CI)/ 持續(xù)交付(CD)、容器化軟件和微服務(wù)符合這些標準，從而允許創(chuàng)新。如果正確采用這些程序，則有助于檢測和預(yù)防安全威脅、數(shù)據(jù)泄漏和系統(tǒng)中斷。這些措施和安全性對于涉及敏感基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域(例如核能發(fā)電、水處理以及石油和天然氣)的企業(yè)尤為重要。由于它們使用的工業(yè)控制系統(tǒng)具有物聯(lián)網(wǎng)傳感器和保護機制，因此特別容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。
使企業(yè)能夠采用人工智能驅(qū)動的DevOps
一些企業(yè)仍處于適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期階段。這可能是因為他們?nèi)狈Ρ仨毜闹R或基礎(chǔ)設(shè)施，無法繼續(xù)使用傳統(tǒng)系統(tǒng)，并且在存儲設(shè)備中擁有大量的歷史數(shù)據(jù)。人工智能可以幫助從這些數(shù)據(jù)中獲取見解，并幫助創(chuàng)建能夠增強客戶體驗的應(yīng)用程序。因此，明智的做法是讓這些企業(yè)認識到這些好處，并提高現(xiàn)有DevOps和數(shù)據(jù)科學人員的技能。
企業(yè)的數(shù)據(jù)科學團隊可能需要不斷更新實施DevOps策略，例如產(chǎn)品版本控制、模型沿襲監(jiān)控、模型培訓和測試框架等。通過定義特定于用戶的應(yīng)用程序使用的趨勢，并相應(yīng)地定制功能，這些活動可以逐步加強產(chǎn)品交付和個性化。此外，DevOps工程師應(yīng)該與數(shù)據(jù)科學家和人工智能/機器學習工程師密切合作，以提高響應(yīng)時間，并監(jiān)視和控制模型創(chuàng)建和生產(chǎn)的各個方面。
結(jié)論
DevOps在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的任務(wù)是幫助企業(yè)了解在數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能提高其成功率的趨勢和過程，從而提高其競爭地位。
從傳統(tǒng)的指揮與控制組織過渡到數(shù)字化組織，在這樣的企業(yè)中，授權(quán)、個性和一致性相匹配，并鼓勵每個人參與，這需要進行重大的行為改革。DevOps方法論解釋了為什么最大化從概念到意義實現(xiàn)的流程不僅僅是構(gòu)建管道，而且還從文化的角度提供了可以工作的結(jié)構(gòu)和模型。
由人工智能驅(qū)動的DevOps將有助于使IT基礎(chǔ)設(shè)施更易測試、更具彈性、更可測量、更動態(tài)和更加隨需應(yīng)變。這有助于企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因為它允許對支持IT技術(shù)進行更安全、更快的改進，進而允許對軟件應(yīng)用程序和服務(wù)進行更安全、更快速的更改。
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