人工智能如何改善我們的 DevOps 戰略

隨著越來越多的公司採用這一概念，到 2026 年， DevOps 的市場價值將達到 170 億美元。

DevOps 旨在集成軟件開發和運營，以提高企業的高速應用程序交付能力。其久經考驗的能力能夠提供優勢，包括更短的開發週期、更快的上市時間、更高的部署效率以及最終的優質產品，這是其成功的原因。

Red Hat 的首席敏捷專家 Jen Krieger 之前告訴我們的姊妹網站 Tech HQ，大多數公司沒有理由不考慮採用該方法，因為所有企業基本上都在成為科技公司。

儘管 DevOps 為操作增加了自動化和一致性，但仍然需要手動、可重複的流程。這意味著人工智能 (AI) 技術有進一步提高效率的空間，使人們能夠進行更有針對性的創新。 DevOps 是關於人員、流程和產品的關聯，以持續為最終用戶提供價值。

要成為 DevOps 工程師，請立即註冊DevOps 認證以深入了解流行技術。

人工智能數據映射技術是企業可以用來加速數據轉換過程的一種工具。應用於數據映射的機器學習 (ML) 將同時實現數據鏈接的自動化，使公司能夠快速收集業務知識並做出關鍵的業務選擇。

組織可能會推動 AI/ML 驅動的 DevOps 來消除突然中斷和腳本故障，以實現自我修復和自我管理流程。此外，企業可以使用 AI 根據對以前的應用程序構建和性能的分析，就如何設計更有效和更有彈性的代碼提出建議。

更好的安全性將主要取決於 AI 和 ML 以更高的準確性搜索大量數據的能力。得益於集中式日誌記錄架構，員工可以識別並突出顯示網絡上的任何可疑行為。組織可以跟踪並發現黑客試圖借助 AI 滲透系統的動機。 DevOps 團隊將受益於這種能力，因為他們可以應對當前的危險並減輕其影響。

儘管通信是 DevOps 方法的重要組成部分，但由於該方法生成的數據量很大，通信通常是公司最難採用的方面之一。通過使用人工智能技術（例如聊天機器人），可以使一些逗號渠道更加高效和主動。

最重要的是，更好的客戶體驗將通過 AI/ML 技術支持的 DevOps 提供。有趣的是，同樣的能力可用於增強用戶體驗，就像 AI/ML 技術可以識別網絡中的安全問題並提供全面的視圖一樣。 AI 和 ML 可以檢查用戶行為，以確定負責完成勞動密集型工作的應用程序模塊和功能的種類。

此信息將幫助 DevOps 團隊專注於與用戶體驗相關的領域，並致力於影響新版本或發布的關鍵組件。

AI/ML 技術的結合開闢了新的流程並改進了 DevOps 流程，但它也確保了開發和運營團隊能夠使用尖端工具並處於創新的前沿。

儘管通信是 DevOps 方法的重要組成部分，但由於該方法生成的數據量很大，通信通常是公司最難採用的方面之一。通過使用人工智能技術（例如聊天機器人），可以使一些逗號渠道更加高效和主動。

最重要的是，更好的客戶體驗將通過 AI/ML 技術支持的 DevOps 提供。有趣的是，同樣的能力可用於增強用戶體驗，就像 AI/ML 技術可以識別網絡中的安全問題並提供全面的視圖一樣。 AI 和 ML 可以檢查用戶行為，以確定負責完成勞動密集型工作的應用程序模塊和功能的種類。