DevOps 혁신에서 AI와 ML의 역할

​AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)과 같은 첨단 기술이 점차 우리가 생활하고 일하는 방식을 형성함에 따라 DevOps 팀도 예외는 아닙니다. Gartner에 발표된 연구에 따르면 DevOps 팀은 2023년까지 IT 운영 플랫폼을 위한 인프라 모니터링 애플리케이션과 솔루션을 통합하기 위해 AI를 사용할 수 있습니다.

인공 지능은 DevOps 및 기타 IT 운영에 접근하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 애플리케이션 및 솔루션 보안에 대한 관심이 높아지면서 AI 및 ML이 DevOps 개발 운영에 미치는 중요한 영향을 미치고 있습니다.

AI, ML 및 DevOps에 대해 알아보기

AI 또는 인공 지능은 인간 지능을 시뮬레이션하고 인간처럼 생각할 수 있는 컴퓨터 프로그램, 애플리케이션 및 도구를 만드는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이 기술을 통해 기계와 도구는 복잡한 작업과 작업을 수행할 수 있습니다. 자율주행차는 인공지능 기술의 완벽한 예이다. 인공지능에는 머신러닝(ML)과 같은 다양한 지능형 기계와 애플리케이션이 포함됩니다. 이러한 기술을 함께 사용하면(AI 및 ML) 개발자와 IT 전문가가 사전 예방적 접근 방식을 사용하여 전반적인 개발 작업을 개선할 수 있습니다.

1) 개발(dev)과 2) 운영(ops)이라는 두 가지 다른 단어에서 따온 DevOps는 기본적으로 전문가(소프트웨어 개발자 및 IT 운영 팀)가 함께 협력하여 고품질 소프트웨어 솔루션 및 애플리케이션을 설계하고 제공하는 설정입니다. 강화된 보안 기능으로 빠른 속도로. DevOps의 핵심 목적은 데이터를 수집하고 모든 단계에서 개발 프로세스에 대한 지속적인 피드백을 제공하여 효율성을 높이고 워크플로를 간소화하는 것입니다. DevOps 팀은 자동화, 팀워크, 실시간 피드백 및 테스트를 통해 이를 수행합니다. 따라서 DevOps 개발 서비스는 기업이 문제와 오류를 줄이면서 더 나은 소프트웨어 솔루션과 애플리케이션을 더 빠르게 개발하는 데 도움이 됩니다.

인공지능과 머신러닝이 DevOps에 미치는 영향?

AI와 ML이 DevOps에 참여하면 팀은 무한 정량화 및 누락된 요구 사항과 같은 프로젝트 결함과 문제를 더 잘 발견할 수 있습니다. 결과적으로 개발 팀은 프로젝트 계획 결함, 오류 및 결함을 줄여 더 나은 프로젝트 요구 사항을 만들어 고급 최종 제품을 만들 수 있습니다. 간단히 말해서 DevOps의 미래는 주로 시간과 비용을 절약하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 AI 및 ML 기술에 달려 있습니다.

이러한 기술의 영향을 이해하는 데 도움이 되도록 AI와 ML이 DevOps를 변화시키는 몇 가지 방식을 언급했습니다.

효율적인 애플리케이션 진행

DevOps에 AI 및 ML 애플리케이션을 통합하면 애플리케이션의 효율성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. AI 및 ML 도구를 사용하면 프로젝트 관리자는 코드의 불규칙성, 리소스 잘못된 처리, 프로세스 속도 저하 등을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 개발 프로세스 속도를 높여 최종 제품을 더 빠르게 만들 수 있습니다.

증강 자동화

인공 지능은 사람의 개입 필요성을 줄여 다양한 DevOps 프로세스에 큰 가치를 더합니다. 품질 보증 및 테스트를 예로 들어 보겠습니다. 현재 개발 팀이 사용자 승인 테스트, 기능 테스트 등 QA 및 테스트 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되는 다양한 테스트 도구와 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 대량의 데이터를 생성하며 ML 애플리케이션은 결과의 정확성을 향상하는 데 사용됩니다. 이를 통해 개발자는 잘못된 코딩 문제와 오류를 처리할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다. AI 및 ML 도구는 자동화를 활성화하여 전반적인 개발 프로젝트 성능을 향상시킵니다.

DevSecOps

DevOps 팀은 중요한 개발 영역에서 위반을 방지하기 위해 행동 패턴을 발견함으로써 안전한 애플리케이션 및 소프트웨어 제공을 보장하기 위해 기계 학습 애플리케이션과 도구를 사용합니다. 이는 또한 개발자가 최종 제품에서 바람직하지 않은 패턴을 우회하기 위해 프로세스 체인에 금지된 코드와 승인되지 않은 코드를 포함하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.

효율적인 생산 주기

ML은 리소스 활용도를 분석하는 동안 DevOps에 도움을 주어 생산 문제를 최선의 방법으로 관리하기 위해 리소스 활용도 및 기타 사항을 분석합니다. 이는 최종 제품의 적시 납품을 위한 효율적이고 간소화된 생산 주기를 보장합니다.

긴급 주소 지정

ML은 기계 지능을 사용하므로 정기적으로 시스템을 훈련시켜 이상 현상을 발견하고 실시간으로 해결함으로써 긴급 경보를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간 및 긴급 경보 시스템은 개발 프로세스를 더욱 효율적이고 빠르게 만듭니다.

문제를 조기에 식별

AI 및 ML 도구의 도움으로 운영팀은 문제를 조기에 더 잘 감지할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간 없이 효율적으로 운영을 계속할 수 있는 비즈니스 연속성이 보장됩니다. 소프트웨어 개발 팀은 또한 이러한 기술을 사용하여 구성 벤치마크와 같은 패턴을 개발하여 성능 수준을 달성하고 사용자 행동을 예측하여 전반적인 고객 참여 및 경험에 영향을 미칠 수 있는 결함을 방지합니다.

비즈니스 평가

머신 러닝은 비즈니스 안정성을 보장하고 프로세스 개발을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 비즈니스 전문가는 ML 도구와 애플리케이션을 사용하여 사용자 지표를 분석하고 문제가 발생할 경우 관련 부서나 팀, 개발자에게 경고를 보낼 수 있습니다.

향상된 데이터 상관관계

다양한 개발 프로세스와 환경에서 데이터 흐름을 분석하는 것은 DevOps 프로세스에서 AI를 사용하는 주요 이점 중 하나입니다. 모든 팀과 환경에는 서로 다른 결점과 문제가 있으므로 AI와 머신러닝은 한 곳에서 다양한 환경에 대한 데이터를 생성하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 개념을 이해하려면 모니터링 도구의 예를 들어보세요. 모니터링 도구와 솔루션은 실시간으로 데이터를 생성하도록 설계되었으며, AI는 다양한 프로세스와 플랫폼 간의 데이터 상관관계를 개선합니다. 그런 다음 이러한 도구는 ML 기술을 사용하여 다양한 데이터 스트림에서 통찰력을 찾아냅니다. 결과적으로 DevOps 팀은 다양한 대시보드와 도구를 사용하는 대신 개발 프로세스에 대한 명확하고 포괄적인 개요를 더 잘 얻을 수 있습니다.

함께

AI의 속도와 ML의 정확성은 개발, 배포, 테스트, 관리 등 DevOps 운영의 여러 측면에 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 기술은 테스트를 자동화하고, 이상 현상을 조기에 포착하고, 결함을 최대한 빨리 해결하여 최종 제품을 더 빠르게 설계함으로써 프로세스 주기를 획기적으로 개선하고 간소화할 수 있습니다. Dev Ops 전문가는 AI 및 ML이 제공하는 모든 기능과 기회를 AI 기반 도구 및 애플리케이션을 사용하여 복잡한 작업과 운영을 자동화함으로써 제품 품질을 개선하고 개발 프로세스를 더 잘 관리할 수 있는 새롭고 효과적인 방법으로 고려해야 합니다.

위 내용은 DevOps 혁신에서 AI와 ML의 역할의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!