采用人工智能技术可以提供一种新型的DevOps，它认识到系统需要在全面安全的基础上进行智能设计。人工智能的应用正在深刻改变着人们对DevOps的认识。最重要的是，它提供了一种更新形式的DevOps，一种更安全的智能设计应用(DevSecOps)。大多数开发和运营人员都明白，DevOps是他们必须采用的一门重要学科，以确保一致的生产力、效率和服务交付水平。在当今充满不确定性的环境中，所有这些因素都至关重要。基于人工智能的DevOps使企业能够快速为用户提供新的价值。没有DevOps，就无法跟上市场竞争的步伐，无法快速响应行业事件和用户需求。下面概述了如何使用DevOps的AI业务思维来帮助更好地监控、警报和解决生产线中的问题，从而推动战略业务收益。将AI应用于DevOpsAI以多种方式改变DevOps环境，例如：(1)提高数据可访问性AI为通常难以找到公开可访问数据的团队拓宽了数据访问范围。人工智能提升了企业团队获取大数据聚合范围之外的海量线上数据的能力。它可以帮助团队扫描公司可公开访问的数据库中的优质数据，以进行准确且可重复的分析。(2)提供自治系统在使用自治系统之前，软件工程师通常构建应用程序或为产品添加功能，等待IT操作人员调度使用。随着自治DevOps系统的引入，情况已不再如此。DevOps团队可以构建基础架构，使软件工程师能够部署更新，而无需等待DevOps资源可用。(3)自动化应用程序开发流程AI能够使许多业务流程自动化，从而实现数据分析，并对DevOps环境产生巨大影响。AIDevOps支持应用开发是现在很多企业的选择。基于AI的DevOps使团队能够快速确定解决方案，而无需花费大量时间处理大量数据。(4)人工智能和机器学习支持的智能异常检测系统具有较高的准确性，可以提高系统安全性以提供卓越的性能。借助集中式日志记录DevOps架构，用户可以记录网络上的任何可疑活动并对其进行故障排除。这些做法有助于减轻网络攻击者带来的影响和威胁，并帮助企业精确地执行其数字化转型计划。(5)促进团队独立工作以人工智能和机器学习为动力的DevOps使每个团队能够独立运作，而彼此之间没有太多依赖。例如，企业的开发团队和运营团队通常需要相互协作才能完成任务，但是有了智能的DevOps解决方案，这两个团队就可以独立工作，而无需等待对方的支持。(6)提供更好的客户体验人工智能商业理念往往对企业生产力产生直接影响。有了这些技术，公司可以更快地开发和推出产品，并提供更高水平的服务。基于AI的DevOps的当前应用基于AI的DevOps解决方案现在被企业用于一系列解决方案，例如应用程序开发（贷款应用程序和移动应用程序）、客户参与、潜在客户生成、用于预测的收入DevOps、推荐系统、风险评分等。并在分布式计算系统上分配足够的计算资源来优化模型训练结果，从而实现最短的周转时间。为了满足合规性，需要更加重视处理数据偏差和提高模型分析能力。DevOps团队使用持续集成(CI)/持续交付(CD)、容器化软件和微服务来遵守这些标准，从而实现创新。如果实施得当，这些程序可以帮助检测和防止安全威胁、数据泄露和系统中断。这些措施和安全措施对于涉及核能发电、水处理以及石油和天然气等敏感基础设施领域的公司尤为重要。由于他们使用的工业控制系统具有物联网传感器和保护机制，因此特别容易受到网络攻击。使企业能够采用人工智能驱动的DevOps一些企业仍处于适应数字化转型的早期阶段。这可能是因为他们缺乏继续使用遗留系统所需的知识或基础设施，并且存储有大量历史数据。人工智能可以帮助从这些数据中获得洞察力，并帮助创建可增强客户体验的应用程序。因此，这些企业认识到现有DevOps和数据科学人员的好处并提高技能是明智的。企业的数据科学团队可能需要不断更新和实施DevOps策略，例如产品版本控制、模型沿袭监控、模型训练和测试框架等。这些活动可以通过定义用户特定的应用程序趋势来逐步增强产品交付和个性化相应地使用和定制功能。此外，DevOps工程师应与数据科学家和AI/ML工程师密切合作，以缩短响应时间并监视和控制模型创建和生产的各个方面。结论DevOps与数字化转型相关的任务是帮助企业了解数字化转型的趋势和过程，从而提高他们的成功率，从而提高他们的竞争地位。从传统的命令和控制组织过渡到数字化组织，其中授权、个性和一致性相匹配，并鼓励每个人参与，需要进行重大的行为改革。DevOps方法论解释了为什么最大化从概念到意义的流动不仅仅是关于构建管道，而且还提供从文化角度起作用的结构和模型。由人工智能驱动的DevOps将有助于使IT基础设施更可测试、更有弹性、更可衡量、更动态和更按需。这有助于企业实施数字化转型，因为它可以更安全、更快速地改进支持IT技术，进而可以更安全、更快速地更改软件应用程序和服务。
