Pagerduty спонсировал этот пост.
Революция ИИ не стучит в дверь DevOps — она уже ремонтирует дом. В то время как отдельные команды экспериментировали с инструментами ИИ, выигрывая впечатляющие победы в изоляции, настоящая магия происходит, когда ИИ преобразует целые рабочие процессы.
Организации, внедряющие ИИ в своем полном жизненном цикле DevOps, видят экспоненциальные выгоды, которые затмевают преимущества частичного принятия. Если вы хотите применить ИИ на жизненном цикле DevOps, вот как вы можете начать.
1. Автобардирование и упреждающее управление инцидентами
ИИ превращает традиционную модель разрыва в предсказательную модель. Критическая работа бывает в трех формах: хорошо понимаемой, частично понятой и новой, новой или основной.
Что касается хорошо понимаемых проблем, ИИ может запускать автоматические ресурсы, чтобы решить проблему и записать то, что произошло для оператора человека, чтобы проверить после этого. Для частично изученных проблем люди уходят на заднее место для ИИ и автоматизации, а затем отмечаются, когда человеческое суждение необходимо. И для новых, новых или серьезных вопросов люди все еще управляют шоу. ИИ COSTARS в качестве верного помощника, который снимает бремя от людей, отвечающих.
2. Прогнозирующий мониторинг следующего поколения
ИИ произвел революцию в мониторинге системы, переходя от реактивного к прогностическим подходам. Современные системы ИИ не только обнаруживают аномалии; Они понимают сложные закономерности в тысячах метрик, чтобы прогнозировать потенциальные проблемы до их возникновения. Затем ИИ может регулировать пороги мониторинга на основе исторических моделей, сезонных вариаций и деловых контекстов. Результат? Ложные позитивы резко падают, в то время как подлинные проблемы появляются ранее.
3. Интеллектуальная автоматизация тестов
Дни проекта и технического обслуживания ручного тестирования пронумерованы. ИИ может генерировать синтетические данные тестирования, которые охватывают кромки, которые люди могут пропустить. Он разрабатывает сценарии тестирования на основе изменений кода и оптимизирует пути выполнения тестов для наибольшего покрытия. Он также может предсказать, какие тесты, скорее всего, не удастся на основе изменений кода, определяя приоритеты критических путей тестирования и сокращение времени выполнения тестов.
4.
Генеративный ИИ (Genai) преобразует то, как команды пишут и поддерживают код. Расширенные языковые модели теперь могут генерировать фрагменты кода, рефакторировать существующий код для повышения производительности и даже предлагать архитектурные улучшения.
Помимо увеличения скорости, эти инструменты обеспечивают лучшие практики, сокращают технические долги и могут уловить потенциальные ошибки, прежде чем они будут совершены. Это не готово к производству, но это строительный блок для людей, с которых можно начать. Он работает как рецензент личного кода, который поставляется с готовым V1.
5. Интеллектуальная инфраструктура и оптимизация инструментов
Современный стек DevOps тонет в сложности, с десятками программного обеспечения в качестве инструментов Service (SAAS), нескольких облачных поставщиков и бесчисленных параметров конфигурации, которые меняются с каждым новым выпуском.
В то время как трубопроводы CI/CD, возможно, не нуждаются в постоянных капитальных ремонтах, не отставая от быстрой эволюции инструментов DevOps, стала самой работой на полный рабочий день. ИИ становится окончательным куратором технологий, автоматически управляя и оптимизирует всю вашу экосистему инструментов. Эти интеллектуальные системы непрерывно сканируют вашу инфраструктуру на предмет возможности оптимизации, активно обрабатывают обновления безопасности и гарантируете, что вы используете последние функции в вашем стеке — превращая то, что когда -то было огромным потоком обновлений в оптимизированный, автоматизированный процесс.
6. Стратегическое планирование, управляемое данными
ИИ революционизирует, как команды переводят данные о производительности в стратегические действия. ИИ теперь может обрабатывать огромные объемы эксплуатационных данных, чтобы выделить области для возможности. И он может поделиться этим пониманием с пользователями, не требуя инженерии тяжелых. Операционные данные и рекомендации для дальнейших автоматизаций находятся в кончиках пальцев пользователей.
ИИ также выходит за рамки данных системных данных для человеческих данных. Это может помочь предсказать переутомление и выгорание, давая людям лучший баланс между работой и личной жизнью. С правильным знанием того, как двигаться вперед, операции становятся более устойчивыми с течением времени и с меньшими усилиями.
С нетерпением жду
Будущее DevOps имеет AI, и оно прибывает быстрее, чем кто-либо предсказывал. Речь идет не о замене человеческого опыта — речь идет о усилении ее. ИИ становится цифровым близнецом, который работает вместе с командами. Он выполняет обычные задачи, позволяя людям сосредоточиться на творчестве и инновациях. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, мы видим, как появляются еще более интеллектуальные рабочие процессы DevOps, которые могут учиться, адаптироваться и улучшаться.
Организации, которые принимают эту трансформацию, управляемую искусственным интеллектом, сегодня не только оптимизируют их операции-они изменят то, что возможно в доставке программного обеспечения. Вопрос не в том, следует ли больше принять ИИ в DevOps — это то, как быстро вы можете сделать его своим конкурентным преимуществом.
Modern Enterprises Trust PageRduty для управления цифровыми операциями, включая реагирование на инциденты, AIOPS, автоматизацию процессов и CSOPS. Благодаря облачному облаку Pagerduty Operations организации могут сжать затраты, ускорить производительность и поддерживать бесшовные цифровые впечатления. Узнайте больше последних из Pagerduty Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ханна Калвер-маркетолог решений в Pagerduty, заинтересованную в том, как в реальном времени срочная работа разыгрывается во всех отраслях этой цифровой эры. Подробнее от Ханны Калвер
