Integrieren Sie KI in DevOps, um die Workflow-Automatisierung zu verbessern

Übersetzer |. Chen Jun

Rezensent |. Chonglou

Wenn Ihnen jemand sagt, dass Softwareentwicklungs- und Betriebsteams mühelos zusammenarbeiten, Prozesse rationalisieren und die Arbeitseffizienz verbessern können, werden Sie das auf jeden Fall denken DevOps. Heutzutage erwarten die Menschen, dass es die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz (KI) nutzt, um jede Entscheidung zu revolutionieren und die Ausbildung neuer DevOps-Experten einfacher zu unterstützen. Aus einer tieferen Perspektive, sei es die Automatisierung täglicher Aufgaben, die Optimierung der Asset-Allokation oder die Vorhersage potenzieller Probleme, kann künstliche Intelligenz einen revolutionären Einfluss auf DevOps-Workflows haben.

Verstanden. Um die unbegrenzten Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz in DevOps auszuschöpfen, müssen Sie darüber nachdenken, die Effizienz der Teamkommunikation zu verbessern, die Fehlerbehebungszeit zu verkürzen und die Ausfallsicherheit zu erhöhen.

Wie integriert man künstliche Intelligenz in DevOps?

DevOps-Teams können unter folgenden Gesichtspunkten über verschiedene neue Beispiele für Offenheit nachdenken und diese umsetzen: Verbesserung der Tools für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung, Erhöhung der automatisierten Testabdeckung, Praxis der Infrastruktur als Code, Anwendung der Containerisierungstechnologie und Einführung von Cloud-nativen Architekturen.

CI/CD-Pipeline

Künstliche Intelligenz gibt Unternehmen Transparenz und Kontrolle über ihre CI/CD-Prozesse. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Unternehmen historische Daten, die erstellt, getestet und bereitgestellt wurden, schnell analysieren, um potenzielle Fehlerquellen zu entdecken und mögliche Probleme vorherzusagen. Beispielsweise kann KI die Abfrageprotokolle von MySQL analysieren, um ineffiziente Datenbankabfragen zu identifizieren, die sich auf die Anwendungsleistung auswirken.

KI-gesteuerte Systeme können auch proaktiv vorbeugende Maßnahmen umsetzen, um das Risiko kostspieliger Verzögerungen, Ausfälle und Störungen während der Integrations- und Bereitstellungsphase zu minimieren. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Systeme dazu beitragen, die Ressourcenzuteilung in CI/CD-Pipelines zu optimieren, indem sie beispielsweise fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen (auch als MLOps-Modelle bekannt) nutzen, um Arbeitslast und Ressourcenbedarf vorherzusagen. In diesem Sinne können KI-gesteuerte Systeme die Koordination von Rechenleistung, Speicher und Netzwerkressourcen dynamisch anpassen. Dadurch wird sichergestellt, dass Teams effizient aufbauen und bereitstellen können, ohne wertvolle Ressourcen zu verschwenden oder in Leistungsengpässe zu geraten.

Predictive Analytics

In DevOps macht die Fähigkeit, Störungen vorherzusagen und zu verhindern, oft den Unterschied zwischen Erfolg und katastrophalem Scheitern aus. Als Reaktion darauf können KI-gestützte prädiktive Analysen dafür sorgen, dass Teams potenziellen Störungen immer einen Schritt voraus sind. Daher können KI-gesteuerte prädiktive Analysen es Teams ermöglichen, besser auf Störungen zu reagieren und ihnen immer einen Schritt voraus zu sein.

Predictive Analytics verwendet in der Regel fortschrittliche Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen, um riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu analysieren, darunter Anwendungsprotokolle, Systemindikatoren und historische Ereignisberichte. Anschließend können sie Muster und Zusammenhänge in diesen Daten erkennen, Anomalien erkennen und frühzeitig vor drohenden Systemausfällen oder Leistungseinbußen warnen. Dies ermöglicht es dem Team, proaktive Präventivmaßnahmen zu ergreifen, bevor das Problem zu einem vollständigen Ausfall eskaliert.

Darüber hinaus kann KI kontinuierlich Daten verschiedener Infrastrukturkomponenten wie Server, Netzwerke und Speichersysteme analysieren, um potenzielle Hardwareausfälle zu erkennen, bevor diese ausfallen oder die Kapazität begrenzen.

KI-gesteuerte Codeüberprüfung

Manuelle Vorgänge sind oft anfällig für menschliche Fehler und dauern zu lange. In dieser Hinsicht können Tools der künstlichen Intelligenz die Codebasis mit einer Geschwindigkeit analysieren, die Menschen nicht erreichen können, und so schnell und in großem Umfang potenzielle Probleme identifizieren, wie z. B. Leistungsengpässe, Code, der nicht Best Practices oder internen Standards entspricht, Sicherheitsverantwortung und Codierung Stil. .

Gleichzeitig können immer mehr Tools Entwicklern operative Informationen und vorgeschlagene Aktionspläne liefern und so in die Codebasis eingeführte Fehler erheblich reduzieren, gleichzeitig entdeckte Probleme lösen und das Risiko einer akkumulierten technischen Verschuldung verringern.

Im weiteren Sinne können auch die folgenden Modelle und Tools Maßnahmen zur Optimierung der Codebasis vorschlagen:

• DeepSeek-Coder6.7B/33BPhind-CodeLlama v2
• Deepseek 67b
• CodeCapybara
• GPT-4-1106

Das obige Modell wurde verwendet, um zu automatisieren und Vereinfachen Sie die Qualitätskontrolle. Auch in anderen Bereichen wurden gute Ergebnisse erzielt. Durch den richtigen Einsatz dieser Lösungen können DevOps-Teams die Bereitstellungszyklen beschleunigen, das Risiko kostspieliger Probleme nach der Bereitstellung verringern und jederzeit eine umfassende Qualitätskontrolle gewährleisten.

Automatische Sicherheitsprüfungen

Um das Auftreten von Schwachstellen zu vermeiden, kann die Implementierung und Ausführung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen den normalen Entwicklungszyklus häufig verlangsamen. Und künstliche Intelligenz kann den Prozess einfach vereinfachen und die Effizienz verbessern. Automatisierte Sicherheitsprüfungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, haben im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Sicherheitslösungen die Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und zu „wachsen“, um sich an verschiedene neue Bedrohungen anzupassen, indem sie die von böswilligen Akteuren verwendeten Muster und Techniken analysieren.

Gleichzeitig kann die auf künstlicher Intelligenz basierende automatisierte Sicherheitsüberprüfungsfunktion nahtlos in den DevOps-Workflow integriert werden, um eine kontinuierliche Sicherheitsüberwachung und -überprüfung in allen Phasen des Software Development Life Cycle (SDLC) zu erreichen.

Feedback und Optimierung

Während die Automatisierung verschiedener Aufgaben und Prozesse ein wichtiger Teil der künstlichen Intelligenz ist, wird übersehen, dass sie auch die Feedbackschleife zwischen Betrieb, Endbenutzern und DevOps-Teams verbessern kann. Da diese Tools gut darin sind, große Datenmengen zu durchsuchen, eignen sie sich ideal für die Analyse von Dingen wie Systemprotokollen, Benutzerverhalten, Anwendungsleistungsmetriken und direktem Feedback von Endkunden.

Darüber hinaus können diese Tools auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP, Natural Language Processing) und maschinelles Lernen nutzen, um Muster und Trends zu erkennen und so Bereiche aufzuzeigen, in denen die Leistung, Benutzerfreundlichkeit und allgemeine Benutzerzufriedenheit der Anwendung verbessert werden können. Darüber hinaus ermöglicht diese intelligente Analyse dem Entwicklungsteam, Änderungen und Verbesserungen basierend auf den tatsächlichen Benutzeranforderungen und der Systemleistung zu priorisieren, sodass das Produkt die Benutzererwartungen besser erfüllen und unter tatsächlichen Bedingungen laufen kann.

Tools und Techniken zur Integration künstlicher Intelligenz in DevOps

Die Integration künstlicher Intelligenz in DevOps hat zu einer Reihe von Tools geführt, die die Automatisierung und Effizienz steigern sollen. Während viele Unternehmen standardmäßig auf die beliebte Google Cloud zurückgreifen, suchen immer mehr DevOps-Teams nach Alternativen, um KI-gestützte Lösungen zu entdecken, die erschwinglicher und für bestimmte Aufgaben besser geeignet sind. Beispielsweise erfreuen sich Oracle und Alibaba Cloud in diesem Bereich immer größerer Beliebtheit, und ihre Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz werden von Monat zu Monat erweitert.

Codeüberprüfung und Qualitätssicherung

Wir können den Einsatz von Lösungen wie DeepCode, Codacy und SonarSource in Betracht ziehen, um mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen die Codebasis zu analysieren und potenzielle Schwachstellen, Codefehler und Verstöße gegen Best Practices zu identifizieren. Dadurch werden bestehende Code-Analyse- und Überprüfungsprozesse optimiert.

In Bezug auf Tests und Qualitätssicherung können auf künstlicher Intelligenz basierende Tools wie Applitools, Functionize und Mabl mithilfe visueller maschineller Lerntechnologie automatisch Tests erstellen und ausführen. Wenn Sie sich für die Verwendung eines lokal gehosteten großen Modells entscheiden, müssen Sie möglicherweise eine spezielle Schulung absolvieren, um sich auf DevOps-Aufgaben (insbesondere CI/CD) spezialisieren zu können. Darüber hinaus können im Hinblick auf Infrastrukturmanagement und -überwachung mit künstlicher Intelligenz erweiterte Plattformen wie Moogsoft und Dynatrace erweiterte Anomalieerkennungs- und Ursachenanalysedienste bereitstellen, um potenzielle Systemausfälle durch die Analyse von Betriebsdaten in Echtzeit vorherzusagen und zu verhindern. DevOps-Tools für Nicht-TechnikerDerzeit herrscht ein weit verbreitetes Missverständnis, dass KI-gesteuerte DevOps-Tools nur ein „Sonderangebot“ für große Unternehmen mit riesigen Ressourcen und komplexen Softwareentwicklungsanforderungen sind. Das ist nicht der Fall. KI-gestützte Lösungen wie Harness und CodeGuru sind aufgrund ihrer Flexibilität ideal für kleinere Teams. Tatsächlich arbeiten kleine IT-Teams häufig ständig mit voller Auslastung, was bedeutet, dass sie eine Vielzahl von Open-Source-Tools für künstliche Intelligenz verwenden müssen, die an ihre spezifischen Anforderungen bei DevOps-Aufgaben angepasst werden können.

Ausgezeichnete Praktiken zur Integration künstlicher Intelligenz in DevOps

Da die Dynamik der Integration künstlicher Intelligenz in DevOpsPraktiken weiter zunimmt, können Unternehmen die künstliche Intelligenz-gesteuerteDevOps-Automatisierung durch die folgenden hervorragenden Praktiken vollständig entfesseln Volles Potenzial zur Minderung potenzieller Herausforderungen:

• Identifizieren Sie klare Ziele und Kennzahlen: Teams identifizieren zunächst die spezifischen Ziele, die sie durch die Integration von KI in den DevOps-Zyklus erreichen möchten. Ob es darum geht, die Bereitstellungshäufigkeit zu erhöhen, die Codequalität zu verbessern, Fehlerraten zu reduzieren oder die Reaktionszeiten bei Vorfällen zu beschleunigen – klare Ziele können Teams bei der Auswahl der richtigen KI-Tools und -Technologien helfen.
• Fangen Sie klein an und iterieren Sie weiter: Anstatt zu versuchen, Ihre DevOps-Prozesse zu überarbeiten, identifizieren Sie zunächst bestimmte Bereiche, in denen KI einen unmittelbaren Mehrwert bringen könnte. Teams sollten mit Pilotprojekten oder Proof-of-Concepts beginnen und die KI-Integration schrittweise erweitern, wenn sie Erfahrung und Selbstvertrauen gewinnen.
• Datenqualität und -verwaltung sicherstellen: Da KI-Algorithmen stark auf Daten basieren, müssen Teams rechtzeitig solide Praktiken zur Datenverwaltung einführen. Erst wenn die Qualität, Integrität und Zugänglichkeit der Daten wirksam gewährleistet sind, lassen sich Prozesse wie Datenbereinigung, -verifizierung und -verwaltung einfacher umsetzen.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz zunehmend in das breitere DevOps-Framework integriert wurde und erhebliche Veränderungen bei den täglichen Verarbeitungsmethoden und der Effizienz von DevOps mit sich gebracht hat. Insbesondere im CI/CD-Bereich werden prädiktive Analysen auf Basis von KI DevOps-Teams dabei helfen, ihre Kundenservice-Pipelines kontinuierlich zu ändern, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und gleichzeitig immer einen Schritt voraus zu sein. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass die Integration künstlicher Intelligenz in DevOps nicht nur eine Möglichkeit, sondern auch eine unvermeidliche Wahl ist, wenn Unternehmen effektiv Wettbewerbsvorteile erzielen wollen.

Einführung des Übersetzers

Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten, ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Netzwerk- und Informationssicherheit Wissen und Erfahrung.

Originaltitel: Next-Gen DevOps: Integrate AI for Enhanced Workflow Automation, Autor: Alexander T. Williams

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntegrieren Sie KI in DevOps, um die Workflow-Automatisierung zu verbessern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!