تعزيز DevOps في السحابة مع الابتكار في الذكاء الاصطناعي

منذ إدخال التطبيقات البسيطة إلى السوق، واجهت فرق DevOps زيادة في الطلبات من حيث السرعة والكفاءة وموثوقية التطبيق. لتلبية هذه الاحتياجات، يعتنق البعض استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لإدخال المزيد من التلقائية والذكاء التجاري واتخاذ القرارات الذكية إلى DevOps السحابي.

دور الذكاء الاصطناعي في DevOps

يقدم الذكاء الاصطناعي ميزات جديدة تمكن DevOps من تحسين كفاءة العمليات، وضمان أمان أفضل، وتقليل الحاجة إلى تدخلات يمكن أن تكون طويلة وغير دقيقة. قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات واتخاذ قرارات فورية وذكية مفيدة للعمليات التي تتطلب التحليل، ومراقبة الأحداث غير العادية، والتنبؤ بالصيانة، وهذه الجوانب جميعًا ذات صلة كبيرة في بيئات السحاب الحالية. يعزز دمج الذكاء الاصطناعي مع DevOps مستوى التلقائية وكذلك القدرة الكلية على التكيف مع تدفق القيمة الجديد لتقديم استجابة مثالية لتلبية الاحتياجات الجديدة وإدارة المخاطر الجديدة.

تحسين اتخاذ القرارات والتحليل التنبؤي

يمكن لفرق DevOps استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعات بيانات ضخمة من مصادر مختلفة بسرعة، مما يمنحهم معلومات قابلة للاستخدام. في الوقت الحالي، يمكن لنماذج التعلم الآلي توقع سلوك النظام من الماضي، وتوقع فشل النظام، وتقديم اقتراحات حول الإجراءات الوقائية. يتيح هذا التوفير للقدرة التنبؤية اتخاذ قرارات ذكية بدلاً من حل المشكلات البسيطة وتعزيز موثوقية النظام.

التحسين المستمر

إنه قادر على التعلم بشكل مستمر من كل دورة DevOps وتحديد العقبات في كل عملية. تمكن هذا الحلقة الردود التلقائية من التحسين التدريجي، مما يجعل من السهل على الفرق الاستمرار في تحسين رشاقة سير العمل الخاصة بهم مع نشر المزيد منها في النظام.

المجالات الرئيسية التي تعزز فيها الذكاء الاصطناعي أتمتة DevOps

تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في DevOps عبر عدة مجالات تشغيلية. وتشمل الفوائد الرئيسية:

1. الاختبار التلقائي وضمان الجودة

تعزز أدوات الذكاء الاصطناعي كفاءة الاختبار عن طريق تحليل البيانات من الاختبارات السابقة لتحديد الاختبارات الحرجة ومواقع الفشل المحتملة وتحديد العيوب. من خلال تقليل كمية الاختبارات اليدوية، يؤدي هذا التأتأة إلى إصدارات أسرع وأكثر فعالية.

2. إدارة الحوادث والقضايا

يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز إدارة الحوادث من خلال التعرف السريع على السلوكيات الغير طبيعية وتحديد السلوكيات وتدابير الاستجابة. باستخدام تعلم الآلة، تحدد أدوات مثل AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات) المشاكل عندما تكون لا تزال في مرحلة الجنين وتوصي بتدابير لإعادة تصحيحها، مما يقلل بالتالي من انقطاع توافر النظام ويزيد من استمرارية الأعمال.

3. تحسين الموارد

تتنبأ الذكاء الاصطناعي بأنماط حركة المرور وتعدل موارد السحابة وفقًا لذلك. يساعد في تعظيم استخدام الأصول السحابية بشكل أفضل، مما يمنع العميل من شراء زيادة للأصول، وبالتالي خفض النفقات وتحسين المرونة.

4. تحسينات الأمان

يساعد في الأمان عن طريق مسح أنماط الحركة وتحديد نقاط الضعف المحتملة. من خلال استيعاب الانتهاكات الأمنية السابقة والأعمال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد عدم الانتظام بسهولة، مما يتيح لفريق DevOps معالجة التهديدات قبل تفاقمها.

تنفيذ DevOps القائم على الذكاء الاصطناعي في بيئات السحابة

ينطوي استخدام الذكاء الاصطناعي في DevOps على تحديد الأدوات الصحيحة وإعداد البنية التحتية المناسبة واستخدام البيانات الصحيحة.

اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

اليوم، تقدم مزودو السحابة مثل AWS وAzure وGoogle Cloud وغيرها العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة كجزء من أدوات DevOps الخاصة بهم، والتي تساعد في أداء تحليلات الشذوذ والتنبؤ والمهام الاستجابية التلقائية. تجعل هذه الأدوات من السهل تنفيذها والحصول على قيمة من استثمار تكنولوجيا المعلومات بشكل أسرع.

جمع البيانات وتدريب النموذج

لإنشاء نموذج تعلم يتنبأ ويستجيب للأحداث، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات. تنشئ بيئات السحابة بشكل طبيعي حجمًا كبيرًا من البيانات؛ التركيز على أهم المقاييس يساعد في إنتاج توصيات مفيدة ومناسبة قائمة على الذكاء الاصطناعي لـ DevOps.

بناء حلقة ردود الفعل

نحن نخلق حلقة مستمرة لتغذية الأفكار من عملية النشر مباشرة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. لا يسهل هذا النهج تحسين العمليات المستخدمة فحسب، بل يعزز أيضًا مرونة سير العمل فيما يتعلق بالطلب.

التحديات والاعتبارات

ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في تقديم DevOps له بعض العيوب. تشمل الاعتبارات الرئيسية:

خصوصية البيانات والأمان

تعتمد الأتمتة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات الضخمة، التي غالبًا ما تحتوي على معلومات خاصة. هذا أمر حاسم لضمان خصوصية البيانات والامتثال للتشريعات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

المهارات والخبرة

تتطلب DevOps في كثير من الأحيان مهارات في الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تظهر فجوات في المهارات عند تعلم وتطبيق الذكاء الاصطناعي في DevOps. هناك عدة طرق لضمان الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي داخل الفرق، بما في ذلك توظيف أو تدريب الأفراد المهرة.

إدارة تحيز الخوارزمية والانحراف

تتمثل ملاحظة شائعة حول نماذج التعلم الآلي في أدائها الضعيف أحيانًا، والمعروف أيضًا باسم انحراف البيانات. في الأساس، تتطلب النماذج التحقق والمراقبة وإعادة التدريب لضمان المحافظة على مستويات عالية من الدقة.

الخاتمة

يمكن أن تعزز الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في سحابة DevOps الطريقة التي تقوم بها الشركات بتثبيت وتشغيل ودعم تطبيقاتها. تجهز عمليات DevOps المدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل السحابة كل صاحب مصلحة بالأدوات اللازمة لتكون أكثر مرونة وفعالية وقدرة على التحمل من خلال تحسين مجالات الاختبار وإدارة الحوادث وتحسين الموارد والأمان. توفر استراتيجية اعتماد الذكاء الاصطناعي المصممة بعناية فوائد عديدة على الرغم من بعض الحواجز، بما في ذلك خصوصية البيانات ومتطلبات المهارات وتحول النماذج.

يمكن للمنظمات التي تتبنى DevOps المدفوعة بالذكاء الاصطناعي اليوم أن تحافظ على مزايا في تحسين أداء التطبيقات والموثوقية والتكلفة مقارنة بمنافسيها. يوفر الذكاء الاصطناعي لمتخصصي السحابة وDevOps فرصة استراتيجية تلهم الابتكار وتقلل من العمالة اليدوية وتلبي متطلبات البيئة الرقمية الحديثة بكل تعقيدها.

المراجع

• Oztoprak, K., Tuncel, Y. K., & Butun, I. (2023). التحول التكنولوجي لمشغلي الاتصالات نحو استمرارية IoT السلسة بين الحافة والسحابة. المستشعرات, 23(2), 1004. https://doi.org/10.3390/s23021004
• Barakabitze, A. A., Ahmad, A., Hines, A., & Mijumbi, R. (2019). تقسيم شبكة 5G باستخدام SDN وNFV: مسح للتصنيف والهندسة والتحديات المستقبلية. شبكات الكمبيوتر, 106984. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106984
• Woodhead, R., Stephenson, P., & Morrey, D. (2018). Digital construction: From point solutions to IoT ecosystem. Automation in Construction, 93(1), 35–46.https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.004
• Chen, Y. (2017). Integrated and Intelligent Manufacturing: Perspectives and Enablers. Engineering, 3(5), 588–595.https://doi.org/10.1016/j.eng.2017.04.009