სიჩქარის მოთხოვნილება IT სამყაროში დღითიდღე იზრდება. რეალ. Aობა ისაა, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავება, რომელსაც თ. Aვეების წინ დასჭირდა, კვირებში ხორციელდება განაწილებული გუნდების თანამშრომლობით DevOps მეთოდოლოგიების გამოყენებით .
მას შემდეგ, რაც ტერმინი „DevOps“ შემოვიდა ჩვენს ციფრულ ლექსიკონში, IT ორგანიზაციებმა მთელს მსოფლიოში გა. Aაკეთეს ნახტომი ამ მეთოდოლოგიაში და კარგი მიზეზების გამო. განვითარებისა და IT ოპერაციების გუნდებს შორის ტრადიციული ბარიერ. Aის მოხსნით, DevOps-მა მკვეთრად გააუმჯობესა პროგრამული უზ. Aრუნველყოფის განვითარების ეფექტურობა, სიჩქარე და ხარისხი.
ახლა B- მხარისთვის, მიუ
ხედავად იმისა, რომ საყოველთაო აღიარება მოიპოვა, DevOps-ის მიღების გზა მუწუ. Aკი დარჩა. მიზეზი? უამრავი გამოწვევა – დაწყებული უნარების სიმწირიდან მრავალფეროვან ხელსაწყოებამდე – აწუხებს DevOps მეთოდოლოგიას.
DevOps-ის საბოლოო მიზანი – რაც არის 100% ავტომატიზაცია პრო. Aგრამული უზრუნველყოფის განვითარების სასიცოცხლო ციკლის (SDLC) – რჩება მიუწვდომელი. უფრო მეტიც, DevOps-ის ცალსახა მიღებამ შექმნა ორეტ. Aაპიანი ციფრული ლანდშაფტი, ზოგიერთმა საწარმომ მიაღწია გარკვეულ წარმატებას DevOps-ის მიღებაში, ხოლო სხვები აგრძელებენ ბრძოლას DevOps-ის ინტეგრირების შესახებ საერთო ბიზნეს პროცესებში.
ხელოვნური ინტელექტი
(AI) არის ელექსირი ამ გამოწვევებისთვის. AI-ს შეუძლია მნიშვნელოვანი გავლენა მოახდინოს DevOps-ზე, როგორიცაა ოპერაციული სირთულის შემცირება გამოყენებული ხელსაწყოების მაღალი ნიშისა და განაწილებული ბუნების გამო.
პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების სასიცოცხლო ციკლის ყოველი ფაზის გამარტივებითა და დაჩქარებით, AI აყვანს DevOps-ს სიზ C დონის აღმასრულებელი სია უსტის, ხარისხისა და საიმედოობის ახალ დონეზე. აჟიოტაჟის გარეშე, მოდით ვისაუბროთ ათ გზაზე, თუ როგორ გარდაქმნის AI DevOps მეთოდოლოგიას:
10 გზა AI გარდაქმნის DevOps-ს
1) ტესტირება
DevOps მოიცავს უამრავ ტესტირების პრო key elements of a selling landing page – tommy gun ცესს, მათ შორის ერთეულის ტესტირებას, რეგრესიის ტესტირებას, ფუნქციურ ტესტირებას და მომხმარებლის მიღების ტესტირებას. როგორც წესი, ეს პროცესები წარმოქმნის მონაცემთა უზარმაზარ რაოდენობას, რაც ართულებს DevOps-ის გუნდებს მონაცემთა გაანალიზებას.
ხელოვნური ინტელექტი უზომოდ სასარგებლოა მონაცემთა ასეთი დიდი რაოდენობის ანალიზსა და კატეგორიზაციაში მისი ნიმუშის მიხედვით. შემ aleart news დეგ ის გვაწვდის ინფორმაციას კოდირების ცუდი პრაქტიკისა და შეცდომების შესახებ, რაც ეხმარება კოდირებს გამოავლინონ განვითარების სფეროები და გააუმჯობესონ მათი შესრულება.
2) მონაცემთა წვდომა
მონაცემთა ადეკვატური წვდომის ნაკლებობა არის ერთ-ერთი გადამწყვეტი ასპექტი, რომელიც აფერხებს DevOps გუნდის პროდუქტიულობას. ეს ხელს უშლის DevOps გუნდების შესაძლებლობას გამოიყენონ მონაცემები გადაწყვეტილების მიღებისთვის. AI-ზე მომუშავე მონაცემთა რუკების ტექნოლოგიები აერთიანებს უამრავ მონაცემს სხვადასხვა გამოსახულებული წყაროდან და აუმჯობესებს მას თანმიმდევრული და განმეორებადი ანალიზისთვის. ეს დაეხმარება ტექნოლოგიების გუნდებს გამოავლინონ ღირებული შეხედულებები და მიიღონ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები.
3) რეალურ დროში გაფრთხილებები
სწრაფი გაფრთხილებები ხელს უწყობს სწრაფ რეაგირებას. თუმცა, გაფრთხილების ურდოს სიმძიმის იგივე დონე ართულებს ტექნიკურ გუნდებს რეაგირებას. AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ყველაზე კრიტიკული საკითხების პრიორიტეტიზაციას საკითხებთან დაკავშირებული ყველა დიაგნოსტიკური ინფორმაციის შეგროვებით. გაფრთხილების სიდიდის, წარსული ქცევისა და გაფრთხილების წყაროდან გამომდინარე, AI-ს ასევე შეუძლია რეკომენდაცია გაუწიოს პერსპექტიულ გადაწყვეტას და დაეხმაროს პრობლემის უფრო სწრაფად გამოსწორებას.
4) ავტომატიზაცია
ავტომატიზაცია არის ხელოვნური ინტელექტის შინაგანი მნიშვნელობის წინადადება. როდესაც AI ინტეგრირებულია DevOps პროცესებთან, ის მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ავტომატიზაციის კოეფიციენტს, აღმოფხვრის ან ამცირებს ადამიანის ჩარევის აუცილებლობას პროცესებში, კოდის ცვლილებებიდან განლაგებამდე.
ასევე წაიკითხეთ: ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერით, ML-ზე ორიენტირებული – ახალი DevOps ტენდენცია!
5) უსაფრთხოება
როგორც DevOps მეთოდოლოგიის გაფართოება, DevSecOps აერთიანებს უსაფრთხოებას DevOps-ის სამუშაო პროცესში და ავტომატიზირებს უსაფრთხოების ძირითად ამოცანებს SDLC-ში. AI-ს შეუძლია გაზარდოს DevSecOps უფრო მაღალი შესრულებისთვის. AI-ზე დაფუძნებული ანომალიების გამოვლენის ტექნიკას შეუძლია დაეხმაროს DevOps გუნდებს, ზუსტად დაადგინონ პოტენციური საფრთხეები თავიანთ სისტემაზე და დაიცვან იგი პროაქტიულად.
6) თანამშრომლობა
მიუხედავად იმისა, რომ DevOps ხელს უწყობს თანამშრომლობას, გუნდის არსებული კულტურული განსხვავებები ხელს უშლის ოპტიმალურ თანამშრომლობას. კულტურულად, დეველოპერები მიზნად ისახავს კოდის უფრო სწრაფად და ხშირად გამოშვებას, ხოლო Ops გუნდები მუშაობენ ოპერაციების მინიმალური შეფერხების უზრუნველსაყოფად.
აქ კიდევ ერთხელ, AI შეიძლება იყოს თამაშის შემცვლელი. მას შეუძლია გააუმჯობესოს DevOps გუნდების თანამშრომლობა DevOps-ის ინსტრუმენტთა ქსელში სისტემის პრობლემების ერთიანი ხედვის ხელშეწყობით. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტი ასევე ეხმარება DevOps გუნდებს მიიღონ ღირებული ინფორმაცია გამოვლენილი ანომალიებისა და გამოსწორების პროცესის შესახებ.
