DevOps شیوه ساخت و تحویل نرم افزار را تغییر داده است. این کمک می کند تا سریعتر نرم افزار آزاد شود ، همکاری بین تیم ها را توسعه می دهد و به همبستگی بیشتری به اجرای عملیات کمک می کند. اما هرچه سیستم ها پیچیده تر می شوند و با افزایش تقاضا برای تحویل سریعتر نرم افزار ، تیم های DevOps با رسیدگی به زیرساخت های پیچیده با چالش هایی روبرو هستند ، اطمینان حاصل می کنند که استقرار همانطور که انتظار می رفت ، سیستم را پایدار نگه می دارد و سریعاً مشکلات را برطرف می کند.
برای حل این چالش ها ، بسیاری از شرکت ها در چرخه عمر DevOps خود AI را اتخاذ می کنند. در حقیقت ، یک تحقیق توسط گارتنر حتی نشان می دهد که تا سال 2027 ، تقریباً 60 درصد از تیم های DevOps از هوش مصنوعی در گردش کار خود برای کار بهتر ، خودکار کردن کارهای تکراری و بهبود عملکرد سیستم استفاده می کنند.
این مقاله شامل ده راه عملی برای اهرم است شما یک devop داریدکار در مراحل مختلف. هر نقطه نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی می تواند کار را قابل اطمینان تر ، خودکار و مؤثر تر کند.
10 راه برای استفاده از هوش مصنوعی برای DevOps چیست؟
در اینجا تفصیل تفصیلی از ده روش اصلی که می توانید از هوش مصنوعی برای DevOps استفاده کنید و مشکلات رو به رشد را حل کنید.
1. کارهای روزمره را خودکار کنید
هوش مصنوعی می تواند به راحتی وظایف تکراری مانند استقرار کد ، آزمایش و نظارت را خودکار کند. از داده های فعالیت های گذشته برای بهبود در هر کار به مرور زمان استفاده می کند. این به تیم های DevOps اجازه می دهد تا در حالی که هوش مصنوعی بقیه را مدیریت می کند ، روی فعالیتهایی که نیاز به مشارکت انسان دارند ، تمرکز کنند.
مزایا:
- نتایج مداوم: AI هر بار هر کار را به همان روش انجام می دهد و خطای انسانی را کاهش می دهد.
- گردش کار سریعتر: اتوماسیون تأخیرهای ناشی از مراحل دستی را حذف می کند.
- مقیاس پذیری: هوش مصنوعی می تواند بدون داشتن منابع اضافی از بارهای در حال رشد پشتیبانی کند.
ابزاری برای استفاده:
جنکینز ایکس: یکپارچه سازی یادگیری ماشین برای خودکار سازی CI/CD برای برنامه های Kubernetes و تحویل نرم افزار ساده.
2. وضوح مسئله فعال با تجزیه و تحلیل
ابزارهای هوش مصنوعی می توانند داده های سیستم را مطالعه کرده و هرگونه مسائل احتمالی را قبل از ایجاد هرگونه تأثیر پیش بینی کنند. تیم ها می توانند این مسائل را زودتر برطرف کنند و سیستم ها را سالم نگه دارند و قطع قطع را کاهش می دهند.
مزایا:
- خرابی کمتر: قبل از اینکه کاربران متوجه هر مشکلی شوند ، تیم ها هشدار می دهد.
- عملکرد بهتر: هوش مصنوعی به مناطقی اشاره می کند که سیستم ها کند می شوند.
- استفاده از منابع هوشمندتر: تیم ها می توانند منابع را بر اساس نیازهای واقعی اختصاص دهند.
ابزاری برای استفاده:
Dynatatrace: نظارت بر AI را برای کمک به تیم ها در گرفتن و حل مشکلات زود هنگام ارائه می دهد.
3. مدیریت پاسخ حادثه
با هوش مصنوعی ، تیم های DevOps می توانند هرگونه فعالیت غیرمعمول را تشخیص دهند ، مسائل را بر اساس اهمیت خود طبقه بندی کنند و به طور خودکار شروع به تولید پاسخ ها کنند. این به کاهش زمان وضوح کمک می کند و خدمات را به راحتی انجام می دهد.
مزایا:
- رفع سریعتر: هوش مصنوعی بلافاصله واکنش نشان می دهد و گردش کار را دنبال می کند.
- خطاهای کمتری: هوش مصنوعی برچسب ها و اقدامات دقیق را اعمال می کند.
- بهبود مداوم: هوش مصنوعی با یادگیری حوادث گذشته باهوش تر می شود.
ابزاری برای استفاده:
PageRduty: از یادگیری ماشین برای مسیریابی حوادث و اتوماسیون اقدامات پاسخ استفاده می کند.
4. به توسعه دهندگان کمک کنید تا کد بهتری بنویسند
با برخی از ابزارهای هوش مصنوعی ، توسعه دهندگان می توانند سریع کد بهتری بنویسند. این ابزارها کد را بر اساس زمینه پیشنهاد می کنند ، اشکالات احتمالی را تشخیص می دهند و عملکردهای کامل را به عنوان نوع توسعه دهندگان ارائه می دهند.
مزایا:
- بهره وری بالاتر: توسعه دهندگان کد خود را سریعتر تکمیل می کنند ، که به آنها امکان می دهد در همان زمان کد بیشتری را کدگذاری کنند.
- اشکالات کمتری: هوش مصنوعی در اوایل روند خطا پیدا می کند.
- پایگاه کد متحد: تیم ها از الگوهای مشترک در بین پروژه ها پیروی می کنند.
ابزاری برای استفاده:
Copilot GitHub: کد را در داخل ویرایشگر بر اساس هدف و کد گذشته خود پیشنهاد می کند.
5. آزمایش و کیفیت را بهبود بخشید
هوش مصنوعی فرآیند آزمایش نرم افزار را با تولید خودکار موارد تست ، کشف مناطق کد آزمایش نشده و شناسایی مناطقی که ممکن است مشکلات ایجاد شود ، بهبود می بخشد. ابزارهای تست مبتنی بر هوش مصنوعی ، داده ها را از تست های قبلی تجزیه و تحلیل می کنند ، الگوهای یاد می گیرند و استراتژی های خود را تنظیم می کنند تا با گذشت زمان مسائل بیشتری را بدست آورند.
مزایا:
- پوشش تست گسترده تر: هوش مصنوعی سناریوهای پیچیده ای را پیدا می کند که ممکن است با آزمایش دستی از دست برود.
- چرخه تست سریعتر: تست های تکراری به طور خودکار اجرا می شوند.
- کیفیت بالاتر: این سیستم از هر آزمون یاد می گیرد و توانایی آن در یافتن اشکالات در چرخه های آینده را بهبود می بخشد.
ابزاری برای استفاده:
آزمایش: از هوش مصنوعی برای ساخت ، اجرای و حفظ تست های خودکار با ثبات بهتر استفاده می کند.
6. استفاده از منابع را بهینه کنید
AI استفاده از منابع را ردیابی می کند و پیکربندی های بهتری را توصیه می کند. این میزان استفاده را بر اساس تقاضای واقعی ، کاهش زباله و هزینه تنظیم می کند.
مزایا:
- هزینه های پایین تر: هوش مصنوعی به جلوگیری از تأمین منابع بیش از حد کمک می کند.
- مقیاس گذاری باهوش تر: این منابع را در جایی که بیشترین نیاز را دارند اختصاص می دهد.
- برنامه ریزی بهتر: به تیم ها کمک می کند تا با داده های دقیق استفاده تصمیمات بهتری بگیرند.
ابزاری برای استفاده:
تورنومیک: از هوش مصنوعی برای مدیریت عملکرد برنامه و استفاده از منابع در محیط استفاده می کند.
8. حلقه های بازخورد را سرعت بخشید
با هوش مصنوعی ، تیم های DevOps می توانند به سرعت تغییرات کد و تأثیر آنها را تجزیه و تحلیل کنند. بر این اساس ، هوش مصنوعی بازخورد فوری می دهد ، که به تیم ها می داند که چه چیزی کار می کند و چه چیزی باید برطرف شود.
مزایا:
یادگیری سریعتر: تیم ها بلافاصله با بینش عمل می کنند.
چرخه های dev بهبود یافته: حلقه های بازخورد کوتاهتر به انتشار سریعتر به روزرسانی می شوند.
نسخه های قابل اعتماد تر: تیم ها قبل از بزرگتر شدن مشکلات را برطرف می کنند.
ابزاری برای استفاده:
** مهار: ** از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل استقرار و کوتاه کردن زمان بازخورد استفاده می کند.
9. نظارت بر تجربه کاربر
هوش مصنوعی می تواند گزارش ها ، جلسات کاربر و رفتار برنامه را بررسی کند تا نحوه تعامل کاربران با نرم افزار شما را درک کند. این به تیم های DevOps کمک می کند تا برای یک تجربه بهتر کاربر ، آنچه را برای پیشرفت نیاز دارند ، درک کنند.
مزایا:
- محصولات بهتر: بینش های تولید شده AI به تیم ها به ویژگی های تنظیم دقیق کمک می کند.
- شکایات کمتری: تشخیص زودرس قبل از توجه کاربران به رفع مشکلات کمک می کند.
- تصمیمات محور داده ها: تیم ها از داده های کاربر در زمان واقعی برای راهنمایی پیشرفت استفاده می کنند.
ابزاری برای استفاده:
New Relic: تجربه و عملکرد کاربر را با تجزیه و تحلیل AI محور ردیابی می کند.
10. از پیشرفت مداوم پشتیبانی کنید
با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای DevOps ، تیم ها می توانند نتایج گذشته را تجزیه و تحلیل کنند ، پیشرفت را ردیابی کنند و شیوه ها را تنظیم کنند. این به تیم ها کمک می کند تا از اشتباهات خود یاد بگیرند و خطوط لوله DevOps را با گذشت زمان بهبود می بخشند.
مزایا:
- تصمیمات آگاهانه: تیم ها می آموزند که چه چیزی کار می کند و چه چیزی نیست.
- استراتژی های باهوش تر: یادگیری مداوم منجر به برنامه ریزی بهتر می شود.
- رشد فرهنگی: تیم ها تغییر و نوآوری را در آغوش می گیرند.
ابزاری برای استفاده:
پلوتورا: برای پشتیبانی از بهبود مداوم ، بینش در خطوط لوله تحویل ارائه می دهد.
پایان
با استفاده از هوش مصنوعی برای DevOps می تواند به خودکار کردن وظایف ، کاهش خطاها و بهبود نحوه مدیریت تیم ها تحویل نرم افزار کمک کند. این برنامه از انتشار سریعتر ، آزمایش بهتر و قابلیت اطمینان سیستم قوی تر پشتیبانی می کند.
برای استفاده از این مزایا به طور مؤثر و بهترین نتیجه از این ترکیب ، باید با یک شرکت مشاوره DevOps کار کنید. تیم متخصصان آنها راه اندازی شما را ارزیابی می کنند ، ابزارهای مناسب را توصیه می کنند و به شما در اتخاذ هوش مصنوعی به روشی متناسب با اهداف شما کمک می کنند.
