С момента появления простых приложений на рынке команды DevOps столкнулись с растущими требованиями к скорости, эффективности и надежности приложений. Для удовлетворения этих потребностей некоторые принимают искусственный интеллект (ИИ) для введения большего уровня автоматизации, бизнес-аналитики и интеллектуального принятия решений в облачную среду DevOps.
Роль ИИ в DevOps
ИИ вносит новые возможности, позволяющие DevOps улучшить эффективность процессов, обеспечить лучшую безопасность и снизить необходимость в длительных и неточных вмешательствах. Способность ИИ манипулировать данными и делать мгновенные, интеллектуальные решения полезна для операций, требующих анализа, мониторинга нерегулярных событий и прогнозирования обслуживания, что крайне важно в современных облачных средах. Интеграция ИИ с DevOps повышает уровень автоматизации, а также общую адаптивность нового потока добавления ценности для обеспечения идеального реагирования на новые потребности и управления новыми рисками.
Улучшенное принятие решений и предиктивный анализ
Команды DevOps могут использовать ИИ для быстрого анализа обширных наборов данных из различных источников, предоставляя им полезную информацию. В настоящее время модели машинного обучения могут делать прогнозы поведения системы на основе прошлого, предсказывать отказы системы и давать рекомендации по предупредительным действиям. Эта возможность предсказания обеспечивает интеллектуальное принятие решений вместо простого решения проблем и повышения надежности системы.
Постоянное улучшение
Он способен непрерывно учиться на каждом цикле DevOps и выявлять узкие места в каждом процессе. Этот обратный цикл позволяет постепенно улучшать процессы, упрощая командам поддержание гибкости своих рабочих процессов по мере развертывания их в системе.
Основные области, где ИИ улучшает автоматизацию DevOps
Приложения ИИ в DevOps охватывают несколько операционных областей. Основные преимущества включают в себя:
1. Автоматизированное тестирование и контроль качества
Инструменты ИИ увеличивают эффективность тестирования, анализируя данные предыдущих тестов для выявления критических тестов, потенциальных мест отказа и выявления дефектов. Путем сокращения количества ручного тестирования эта автоматизация приводит к более быстрым и эффективным релизам.
2. Управление инцидентами и их разрешение
ИИ может улучшить управление инцидентами путем быстрого выявления аномального поведения и выявления поведения и мер по реагированию. Используя машинное обучение, такие инструменты, какAIOps (Искусственный интеллект для IT-операций) выявляют проблемы, когда они еще находятся в зародыше, и рекомендуют меры для их устранения, тем самым сокращая время простоя системы и повышая непрерывность бизнес-процессов.
3. Оптимизация ресурсов
ИИ прогнозирует трафик и соответственно настраивает облачные ресурсы. Это помогает максимизировать использование облачных активов более эффективным образом, предотвращая избыточную покупку активов клиентом, тем самым сокращая расходы и улучшая гибкость.
4. Улучшения в области безопасности
Он помогает в обеспечении безопасности путем сканирования трафика и выявления потенциальных слабых мест. Ассимилируя предыдущие нарушения безопасности и действия, модели ИИ могут легко выявлять аномалии, что позволяет команде DevOps реагировать на угрозы до их усугубления.
Внедрение ИИ-ориентированного DevOps в облачных средах
ИИ в DevOps включает в себя выбор правильных инструментов, настройку соответствующей инфраструктуры и использование правильных данных.
Выбор инструментов ИИ и машинного обучения
Сегодня поставщики облачных услуг, такие как AWS, Azure, Google Cloud и многие другие, предлагают инструменты ИИ/ML как часть своих инструментов DevOps, которые помогают выполнять аномалии, предсказательную аналитику и задачи автоответа. Эти инструменты упрощают внедрение и быстрее получить ценность от инвестиций в ИТ.
Сбор данных и обучение модели
Чтобы создать модель обучения, которая будет предсказывать и реагировать на события, ИИ требуется данные. Облачные среды естественным образом создают значительный объем данных; сосредотачиваясь на наиболее важных метриках, можно получить полезные и уместные рекомендации на основе ИИ для DevOps.
Построение обратной связи
Мы создаем непрерывный цикл, чтобы напрямую возвращать инсайты из процесса развертывания обратно в модели ИИ. Этот подход не только способствует постепенному улучшению используемых процессов, но и повышает гибкость рабочих процессов в зависимости от спроса.
Проблемы и соображения
Тем не менее, использование ИИ в предоставлении DevOps имеет некоторые недостатки. Ключевые соображения включают:
Конфиденциальность данных и безопасность
Автоматизация с использованием ИИ сильно зависит от больших данных, которые часто содержат личную информацию. Это критически важно для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения регуляций, таких как GDPR.
Навыки и экспертиза
DevOps часто требует навыков в области ИИ, и могут возникнуть пробелы в знаниях при обучении и применении ИИ в DevOps. Существует несколько способов обеспечить эффективное использование ИИ в командах, включая найм или обучение квалифицированных специалистов.
Управление предвзятостью алгоритмов и их изменениями
Одним из распространенных наблюдений за моделями машинного обучения является их периодически плохая производительность, также известная как изменения в данных. По сути, модели требуют валидации, мониторинга и переобучения, чтобы обеспечить высокие уровни точности.
Заключение
Автоматизация на основе ИИ в облачном DevOps имеет потенциал улучшить способ, которым компании устанавливают, запускают и поддерживают свои приложения. Операции DevOps с поддержкой ИИ в облаке обеспечивают каждого заинтересованного лица инструментами для большей гибкости, эффективности и устойчивости, улучшая такие области, как тестирование, управление инцидентами, оптимизация ресурсов и безопасность. Продуманная стратегия внедрения ИИ предлагает множество преимуществ, несмотря на некоторые препятствия, включая конфиденциальность данных, требования к навыкам и дрейф моделей.
Организации, принимающие DevOps на основе ИИ сегодня, могут поддерживать преимущества в оптимизации производительности приложений, надежности и экономичности по сравнению со своими конкурентами. ИИ предоставляет облачным и DevOps-специалистам стратегическую возможность, которая вдохновляет на инновации, сокращает ручной труд и отвечает требованиям современного цифрового окружения в его сложности.
Ссылки
- Озтопрак, К., Тунчел, Й. К., & Бутун, И. (2023). Технологическая трансформация телекоммуникационных операторов к бесшовному континууму IoT Edge-Cloud. Датчики, 23(2), 1004.https://doi.org/10.3390/s23021004
- Баракабитзе, А. А., Ахмад, А., Хайнс, А., & Миджумби, Р. (2019). Сетевое разбиение 5G с использованием SDN и NFV: Обзор таксономии, архитектур и будущих вызовов. Компьютерные сети, 106984.https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.106984
- Удхед, Р., Стивенсон, П., & Моррей, Д. (2018). Цифровое строительство: от точечных решений к экосистеме IoT. Автоматизация в строительстве, 93(1), 35–46. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.004
- Чен, Y. (2017). Интегрированное и интеллектуальное производство: перспективы и факторы. Инженерия, 3(5), 588–595. https://doi.org/10.1016/j.eng.2017.04.009
Source:
https://dzone.com/articles/enhancing-devops-in-the-cloud-with-ai-innovation