随着AI（人工智能）和ML（机器学习）等先进技术不断塑造我们的生活和工作方式，DevOps团队也不例外。根据Gartner上发布的一项研究，到2023年，DevOps团队可能会开始为IT运营平台使用AI集成基础设施监控应用程序和解决方案。AI极大地改变了我们处理DevOps和其他IT运营的方式。对应用程序和解决方案安全性的日益关注是AI和ML对DevOps开发操作的重大影响。了解AI、ML和DevOpsAI（人工智能）是计算机科学领域，它创建模拟人类智能并像人类一样思考的计算机程序、应用程序和工具。该技术使机器和工具能够执行复杂的任务和工作。自动驾驶汽车是人工智能技术的一个完美例子。人工智能涉及各种智能机器和应用程序，例如机器学习(ML)。当结合使用（AI和ML）时，这些技术使开发人员和IT专业人员能够通过使用主动方法来帮助改进整体开发操作。DevOps源自两个不同的词，1)开发(dev)和2)运营(ops)，基本上是专业人士（软件开发人员和IT运营团队）共同设计和交付高质量软件解决方案和应用程序的设置速度和增强的安全功能。DevOps的核心目的是收集数据并在开发过程的每一步提供持续反馈，以提高效率并简化工作流程。DevOps团队在自动化、团队合作、实时反馈和测试的帮助下做到这一点。因此，DevOps开发服务可以帮助企业更快地开发更好的软件解决方案和应用程序，同时减少问题和错误。人工智能和机器学习对DevOps的影响？当AI和ML参与DevOps时，团队能够更好地发现项目缺陷和问题，例如无限量化和缺失需求。因此，开发团队可以通过减少项目规划缺陷、错误和失败来创建更好的项目需求，从而创建高端产品。简而言之，DevOps的未来在很大程度上取决于AI和ML技术，因为它们可以节省时间和金钱并提高整体运营效率。为了帮助您了解这些技术的影响，我们提到了AI和ML改变DevOps的一些方式。高效的应用程序进展在DevOps中集成AI和ML应用程序可以提高应用程序的效率和速度。AI和ML工具使项目经理能够看到代码中的违规行为、资源处理不当、流程缓慢等。这有助于开发人员加快开发过程，更快地创建最终产品。增强的自动化AI为不同的DevOps流程增加了巨大的价值，因为它减少了人工参与的需要。仅以QA和测试为例。如今，各种测试工具和平台可用于帮助开发团队加速QA和测试过程，例如用户验收测试和功能测试。这些工具会生成大量数据，并使用ML应用程序来提高结果的准确性。这使开发人员有更多时间来处理糟糕的编码问题和错误；AI和ML工具将自动化带入生活，以提高整体开发项目绩效。DevSecOpsDevOps团队使用机器学习应用程序和工具，通过发现行为模式来防止关键开发领域的漏洞，从而确保应用程序和软件的安全交付。这也有助于开发人员避免在流程链中包含禁止和未经授权的代码，以规避最终产品中的不良模式。高效的生产周期在分析资源利用率时，ML有利于DevOps分析资源利用率和其他事物，以最佳方式管理生产问题。这确保了高效和简化的生产周期，以便及时交付最终产品。紧急处理由于ML使用机器智能，它通过定期训练系统发现异常并实时解决它们，在解决突发警报方面发挥着重要作用。实时和紧急警报系统使开发过程更加高效和快速。及早发现问题借助AI和ML工具，运营团队能够更好地及早发现问题。这确保了业务连续性，以保持运营高效运行，而不会导致任何停机。软件开发团队还使用这些技术来开发配置基准测试等模式，以达到性能水平并预测用户行为以避免可能影响整体客户参与度和体验的错误。业务估值机器学习在确保业务稳定性和支持流程开发方面发挥着至关重要的作用。业务专家可以使用ML工具和应用程序来分析用户指标，并在出现任何问题时向相关部门或团队和开发人员发送警报。跨不同开发流程和环境的数据流的增强数据关联分析是在DevOps流程中使用AI的主要好处之一。由于所有团队和环境都有不同的缺陷和问题，人工智能和机器学习可以帮助他们在一个地方为所有不同的环境生成和分析数据。举一个监控工具的例子来理解这个概念。监控工具和解决方案旨在实时生成数据，人工智能提高了不同流程和平台之间的数据关联性。然后，这些工具使用ML技术来揭示来自不同数据流的见解。因此，DevOps团队能够更好地获得对开发过程的清晰和全面的概述，而不是使用不同的仪表板和工具。总之，AI的速度和ML的准确性可以对开发、部署、测试、管理等DevOps操作的多个方面产生不可思议的影响。这些技术可以通过将测试自动化、及早发现异常并尽快解决缺陷以更快的速度设计最终产品来显着改进和简化流程周期。DevOps专业人员应将AI和ML提供的所有功能和机会视为提高产品质量和更好地管理其开发过程的新方法，方法是使用AI支持的工具和应用程序自动执行复杂的任务和操作。
