17 ابزار برتر AI DevOps [2025]

برنامه بعدی برنامه و تست مرورگر

【👨🏻‍💻 یوتیوب】
سایر مطالب مربوط به DevOps را تماشا کنید – AWS

مورد اعتماد 2 منگنز+ QAS & DEVS برای تسریع در چرخه انتشار آنها

چاندریکا دب

ارسال شده در: 17 ژانویه 2025

21365 بازدید

21 دقیقه بخوانید

ابزارهای DevOps AI با شکستن موانع سنتی و افزایش کارآیی ، روند توسعه نرم افزار را تغییر می دهند. با استفاده از این ابزارهای DevOps AI ، می توانید کارهای پیچیده را به صورت خودکار انجام دهید ، بهبود مستمر را فعال کرده و به تیم های QA کمک کنید تا نرم افزارهای با کیفیت بالا را با سهولت ارائه دهند. ادغام ابزارهای DevOps AI به سازمانها اجازه می دهد تا فراتر از روشهای کار قدیمی حرکت کنند و به سطوح جدیدی از بهره وری و عملکرد برسند.

فهرست مطالب

چرا AI در DevOps؟

طبق گفته MarketResearch ، پیش بینی می شود که AI تولیدی در DevOps Market از حدود 942.5 میلیون دلار در سال 2022 به 22.100 میلیون دلار تخمین زده شده در سال 2032 رشد کند و این نشان دهنده نرخ رشد سالانه 38.20 ٪ قابل توجه است. این رشد انفجاری نشان دهنده پتانسیل تحول AI در توسعه و عملیات نرم افزار است.

در زیر برخی از دلایلی که هوش مصنوعی برای DevOps مفید است:

• اتوماسیون: با اتوماسیون فرایند ، می توانید کارهای تکراری را مدیریت کنید و به تیم ها اجازه می دهید تا روی کار استراتژیک و با ارزش بالا در فرایند توسعه و آزمایش تمرکز کنند.
• بینش پیش بینی: هوش مصنوعی قبل از تأثیرگذاری بر عملکرد ، کاهش خرابی و خطرات ، تجزیه و تحلیل و پیش بینی مسائل بالقوه سیستم را انجام می دهد.
• مدیریت منابع هوشمند: هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل معیارهای عملکرد و الگوهای بار کار ، استفاده از زیرساخت ها را بهینه می کند و مقیاس بندی مقرون به صرفه را امکان پذیر می کند.
• تصمیمات محور داده ها: تجزیه و تحلیل پیشرفته AI ، بینش های عملی را ارائه می دهد ، به تیم های DevOps کمک می کند تا سریعتر کار کنند ، به آنها در اطلاع رسانی در تصمیم گیری ها کمک کنند و به سرعت با تغییرات بازار سازگار شوند.
• همکاری پیشرفته: AI با ارائه توصیه های شفاف و با حمایت از داده ها و جریان کار ، شکاف های ارتباطی بین تیم های توسعه و عملیات را پل می کند.

AI راه حل های هوشمند را در گردش کار DevOps ادغام می کند ، به تیم ها کمک می کند تا از خرابی سیستم جلوگیری کنند ، تلاش دستی را کاهش داده و باعث افزایش کارایی شوند. این به تیم ها اجازه می دهد تا روی نوآوری استراتژیک تمرکز کنند.

ابزارهای DevOps AI به تیم ها امکان می دهند هشدارها را به صورت خودکار انتخاب کنند ، راه حل ها را پیشنهاد دهند و کتابهای پخش وضوح را اجرا کنند ، و به طور قابل توجهی زمان لازم برای بازیابی از اشکالات نرم افزاری را کاهش می دهند. این نه تنها سرعت گردش کار را تسریع می کند بلکه از فرآیندهای چابک پشتیبانی می کند و شیوه های نوآورانه را پیشرفت می کند.

علاوه بر این ، بیایید ابزارهای مختلف AI DevOps را بیاموزیم که به توسعه و تیم های QA کمک می کنند و تصمیم می گیرند که ابزارها بتوانند نیازهای DevOps خود را برآورده کنند.

در زیر برخی از محبوب ترین و پرکاربردترین ابزارهای DevOps AI که به توسعه دهندگان و آزمایش کنندگان کمک می کند تا با اتوماسیون فرایندها و تقویت همکاری تیم ، گردش کار را ساده تر کنند. این لیست به توسعه دهندگان و آزمایش کنندگان کمک می کند تا ابزار مناسبی را که مطابق با الزامات پروژه است ، انتخاب کنند.

برهنه ترین

Lambdatest یک پلت فرم اجرای تست AI است که به شما امکان می دهد تست های دستی و اتوماسیون را در مقیاس انجام دهید و به شما امکان می دهد با بهترین ابزارهای CI/CD مانند جنکینز ، Circleci ، GitLab و موارد دیگر ادغام شوید. این پلتفرم به شما کمک می کند تا گردش کار DevOps خود را به طور مؤثر تقویت کنید.

ویژگی های کلیدی Lambdatest Devops AI ابزار:

• این اتوماسیون تست و گردش کار DevOps را تسریع می کند و سرعت آن را تا 70 ٪ سریعتر از شبکه های ابری سنتی از طریق Hyperexecute ارائه می دهد.
• این برنامه Kaneai ، یک پلت فرم As-As-As-As-Anative Genai ، Genai را ارائه می دهد ، که تیم ها را قادر می سازد با استفاده از زبان طبیعی ، ایجاد ، اشکال زدایی و اصلاح آزمایشات را با استفاده از زبان طبیعی ، کاهش بار کاری تیم های QA و تقویت فرآیندهای کیفیت انجام دهند. Kaneai با اجرای سرعت بالا و شناسایی خودکار مسئله ، آزمایش را ساده تر می کند و باعث افزایش کارایی می شود.
• این مسائل بالقوه را با ارائه بینش از طریق تجزیه و تحلیل پیشرفته AI ، افزایش کیفیت و کارآیی آزمایش کاهش می دهد.
• این علل آزمایش های پوسته پوسته را مشخص می کند ، تاریخچه خرابی را ردیابی می کند و الگوهای را تشخیص می دهد و امکان تنظیم محیط سفارشی را فراهم می کند.
• این بینش های هوش مصنوعی را فراهم می کند که داده های تست را برای بهبود راندمان اتوماسیون و کاهش نرخ خرابی تجزیه و تحلیل می کنند.
• این همکاری تیمی را تقویت می کند که به تیم ها اجازه می دهد تا با هم در ایجاد آزمون ، اجرای و نتیجه در زمان واقعی همکاری کنند.

کپل

Github Copilot ، یک ابزار تولید کد با هوش مصنوعی ، جنبه های گردش کار CI/CD را تقویت می کند. به عنوان یکی از محبوب ترین ابزارهای DevOps AI ، به طور غیرمستقیم تلاش توسعه دهنده را با بهبود کارایی و کیفیت کد کاهش می دهد. این ابزار پیشنهادات هوشمندانه ای را ارائه می دهد ، به تسریع در چرخه توسعه کمک می کند و تیم ها را قادر می سازد تا نرم افزارهای قابل اعتماد را ارائه دهند.

ویژگی های اصلی GitHub Copilot Devops AI ابزار:

• این پیشنهاد می کند قطعه های کد و کل کارکردهای در زمان واقعی ، ساده سازی توسعه و کاهش تلاش های برنامه نویسی دستی.
• این کشور در زبان های مختلف برنامه نویسی کمک می کند ، و تیم های DevOps را قادر می سازد تا بدون داشتن تخصص گسترده خاص زبان ، در قسمتهای متنوع کد کار کنند.
• این یکپارچه با IDE های محبوب مانند کد استودیو ویژوال ادغام می شود و بدون نیاز به ابزارهای اضافی ، گردش کار موجود را تقویت می کند.
• همچنین با خطوط لوله Azure Devops CI/CD ادغام می شود و در مدیریت عملیات و ارائه بینش در مورد بار کاری کمک می کند و از این طریق عملکرد را تقویت می کند.

یادداشت

گردش کار DevOps خود را با ادغام Copilot GitHub برای یک چرخه انتشار یکپارچه بهینه کنید. امروز Lambdatest را امتحان کنید!

AWS Codursu

AWS CodeGuru یک ابزار توسعه AI محور است که چگونه تیم های DevOps به کیفیت ، عملکرد و امنیت کد می پردازند. این ابزار DevOps AI تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین را برای ارائه تجزیه و تحلیل کد جامع از طریق دو ویژگی اصلی خود به دست می آورد: CodeGuru Reviewer برای بررسی های خودکار کد و CodeGuru Profiler برای بهینه سازی عملکرد.

ویژگی های کلیدی AWS CodeGuru Devops AI ابزار:

• این کد را برای شناسایی نقص ، انحراف از بهترین شیوه ها و آسیب پذیری های امنیتی بالقوه ، ارائه توصیه های عملی برای بهبود کیفیت کد ، تجزیه و تحلیل می کند.
• این برنامه به طور مداوم برنامه های تولید را برای تشخیص تنگناهای عملکرد ، استفاده از CPU بالا و ناکارآمدی حافظه نظارت می کند و بینش هایی را برای افزایش عملکرد برنامه و کاهش هزینه ها ارائه می دهد.
• این اسکن کد های کد را برای تشخیص آسیب پذیری ها ، مانند موارد ذکر شده در OWASP Top Ten Ten و CWE Top 25 ، اسکن می کند و توصیه هایی را برای اصلاح و تقویت وضعیت امنیتی برنامه ها ارائه می دهد.
• این یکپارچه با ابزارهای توسعه موجود و خطوط لوله CI/CD ادغام می شود و امکان تجزیه و تحلیل کد مداوم و نظارت بر عملکرد را بدون ایجاد اختلال در گردش کار ایجاد می کند.

داتوگ

DataDog یک بستر نظارت بر ابر است که مدیریت برنامه را از طریق تجزیه و تحلیل هوشمند تغییر می دهد. این ابزار DevOps AI از یادگیری ماشین برای معیارها ، سیاهههای مربوط و ردیابی ، داده ها استفاده می کند و تیم های DevOps را قادر می سازد ناهنجاری های عملکرد را تشخیص دهند ، مسائل مربوط به زیرساخت ها را شناسایی کنند و مشکلات احتمالی را قبل از تأثیرگذاری بر کاربران تشخیص دهند.

ویژگی های کلیدی Datadog Devops AI ابزار:

• Copilot DevOps آن در تحقیق و پاسخ به حوادث با کارآمدتر در سراسر پلت فرم DataDog کمک می کند.
• هوش مصنوعی تحقیقات را با همبستگی خودکار از راه دور از راه دور و خطرات ، ناهنجاری ها و دلایل اصلی مسائل در سراسر پشته فناوری تسریع می کند.
• این راه حل های مانیتورینگ را با استفاده از یادگیری ماشین ارائه می دهد ، تیم ها را قادر می سازد تا به راحتی در کاربرد و عملکرد زیرساخت خود را به راحتی تشخیص دهند.

یادگار جدید

New Relic یک بستر مشاهده است که بینش در زمان واقعی در مورد نحوه عملکرد برنامه ها بر اساس تجربه کاربر ارائه می دهد. با استفاده از این ابزار DevOps AI ، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های Telemetry آسان می شود و تیم های DevOps می توانند به راحتی بطری های عملکرد را در کاربردهای خود شناسایی کرده و معیارهای بهداشتی را ردیابی کنند.

ویژگی های اصلی ابزار جدید Devops AI:

• قابلیت های AIOPS آن از یادگیری ماشین برای تشخیص خودکار ناهنجاری ها ، ارتباط با حوادث مرتبط و کاهش سر و صدای هشدار استفاده می کند و تیم ها را قادر می سازد تا روی موضوعات مهم تمرکز کنند.
• این ابزارهایی را برای شناسایی سریع علل اصلی موضوعات ، ادغام داده ها از منابع مختلف برای ارائه بینش های جامع و وضوح تسریع فراهم می کند.
• این امکان را برای پایان دادن به برنامه های کاربردی با هوش مصنوعی فراهم می کند و به تیم ها امکان نظارت بر عملکرد ، اطمینان از پاسخ های با کیفیت و مدیریت مؤثر هزینه ها را می دهد.
• این مدل های بزرگ زبان را به کار می برد و کاربران را قادر می سازد تا با استفاده از زبان روزمره با داده های مشاهده خود در تعامل باشند و آن را برای طیف گسترده تری از اعضای تیم در دسترس قرار دهند.
• این کشور با ابزارهایی مانند GitHub Copilot ، تسهیل گردش کار یکپارچه و افزایش کارآیی تیم های توسعه و عملیات ادغام می شود.

آرام بخش

Sysdig ابزاری نوآورانه DevOps AI است که از AI و یادگیری ماشین برای تقویت عملیات DevOps در محیط های کانتینر شده استفاده می کند. این کار از طریق چندین مکانیسم یکپارچه برای ارائه نظارت و امنیت جامع با ارائه تشخیص تهدید به زمان اجرا از طریق نظارت مداوم ، اسکن آسیب پذیری خودکار سیستم عامل ها ، برنامه ها و کتابخانه ها ، بهینه سازی منابع از طریق فرآیند تخصیص هوشمند و تجزیه و تحلیل زمان اجرا و زمان بندی دقیق پزشکی قانونی کار می کند.

ویژگی های اصلی Sysdig Devops AI ابزار:

• این پاسخ انسان به تهدیدات ابر را از طریق استدلال چند مرحله ای و آگاهی از زمینه ای تسریع می کند. این تیم به تیم های امنیتی ، توسعه و DevOps کمک می کند تا به طور مشترک به چالش های امنیتی کارآمدتر بپردازند.
• این از یادگیری ماشین برای تشخیص و تجزیه و تحلیل الگوهای ، ناهنجاری ها و تهدیدهای امنیتی بالقوه در پشته نرم افزار استفاده می کند. این امر باعث می شود تا شناسایی و حل و فصل مسائل ، از ثبات و امنیت برنامه اطمینان حاصل شود.
• این به طور خودکار رفتارهای غیرمعمول و تهدیدهای احتمالی را در محیط های Cloud و Kubernetes مشخص می کند و به مهندسان DevOps اجازه می دهد تا قبل از تأثیرگذاری بر عملیات ، به مسائل بپردازند.
• این از بینش های AI محور برای تجزیه و تحلیل رفتار و عملکرد ظروف ، خدمات ریزگردها و اجزای زیرساختی استفاده می کند.

مگس

MABL یک پلت فرم اتوماسیون تست AI محور است که به شما کمک می کند تا از طریق اتوماسیون هوشمند و یکپارچه سازی خط لوله CI/CD ، فرآیند آزمایش برنامه وب را سریع و یکپارچه انجام دهد. استفاده از ابزار MABL DevOps AI به تیم ها کمک می کند تا از طریق یادگیری ماشین سازگار ، برنامه های با کیفیت بالا را بسیار سریعتر ارائه دهند. این ابزار به میزان قابل توجهی نیاز به اسکریپت و نگهداری آزمون دستی را کاهش می دهد.

ویژگی های اصلی ابزار MABL DevOps AI:

• سیستم های متخصص و مدل های احتمالی آن به طور خودکار تست ها را با تغییر در عناصر کاربردی ، کاهش تلاش های نگهداری و اطمینان از قابلیت اطمینان آزمون سازگار می کنند.
• مدل های یادگیری ماشین آن زمان بندی برنامه را برای تنظیم پویا تست ها می آموزند و منجر به اجرای سریعتر و قابل اطمینان تر در محیط های مختلف می شوند.
• این امکان را به کاربران می دهد تا با استفاده از توضیحات زبان طبیعی ، رفتارهای پیچیده کاربردی را تأیید کنند و ایجاد سناریوهای آزمون جامع را ساده تر کنند.
• این تغییرات غیر منتظره UI را تشخیص می دهد ، از تجربه کاربری مداوم و حفظ کیفیت برنامه اطمینان می دهد.
• این برنامه زمان بارگذاری صفحه را کنترل می کند و مدت زمان اجرای آزمایش را با استفاده از تکنیک های خوشه بندی برای شناسایی رگرسیون های احتمالی در اوایل چرخه توسعه انجام می دهد.

جنکینز ایکس

Jenkins X یک بستر اتوماسیون ابر بومی است که با ادغام با پروژه های منبع باز مانند Kubernetes ، Tekton ، Kuberhealthy ، Grafana ، Jenkins و Nexus ، ادغام مداوم و تحویل مداوم را تقویت می کند. این ابزار DevOps AI از زیرساخت ها به عنوان کد از طریق Terraform برای مدیریت منابع ابری استفاده می کند ، GITOPS را برای کنترل نسخه و مدیریت دولت خوشه ای پیاده سازی می کند و از مدیریت مخفی امن از طریق ارائه دهندگان مانند طاق یا راه حل های میزبان ابر استفاده می کند.

ویژگی های اصلی Jenkins X Devops AI ابزار:

• این داده های ساخت گذشته را برای پیش بینی خرابی های احتمالی قبل از بروز تجزیه و تحلیل می کند و به مهندسان این امکان را می دهد تا به طور پیشرو به مسائل بپردازند.
• تصمیم گیری آن در صورت عدم موفقیت در استقرار ، به حداقل رساندن خرابی ، در خودکار سازی برگشت به عقب کمک می کند.
• این تخصیص منابع را در طی فرآیند ساخت ، کاهش هزینه ها و بهبود کارآیی بهینه می کند.

در کانال YouTube Lambdatest مشترک شوید و فیلم های بیشتری را در DevOps ، AIOPS و موارد دیگر دریافت کنید.

محافل

Circleci یک پلتفرم برجسته مبتنی بر ابر برای CI/CD است که فرایند توسعه نرم افزار را خودکار می کند و تیم ها را قادر می سازد تا برنامه ها را با کارآیی و دقت بسازند ، آزمایش و مستقر کنند. Circleci با ادغام یکپارچه با سیستم های کنترل نسخه محبوب مانند Github ، GitLab و Bitbucket ، همکاری را تقویت می کند و چرخه های توسعه را تسریع می کند.

این ابزار DevOps AI از الگوریتم های یادگیری ماشین برای برنامه ریزی شغلی و تخصیص منابع استفاده می کند و از اجرای سریعتر خط لوله اطمینان می دهد ، در حالی که مجموعه ویژگی های قوی و رابط بصری آن ، آن را به عنوان انتخاب برتر برای تیم های DevOps با هدف بهبود کیفیت نرم افزار و سرعت تحویل تبدیل می کند.

ویژگی های اصلی Circleci DevOps AI ابزار:

• این امکان پردازش موازی وظایف مانند ساختمان و آزمایش را فراهم می کند تا زمان ساخت را کاهش داده و استقرار را سرعت بخشد.
• این ادغام داکر قوی را ارائه می دهد و به تیم ها امکان می دهد برنامه های کاربردی را برای محیط های سازگار در مراحل توسعه ، آزمایش و تولید کانتینر کنند.
• این خطوط لوله بسیار قابل تنظیم برای تعریف گردش کار پیچیده ، مدیریت وابستگی بین مشاغل و ساده سازی فرآیندهای تحویل در محیط های مرحله بندی و تولید فراهم می کند.

DevOps لاجورد

Azure DevOps مجموعه ای جامع از ابزارها و خدمات ارائه شده توسط مایکروسافت است. این یکی از پرکاربردترین ابزارهای DevOps AI در هنگام ادغام با Aizure's AI و خدمات یادگیری ماشین است. این ادغام باعث افزایش فرآیندهای CI/CD ، اتوماسیون تست و مدیریت زیرساخت ها می شود.

ویژگی های اصلی ابزار Azure DevOps AI:

• این موارد به طور خودکار موارد تست را بر اساس تغییرات کد ، بهبود پوشش آزمایش و کاهش تلاش دستی تولید و اجرا می کند.
• با شناسایی تنگناها و توصیه پیشرفت ، فرآیندهای ساخت را بهینه می کند.
• این استقرار گذشته را برای پیش بینی موفقیت استقرار آینده و کاهش خطر شکست ، تجزیه و تحلیل می کند.

دزدکی حرکت کردن

SNYK یکی از قدرتمندترین ابزارهای AI DevOps است که قابلیت های اسکن امنیتی نهایی را در طول چرخه عمر توسعه فراهم می کند ، زیرا بر روی اسکن خودکار کد های کد برای آسیب پذیری ها در کتابخانه های منبع باز و وابستگی ها تمرکز دارد ، امکان تشخیص زودرس و اصلاح مشکلات امنیتی بالقوه را فراهم می کند. انجام اسکن های امنیتی بر روی تصاویر کانتینر ، اطمینان از برنامه های کاربردی در کل فرآیند کانتینر سازی و ارائه مدیریت وضعیت امنیتی ابر (CSPM) برای شناسایی و رفع نادرست ها و شکاف های امنیتی در زیرساخت های ابری.

ویژگی های اصلی ابزار Snyk DevOps AI:

• این برنامه از هوش مصنوعی برای انجام آزمایش امنیتی کاربردی استاتیک (SAST) استفاده می کند و آسیب پذیری ها را در زمان واقعی به عنوان توسعه دهندگان می نویسد. این بازخورد فوری امکان اصلاح سریع را فراهم می کند و خطرات امنیتی را در مراحل توسعه کاهش می دهد.
• این امر صحت شناسایی آسیب پذیری را در میان کد منبع برنامه ، کتابخانه های منبع باز ، زیرساخت های کانتینر و زیرساخت ها به عنوان کد (IAC) بهبود می بخشد. این تجزیه و تحلیل جامع یک وضعیت امنیتی قوی را تضمین می کند.
• قابلیت های هوش مصنوعی آن مشاوره عملی را مستقیماً در ابزارهای توسعه ارائه می دهد. این ادغام فرایند اصلاح را ساده تر می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بدون ایجاد اختلال در گردش کار خود ، مسائل امنیتی را به طور مؤثر برطرف کنند.
• نظارت مداوم AI-محور آن دارای تیم های هشدار دهنده هشدار در مورد تهدیدات امنیتی جدید و آسیب پذیری ها در هنگام ظهور آنها است. این رویکرد پیشرو تضمین می کند که برنامه ها حتی با ایجاد خطرات جدید ایمن هستند.
• این زمینه را از داده های جمع آوری شده در ابزارهای مختلف امنیتی و مشاهده فراهم می کند. این دیدگاه جامع سازمانها را قادر می سازد تا ریسک کاربردی را به طور مؤثرتری ارزیابی و مدیریت کنند.

چلپ چلوپ

Splunk یک بستر در حال تغییر بازی در دنیای داده محور DevOps است که مقادیر زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه را به خود می گیرد و آن را به بینش های معنی دار تبدیل می کند. قابلیت های پیشرفته یادگیری ماشین ، Splunk را قادر می سازد تا فراتر از تجزیه و تحلیل ورود به سیستم سنتی باشد ، و به سازمان ها ابزاری قدرتمند AI برای نظارت ، امنیت و هوش عملیاتی ارائه می دهد.

ویژگی های کلیدی ابزار devops ai:

• این گردش کار هدایت شده و دستیاران هوشمند را برای کاربران فراهم می کند تا مدل های یادگیری ماشین سفارشی را ایجاد کنند که برای موارد خاص استفاده از DevOps طراحی شده است ، تجزیه و تحلیل داده ها و فرآیندهای تصمیم گیری را افزایش می دهد.
• این برنامه از هوش مصنوعی برای ارائه تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ، کاهش سر و صدای هشدار ، تشخیص ناهنجاری ، آستانه تطبیقی ​​و همبستگی حادثه ، ارائه یک راه حل جامع AIOPS برای نظارت و حفظ سلامت خدمات فناوری اطلاعات استفاده می کند.
• از AI مولد برای ارائه یک تجربه گپ استفاده می کند که به کاربران کمک می کند تا با تعامل به زبان انگلیسی ساده ، زبان پردازش Splunk (SPL) را یاد بگیرند ، و پیشنهادات پرس و جو ، توضیحات و تفکیک دقیق را ارائه می دهند.

Pagerduty یک بستر برجسته مدیریت حادثه است که برای شناسایی ، پاسخ دادن به و حل و فصل حوادث تولید ، راه حل های قوی را برای تیم های DevOps ارائه می دهد. این ابزار به سازمانها اجازه می دهد تا با ارائه سیستم های نظارت در زمان واقعی و سیستم پاسخ خودکار ، خرابی را به حداقل برسانند.

جدیدترین پیشنهاد این ابزار DevOps AI PageRduty AIOPS است که شامل هوش مصنوعی و اتوماسیون در قابلیت ها است. این راه حل به کاهش نویز در فرآیند مدیریت حادثه ، بهبود کارایی و دقت پاسخ به نقص کمک می کند و به تیم ها اجازه می دهد تا کارهای تکراری را در گردش کار پاسخ حادثه خودکار کنند.

ویژگی های اصلی PageRduty Devops AI ابزار:

• این امر به طور خودکار حوادث را به اعضای تیم واجد شرایط بر اساس تخصص و در دسترس بودن برای پاسخ سریع به موضوعات مهم تشخیص داده و هدایت می کند.
• این روش از یک رویکرد مبتنی بر ML برای محدود کردن خستگی هشدار با گروه بندی هشدارهای مرتبط و اولویت بندی موضوعات مربوطه استفاده می کند ، بنابراین تیم ها باید روی آنچه بیشترین تعداد را دارند تمرکز کنند.
• این تضمین می کند که سیاستهای برنامه ریزی و تشدید به صورت خودکار انجام می شود و از این طریق پوشش مداوم برای رسیدگی به حوادث در یک زنجیره پاسخ ساختاری تضمین می شود.

ابری

CloudHealth توسط VMware برای بهینه سازی هزینه ابر از AI استفاده می کند. این تجزیه و تحلیل استفاده از منابع ابری برای ارائه توصیه های هوشمندانه ، از جمله پیشنهادات مربوط به پیشنهادات مربوط به انواع نمونه های مناسب با بار کار و فرصت های نمونه رزرو شده برای بارهای قابل پیش بینی ، باعث صرفه جویی قابل توجه در هزینه ها می شود. همچنین مدیریت جامع منابع را از طریق برچسب گذاری خودکار ، طبقه بندی و توصیه های مقیاس بندی بر اساس الگوهای استفاده ارائه می دهد. این پلتفرم مدیریت انطباق را از طریق گزارشگری و نظارت خودکار ساده می کند.

ویژگی های کلیدی CloudHealth Devops AI:

• این برنامه از هوش مصنوعی برای ارائه توصیه های حقوقی در سراسر CPU ، حافظه ، دیسک و منابع شبکه استفاده می کند و از استفاده از منابع کارآمد و صرفه جویی در هزینه اطمینان می دهد.
• این بینش های محور AI را برای بهینه سازی بارهای کاری و اتوماسیون فرآیندهای ، افزایش راندمان عملیاتی و عملکرد ارائه می دهد.
• این تجزیه و تحلیل هزینه و توصیه های مفصلی برای خوشه های Kubernetes ، کمک به استخرهای گره با اندازه مناسب و زیرساخت های اساسی برای عملکرد بهینه ارائه می دهد.
• این امر انطباق با ابر و وضعیت امنیتی را با دید کامل در مورد غلط های نادرست بر اساس قوانین از پیش تعریف شده و سیاستهای سفارشی ، اولویت بندی موضوعات بر اساس نمرات ریسک و خودکارسازی بهبود می بخشد.

داتاتاتاتاتراس

Dynatrace نظارت جامع را از طریق ابزار دیویس AI و Devops AI ارائه می دهد که از یک موتور هوشمند استفاده می کند که میلیاردها وابستگی در میلی ثانیه را برای تشخیص ناهنجاری ها و انجام تجزیه و تحلیل علت اصلی پردازش می کند. این ابزار به ردیابی معیارهای سیستم مانند عملکرد CPU ، زمان پاسخگویی و ترافیک شبکه در کل پشته فناوری ، از زیرساخت ها گرفته تا تعامل کاربر نهایی کمک می کند. این امکان تشخیص خودکار ناهنجاری و تجزیه و تحلیل علت اصلی را فراهم می کند ، بنابراین به تیم ها کمک می کند تا قبل از تأثیرگذاری بر کاربران ، به سرعت مسائل را شناسایی کنند.

ویژگی های اصلی Dynatrace Devops AI ابزار:

• این به طور مداوم داده های گسترده ای را برای تشخیص ناهنجاری ها ، انجام تجزیه و تحلیل علت اصلی و ارائه پاسخ های دقیق ، امکان وضوح سریع مسئله و بهینه سازی عملکرد فعال را تجزیه و تحلیل می کند.
• این به طور خودکار علت اصلی مشکلات عملکرد را مشخص می کند و باعث کاهش زمان صرف شده برای عیب یابی می شود.
• این مسائل بالقوه را پیش بینی می کند و به تیم ها امکان می دهد قبل از تأثیرگذاری بر عملیات ، آنها را به صورت فعال بپردازند.
• این به طور خودمختار الگوها یا رفتارهای غیرمعمول را در کل پشته فناوری شناسایی می کند و تشخیص زودرس مشکلات احتمالی را تسهیل می کند.
• این امر به طور مداوم بر محیط های ابری نظارت می کند ، بدون مداخله انسان ، مسائل را تشخیص داده و حل می کند.

غیر قابل انکار

Ansible اتوماسیون ساده ای را برای مدیریت ارکستراسیون و پیکربندی آن از طریق زبان اعلانی خود فراهم می کند. تیم ها می توانند به طور مؤثر وظایف اتوماسیون را تعریف و انجام دهند ، و از مدیریت مداوم محیط اطمینان حاصل کنند. این ابزار سادگی و اثربخشی را به ابزاری ارزشمند برای مدیریت زیرساخت های پیچیده فناوری اطلاعات در مقیاس ارائه می دهد.

با ادغام هوش مصنوعی ، این ابزار DevOps AI از یک پلت فرم اتوماسیون ساده به یک سیستم هوشمند تبدیل می شود که قادر به تصمیم گیری در زمان واقعی و سازگاری با نیازهای پیچیده زیرساخت ها است.

ویژگی های کلیدی ابزار Ansible DevOps AI:

• الگوریتم های هوشمند آن به صورت پویا تنظیمات را بر اساس حالت زیرساخت تنظیم می کنند.
• این دستگاه تشخیص و تصحیح مسائل سیستم را خودکار می کند.
• تجزیه و تحلیل مقیاس بندی منابع پیش بینی کننده آن از الگوهای استفاده برای بهینه سازی عملکرد و تخصیص منابع.

IBM Watson aiops

IBM Watson AIOPS عملیات IT را از طریق یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی تقویت می کند و مدیریت و وضوح حوادث مستقل را ارائه می دهد. این سیستم عامل با استفاده از یک مدل قیمت گذاری مبتنی بر مصرف ، دو قابلیت اصلی را ارائه می دهد:

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و در زمان واقعی برای پیش بینی حوادث بالقوه قبل از تأثیرگذاری بر عملکرد سیستم ، امکان وضوح مسئله فعال و به حداقل رساندن اختلال در سرویس.
• عیب یابی خودکار: با بررسی داده های ورود به سیستم ، هشدارها و تغییر تاریخچه ، کاهش مداخله دستی در وضوح حادثه ، تجزیه و تحلیل و NLP محور را برای تعیین علل اصلی اعمال می کند.

ویژگی های کلیدی IBM Watson Aiops Devops AI ابزار:

• این به طور خودکار برای شناسایی علل اصلی ، ساده سازی مدیریت حادثه و کاهش زمان وضوح ، به طور خودکار رویدادهای مرتبط با آن خوشه می کند.
• از یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری ها در سیاههها و هشدارها استفاده می کند و باعث می شود شناسایی مسئله فعال قبل از تأثیرگذاری بر عملیات باشد.
• این داده های بدون ساختار را از منابع مانند سیاهههای مربوط ، بلیط و گپ برای استخراج بینش های ارزشمند ، غنی سازی هشدارهای پیش بینی کننده و تقویت تصمیم گیری پردازش می کند.
• این مؤلفه گسل ریشه را مشخص می کند و شعاع ضربه را ارزیابی می کند ، تسهیل انزوا و وضوح سریع مشکل.
• این توصیه های محور AI را بر اساس داده های تاریخی ارائه می دهد ، به تیم ها در حل سریع قطع و جلوگیری از حوادث آینده کمک می کند.
• این مدل از مدل های یادگیری عمیق برای پیش بینی خطرات مرتبط با تغییرات کد و پیکربندی استفاده می کند و هشدارهای پیشگیرانه ای را برای جلوگیری از مشکلات احتمالی ارائه می دهد.
• این یکپارچه با ابزارهای DevOps موجود ارتباط برقرار می کند و داده ها را در کل پشته جمع می کند تا بینش های جامع و حفظ استمرار گردش کار را ارائه دهد.

انتخاب ابزار DevOps مناسب AI می تواند تفاوت بین کارایی تحول و ناامیدی تکنولوژیکی باشد. این فرایند به یک رویکرد جامع نیاز دارد که فراتر از ویژگی های سطح سطح باشد ، و خواستار ارزیابی استراتژیک از نیازهای منحصر به فرد سازمان شما و پتانسیل رشد است.

نکته مهم این است که ابزارهایی را انتخاب کنید که با نیازهای سازمانی خاص شما و پشته فناوری موجود مطابقت داشته باشد.

مقیاس پذیری

ابزار ایده آل DevOps AI باید بتواند با زیرساخت های موجود شما یکپارچه گسترش یابد و پیچیدگی های بیشتری را بدون تخریب عملکرد انجام دهد. یک ابزار واقعاً مقیاس پذیر با رشد شما سازگار است و تخصیص منابع انعطاف پذیر و امکان مدیریت گردش کار به طور فزاینده ای پیشرفته را با تکامل سازمان شما ارائه می دهد.

با ادغام هوش مصنوعی در گردش کار DevOps ، سازمان ها می توانند با کاهش مداخله و خطاهای دستی ، روند توسعه را ساده تر کنند. تیم ها همچنین می توانند با استفاده از ابزارهای مختلف اتوماسیون DevOps که به آنها امکان می دهد روی نوآوری و پیشرفت های مداوم در ارائه برنامه های نرم افزاری با کیفیت بالا تمرکز کنند ، بهره وری خود را تقویت کنند.

اجرای کانتینر ، ابزارهای نظارت مانند پرومتئوس و گرافانا و ایجاد محیط های مشترک می تواند به مشاغل کمک کند تا کارایی و قابلیت اطمینان مدل های هوش مصنوعی را افزایش دهند.

قابلیت های ادغام

ابزار DevOps AI شما باید به بخشی ارگانیک از چشم انداز فناوری موجود شما تبدیل شود. این به معنای ادغام عمیق و یکپارچه با:

• خط لوله های ادغام مداوم/استقرار مداوم (CI/CD)
• سکوهای ابری
• سیستم های مدیریت کد منبع
• زیرساخت های نظارت و ورود به سیستم

هدف یک اکوسیستم فن آوری هماهنگ است که در آن ابزارهای AI به جای مختل شدن ، گردش کار موجود شما را تقویت می کنند.

تصویب تیمی

قابلیت های فنی به معنای هیچ چیز نیست اگر تیم شما نتواند به راحتی از ابزارهای DevOps AI استفاده کند. تیم ها باید بتوانند با فن آوری ها و روندهای جدید سازگار شوند تا روند توسعه و آزمایش را تقویت کنند.

در نظر بگیرید:

• رابط های بصری
• مستندات جامع
• منابع آموزشی
• حمایت جامعه
• هماهنگی با مجموعه مهارت فعلی تیم خود

قدرتمندترین ابزار DevOps AI باید بر اساس الزامات پروژه انتخاب شود. در حالی که هوش مصنوعی به معنای جایگزین کردن قضاوت انسانی نیست ، اما به عنوان ابزاری قدرتمند است که با کاهش خطرات ، افزایش کارایی و ارائه بینش هایی که ممکن است توسط تحلیلگران انسانی نادیده گرفته شود ، توانایی های انسانی را تقویت می کند.

مزایای اصلی شامل سرعت تصمیم گیری ، دقت بهبود یافته ، کاهش خطر و امکان ایجاد یک حافظه نهادی بی نهایت است. با این حال ، ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی مستلزم ایجاد اعتماد به نفس ، دموکراتیک کردن دسترسی و تعبیه یکپارچه این فناوری ها در سیستم های موجود ، با تأکید مداوم بر طراحی انسان محور و ملاحظات اخلاقی است.

پایان

همانطور که به جلو حرکت می کنید AI دیگر یک افزودنی اختیاری نیست بلکه بخش لازم از استراتژی های موثر DevOps است. ترکیب مناسب ابزارهای هوش مصنوعی می تواند به طرز چشمگیری باعث افزایش کارایی ، کاهش خطرات عملیاتی و تسریع در نوآوری شود. اجرای ابزارهای هوش مصنوعی در DevOps می تواند با اتوماسیون وظایف ، افزایش تصمیم گیری و تقویت کارایی ، گردش کار را متحول کند.

با این حال ، برخی از چالش ها ، مانند کیفیت داده ها ، پیچیدگی ادغام ، فشار عملکرد ، خطرات امنیتی و هزینه های زیاد ، برای اجرای موفقیت آمیز باید برطرف شود. داده های با کیفیت بالا از طریق ورود به سیستم مداوم و خطوط لوله متمرکز ، انتخاب ابزارهای سازگار برای کاهش پیچیدگی ادغام و استفاده از راه حل های مبتنی بر ابر برای بهینه سازی منابع می تواند به غلبه بر این موانع کمک کند.

علاوه بر این ، اولویت بندی ابزارهای هوش مصنوعی با ویژگی های امنیتی قوی و انطباق نظارتی از داده های حساس ضمن ارزیابی ROI ، مقرون به صرفه بودن را تضمین می کند. با برنامه ریزی استراتژیک و ابزارهای مناسب ، سازمان ها می توانند پتانسیل کامل AI را برای تغییر فرآیندهای DevOps خود باز کنند.

سوالات متداول (سؤالات متداول)

آیا ابزارهای AI DevOps برای تیم های کوچک مناسب هستند؟

بله ، بسیاری از ابزارها قیمت گذاری مقیاس پذیر را ارائه می دهند و می توانند از تیم های مختلف بهره مند شوند.

ابزارهای DevOps با قدرت AI چقدر ایمن هستند؟

ابزارهای معتبر امنیت را در اولویت قرار می دهند و غالباً لایه های اضافی محافظت را از طریق تشخیص تهدید AI محور فراهم می کنند.

آیا AI می تواند کاملاً جایگزین مهندسان DevOps انسان شود؟

نه ، هوش مصنوعی برای تقویت و کمک به توانایی های انسانی طراحی شده است ، نه جایگزین متخصصان ماهر.

ROI معمولی اجرای ابزارهای AI DevOps چیست؟

ROI متفاوت است ، اما سازمان ها اغلب شاهد پیشرفت در سرعت استقرار ، راندمان منابع و کاهش خرابی هستند.

ابزارهای AI DevOps چقدر سریع با فناوری های جدید سازگار می شوند؟

بیشتر ابزارهای پیشرو از مدل های یادگیری ماشین استفاده می کنند که به طور مداوم از مجموعه داده های وسیع به روز می شوند و از آنها یاد می گیرند و از سازگاری نسبتاً سریع اطمینان می دهند.

استنادها

چاندریکا دب

Chandrika یک بازاریاب دیجیتال با 4+ سال تجربه در تحول دیجیتال و ایجاد محتوای فنی است. به عنوان یک نویسنده مستقل که متخصص در DevOps و آزمایش نرم افزار است ، وبلاگ های وی بیش از 500000 بازدید را به خود جلب کرده اند. در اوقات فراغت ، او از تماشای Netflix لذت می برد و در iPad خود نشان می دهد.

نمایه نویسنده

چاندریکا دب

Chandrika یک بازاریاب دیجیتال با 4+ سال تجربه در تحول دیجیتال و ایجاد محتوای فنی است. به عنوان یک نویسنده مستقل که متخصص در DevOps و آزمایش نرم افزار است ، وبلاگ های وی بیش از 500000 بازدید را به خود جلب کرده اند. در اوقات فراغت ، او از تماشای Netflix لذت می برد و در iPad خود نشان می دهد.

سوالی دارید؟ آنها را در Lambdatest Community رها کنید. اکنون بازدید کنید

اکنون Lambdatest را امتحان کنید !!

100 دقیقه تست اتوماسیون رایگان دریافت کنید !!

x

ما از کوکی ها استفاده می کنیم تا بهترین تجربه را به شما ارائه دهیم. کوکی ها به ارائه یک تجربه شخصی تر و تبلیغات مربوطه برای شما و تجزیه و تحلیل وب برای ما کمک می کنند. در خط مشی کوکی ها ، حفظ حریم خصوصی و شرایط خدمات بیشتر بیاموزید.